Публикации по теме 'machine-learning'
Пейзаж политики в области ИИ
Майское обновление: для перевода оглавления из Документов Google в Medium требуется жесткое кодирование, поэтому дальнейшие обновления будут публиковаться динамически по этой ссылке на Документы Google . Посетите эту ссылку, чтобы получить последние обновления документа ниже.
—
Это постоянно обновляемый набор информации и ссылок о том, кто чем занимается в сфере политики, законов и этики в области ИИ. Этот список постоянно дорабатывается. Я яростно просматриваю свои исследовательские..
Вопросы этики и конфиденциальности при обучении с подкреплением с обратной связью
Обучение с подкреплением — это метод машинного обучения, который позволяет алгоритмам учиться на основе обратной связи, полученной из окружающей среды. Человеческая обратная связь может быть ценным источником информации в этом процессе, но она также вызывает вопросы этики и конфиденциальности. В этом сообщении блога мы рассмотрим некоторые вопросы этики и конфиденциальности, связанные с использованием отзывов людей для обучения алгоритмов обучения с подкреплением, и обсудим некоторые..
QML — Введение
На сегодняшнем уроке я познакомился с захватывающим миром квантового машинного обучения.
Алгоритмы классического машинного обучения в последнее время значительно ускорились благодаря наличию более мощного в вычислительном отношении оборудования.
Если к этому добавить квантовые идеи, результаты могут быть еще более оптимистичными.
Существует четыре различных вида пересечения квантовых вычислений и машинного обучения: использование классической или квантовой информации и выполнение..
Я попросил ChatGPT написать средний блог на Knowledge Graph
а вот ответ…
“
Графики знаний в последние годы привлекают большое внимание, и на то есть веские причины. Они позволяют упорядочивать и объединять большие объемы данных осмысленным образом, упрощая извлечение информации и принятие бизнес-решений. В этом сообщении блога мы рассмотрим некоторые из новых тенденций в графах знаний, которые появляются в отрасли.
Связанные данные . Связанные данные — это способ связать данные из разных источников и сделать их более доступными. Это..
Примеры использования машинного обучения в здравоохранении
Машинное обучение добилось значительных успехов в прогнозировании и определении состояния здоровья, чрезвычайных ситуаций в области здравоохранения и прогрессирования заболеваний, и это лишь некоторые из них. Машинное обучение может революционизировать здравоохранение, предоставляя персонализированный уход на основе данных и улучшая результаты для пациентов. Давайте рассмотрим несколько приложений машинного обучения в области здравоохранения, как показано ниже:
1. Точная медицина:..
«Раньше для этого существовало приложение»: интеллектуальные системы в ландшафте приложений.
Введение
В современном быстро меняющемся цифровом мире мобильные приложения стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, удовлетворяя широкий спектр потребностей. Популярная поговорка «Для этого есть приложение» воплощает убеждение, что приложение существует практически для любой мыслимой задачи.
Однако с появлением искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) парадигма, ориентированная на приложения, претерпевает кардинальные изменения. Появляются..
Система линейных уравнений
для двух и трех переменных
Эта статья обобщает мои заметки, основанные на концепциях и методах первой недели курса deeplearning.ai Линейная алгебра для машинного обучения и науки о данных Луиса Серрано . Кроме того, я включил другие определения и иллюстрации из других источников.
Что такое линейное уравнение?
Уравнение, переменные которого можно умножать на скаляры и/или числа, добавлять/вычитать его переменные и добавлять/вычитать к ним константы.
В математике система..
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..