Публикации по теме 'machine-learning'
Руководство по генеративно-состязательным сетям (GAN)
Введение в генеративно-состязательные сетевые архитектуры и их приложения
Генеративное моделирование — это неконтролируемый метод машинного обучения, целью которого является автоматическое обнаружение закономерностей или шаблонов в данных для создания новых данных, аналогичных исходному набору входных данных.
Этот процесс очень напоминает обычное применение человеческого интеллекта; когда людям, например, показывают несколько образцов архитектуры домов, они в конечном итоге смогут..
Как технологии могут повысить безопасность на рабочем месте?
Как искусственный интеллект и машинное обучение помогают компаниям создавать безопасную и защищенную среду для сотрудников.
Технологические достижения на рабочем месте не ограничиваются обеспечением производительности труда, внедрением инноваций и увеличением прибыли. Помимо прочего, это помогает продвигать и улучшать благополучие как сотрудников, так и работодателей за счет сокращения количества несчастных случаев на рабочем месте, тем самым предотвращая судебные разбирательства и..
Создание машинного обучения с помощью серверного Swift - идеально
Самый распространенный способ создания модели Core ML - использовать Playground. Но что, если вы хотите иметь возможность добавлять больше данных из своего приложения и переобучать свою модель? Вы не сможете этого сделать, если добавите свою модель в приложение для iOS, поэтому вам придется делать это на стороне сервера. Если вы еще не знали, вы можете писать код на стороне сервера, используя Swift, что очень круто! 😎 В этом руководстве вы увидите, как создать модель и сохранить ее на..
Сила методов фильтрации при выборе признаков для машинного обучения
Выбор подходящих функций для включения в модель — один из самых важных этапов, которые специалист по данным может предпринять для создания успешной модели машинного обучения. Процедура поиска и выбора наиболее подходящих и информативных функций из набора данных для реализации при создании прогностической модели называется выбором функций . Для выбора функций доступно несколько видов методов, включая методы фильтрации, методы-оболочки и методы внедрения.
В следующем сообщении блога мы..
5 развлекательных способов использования ChatGPT
Как большая языковая модель, обученная OpenAI, ChatGPT способна генерировать человеческий текст в разговорном стиле. Это делает его мощным инструментом для широкого спектра приложений, включая чат-ботов, цифровых помощников и многое другое. Однако ChatGPT можно использовать и для более беззаботных развлекательных целей. Вот лишь несколько примеров того, как ChatGPT можно использовать для развлечения:
Создание шуток : ChatGPT может быть…
Стоит ли бояться искусственного интеллекта?
Есть много людей, которые боятся, что обучение машин думать как люди в конечном итоге приведет к тому, что машины, которые мы создаем и разрабатываем, обгонят людей. Они спрашивают себя, будем ли мы в безопасности в мире, полном роботов, которых обучают преодолевать человеческий интеллект.
Курцвейл рассматривает сингулярность как событие, которого стоит с нетерпением ждать, потому что оно поможет людям развиваться, а не…
Преимущества искусственного интеллекта и машинного обучения и их влияние на будущее в биологии
ИИ и машинное обучение внесли значительный вклад в различные области, включая биологию. Биология — это изучение сложных биологических систем на разных уровнях организации, включая молекулы, клетки, ткани и организмы. Это сложная область, требующая глубокого понимания сложных биологических процессов и способности анализировать большие наборы данных.
ИИ и машинное обучение могут помочь преодолеть некоторые из этих проблем и могут произвести революцию в области биологии. В этом блоге мы..
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..