Публикации по теме 'machine-learning'
Обеспокоенность действительна. Экспозиция серьезно повреждена.
Избегание экзистенциальной угрозы, исходящей от ИИ (на самом деле, ОИИ), — это лунный выстрел нашей эпохи. Согласованный. Но вставка ошибочных и вводящих в заблуждение заявлений как факта наносит ущерб делу.
Например, здесь нет доказательств, подтверждающих что-либо из этого: «уникальная сила человеческого разума частично проистекает из его способности интегрировать противоположные качества, такие как эмоции и разум», «биологически вынужден создавать и искать знания», «мы все разные,..
Реальный портфель капитальных работ, основанный на данных
На нашей вечеринке по случаю запуска Mastt 14 ноября 2019 года я представил нашей аудитории путь Matt в трансформационном контексте того, что мы делаем Сейчас , Скоро . и в будущем .
В этом посте я не буду касаться автоматизации или нашей роли в построении экосистемы будущего. Мы сохраним это для серии блогов. Сегодня настоящее для Matt во многом связано с данными , поскольку мы начинаем раскрывать ценность данных, которые ранее оставались бездействующими в электронных..
Основы глубокого обучения: ускоренный курс
Узнайте, что такое глубокое обучение и как алгоритмы глубокого обучения используются в реальных приложениях!
Методы машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL) применяются в самых разных областях, и специалисты по данным востребованы во многих отраслях.
С помощью машинного обучения мы определяем процессы, с помощью которых мы получаем знания, которые не всегда очевидны из данных, чтобы принимать решения. Применения методов машинного обучения могут сильно различаться, и их..
Как работает генерация диалогов, часть 3 (ИИ + НЛП)
GLM-Dialog: устойчивая к шуму предварительная подготовка для создания диалога, основанного на знаниях (arXiv)
Автор: Цзин Чжан , Сяокан Чжан , Даниэль Чжан-Ли , Джифан Юй , Цзыцзюнь Яо , Цзэяо Ма , Ици Сюй , Хаохуа Ван , Сяохань Чжан , Няньи Линь , Сунруи Лу , Цзюаньцзы Ли , Цзе Тан
Аннотация: Мы представляем GLM-Dialog, крупномасштабную языковую модель (LLM) с параметрами 10B, способную вести основанный на знаниях разговор на китайском языке с использованием поисковой..
Основы машинного обучения: введение для начинающих
Введение
Машинная грамотность — это тип искусственного интеллекта, который включает использование алгоритмов и статистических моделей, позволяющих компьютерам учиться и делать прогнозы или мнения без явного программирования. Он включает в себя обучение машины на большом наборе данных, после чего машина способна делать прогнозы или мнения, основанные на этих данных. Существует несколько различных типов машинной грамотности, в том числе контролируемая грамотность, неконтролируемая..
Сверточные нейронные сети Работа с изображениями стала проще
Благодаря своей способности обрабатывать огромные объемы данных, глубокое обучение за последние несколько десятилетий превратилось в чрезвычайно мощную технологию. Сети со скрытым уровнем в настоящее время более популярны, чем обычные методы, особенно для распознавания образов. Сверточные нейронные сети являются одними из наиболее широко используемых глубоких нейронных сетей.
Итак, давайте посмотрим на работу CNN.
Почему полезны сверточные нейронные сети и что они из себя представляют?..
Как космическая отрасль может лучше помочь клиентам, используя спутниковые снимки, данные IoT и машинное…
На встрече в Пало-Альто мы завершали разговор о применении спутниковых данных, когда зашла речь о продолжающихся трудностях монетизации космической отрасли. В конце концов, мы только что часами говорили о том, как новые спутники собирают лучшие из когда-либо доступных данных и как алгоритмы и конвейеры машинного обучения (ML) могут находить объекты на изображениях и обнаруживать изменения. С лучшими спутниками, данными и аналитикой, не должно ли это означать, что мы можем открывать другие..
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..