Публикации по теме 'machine-learning'
Создание творческого ИИ путем войны двух нейронных сетей
Не оставайтесь в стороне в эпоху генеративного ИИ. Укрепите свой фундамент с помощью первой революционной модели искусственного интеллекта, изменившей все.
Наша история начинается с проблемы безопасности, с которой столкнулся Звездный Флот: подделка значков. Командные значки — это строго регламентированные технологии, потому что их можно использовать для доступа к секретным военным системам. Разведка сообщила, что ромуланцы и клингоны заключили союз, чтобы подделывать значки для..
Kafka: мощная технология асинхронного обмена сообщениями
Знаете ли вы, что более трети компаний из списка FORTUNE 500 используют Kafka в качестве единственной потоковой платформы?
Для тех, кто не знаком с Kafka, это система обмена сообщениями на основе публикации и подписки, которая является высокоэффективной, отказоустойчивой, масштабируемой и позволяет разработчикам проектировать и создавать распределенные приложения.
Как вы читаете, Kafka поддерживает такие сервисы, как Spotify, Slack, Uber, AirBnB, Twitter, LinkedIn и другие. Люди..
Масштаб теперь является ответственностью
Масштаб теперь является ответственностью
За последние несколько десятилетий ИИ прошел через циклы ажиотажа и разочарования, часто не получая широкого распространения из-за значительных требований, которые он предъявлял. Для создания эффективных решений ИИ необходимы три ключевых актива: капитал, опыт и данные.
Многие инициативы в области искусственного интеллекта не смогли обеспечить прогнозируемую рентабельность инвестиций из-за требуемых значительных инвестиций. Следовательно,..
Сокращение гигантов: как дистилляция знаний меняет ландшафт моделей глубокого обучения
Ишара Неранджана — младший инженер по машинному обучению
Модели глубокого обучения изменили наше представление об искусственном интеллекте , но по мере того, как они становятся все более обширными и сложными, их становится все труднее использовать в практических приложениях.
Одной из наиболее значимых предварительно обученных моделей является GPT-4 , которая содержит 100 триллионов параметров и обучается на обширных текстовых данных.
Но что, если бы мы могли объединить силу..
MS Labs - Здесь происходят инновации
Обработка естественного языка | Машинное обучение | Анализ данных | Компьютерное зрение
Машинное обучение - это область искусственного интеллекта, в которой машина учится что-то делать после обучения на соответствующих данных. Это способность создавать интеллектуальные системы, которые могут самообучаться без какого-либо вмешательства человека. В основном машинное обучение используется для автоматизации сложных функций. Машинное обучение используется все больше и больше из-за..
Сегментация клеток в Институте Алана Тьюринга
20–12–2019
Мне посчастливилось попасть на декабрьский раунд Групп по изучению данных Института Алана Тьюринга в Британской библиотеке здесь, в Лондоне. Это 5-дневный хакатон, на котором вы будете работать над большими, интересными (и часто засекреченными) наборами данных. Идея состоит в том, что эти данные связаны с реальными проблемами, которые имеют значительное влияние.
Проекты
В этом туре у нас были проекты от DSTL , WWF и Национального архива среди прочих. Я был очень..
Вскрытие пакетной нормализации: более быстрая сходимость и меньшие потери! (Эталон)
TL;DR: модели сходятся быстрее и с меньшими потерями при использовании пакетной нормализации.
Пакетная нормализация — это метод, используемый для ускорения и повышения стабильности искусственных нейронных сетей за счет нормализации входного слоя путем повторного центрирования и масштабирования. Он был предложен Сергеем Иоффе и Кристианом Сегеди в их статье 2015 года Пакетная нормализация: ускорение обучения глубокой сети за счет уменьшения внутреннего ковариатного сдвига .
3 примера..
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..