Публикации по теме 'machine-learning'
Чтение и редактирование метаданных изображения с помощью Python
Использование библиотеки exif Python для извлечения и изменения метаданных файлов цифровых изображений.
На каждой фотографии есть нечто большее, чем кажется на первый взгляд. Изображения, сделанные цифровыми камерами и смартфонами, содержат обширную информацию (известную как метаданные ) за пределами видимых пикселей.
Эти метаданные могут быть полезны во многих бизнес-кейсах. Например, системы обнаружения мошенничества для страховых претензий анализируют метаданные..
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ
Машинное обучение — это современная технология, которая может быть применена в любой области в наши дни с современными достижениями и современными потребностями. машинное обучение в сельском хозяйстве — одна из самых быстрорастущих областей. Алгоритмы машинного обучения используются в сельском хозяйстве для поиска наиболее оптимальных решений проблем, связанных с сельским хозяйством, и повышения точности и, следовательно, эффективности существующих сельскохозяйственных методологий...
Работа с языковыми моделями, часть 3 (машинное обучение)
Надежное понимание естественного языка с помощью больших языковых моделей и программирования наборов ответов (arXiv)
Автор: Абхирамон Раджасекаран , Янкай Зенг , Партх Падалкар , Гопал Гупта .
Аннотация: Люди понимают язык, извлекая информацию (смысл) из предложений, комбинируя ее с существующими знаниями здравого смысла, а затем выполняя рассуждения, чтобы делать выводы. В то время как большие языковые модели (LLM), такие как GPT-3 и ChatGPT, могут использовать шаблоны в тексте..
Использование малокодовой службы визуального рабочего процесса для организации вашего чат-бота
Использование малокодовой службы визуального рабочего процесса для организации вашего чат-бота
Сочетание AWS Step Functions State Machines и Amazon Lex
Введение
Глядя на ландшафт диалогового ИИ, Lex, скорее всего, сам по себе не будет подходящим решением для разговорного ИИ. Но существующие продукты в AWS, которым необходимо расширить интерфейс разговорного ИИ, будут использовать его с точки зрения затрат и удобства.
Как показано выше, AWS Step Functions позволяет..
Объяснение самых популярных алгоритмов машинного обучения
Мы уже говорили об искусственном интеллекте и о том, как сильно он развивается.
Заметные достижения ИИ за последнее десятилетие Рост искусственного интеллекта пугает многих людей, которые склонны думать, что в будущем мы увидим роботов… media.datadriveninvestor.com
За всеми этими разработками стоит множество программ и данных. Для некоторых это может показаться скучным, но самое интересное — самые популярные алгоритмы довольно..
Раскрытие возможностей локальных генеративных моделей ИИ: обеспечение конфиденциальности данных без внешнего API…
Раскрытие возможностей локальных генеративных моделей ИИ: обеспечение конфиденциальности данных без зависимости от внешнего API
В последние месяцы большие языковые модели, или LLM, и генеративные модели ИИ штурмом захватили мир, изменив способ нашего взаимодействия с технологиями и предоставив широкий спектр интересных приложений. От обработки естественного языка и чат-ботов до творческого письма и даже искусства — возможности этих мощных инструментов безграничны.
Однако многие из..
Визуализировать анализ главных компонентов
В следующей статье я собираюсь использовать очень базовую терминологию и определения для описания анализа главных компонентов. Я всего лишь пытаюсь дать четкую визуализацию того, что на самом деле PCA делает с данными. Я не буду углубляться в математику и другие теоретические вещи. Существуют различные другие источники для изучения математики, лежащие в основе PCA. Также поделюсь полезной ссылкой в конце статьи. Итак, не теряя времени, перейдем к нашей сегодняшней теме.
Анализ..
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..