Публикации по теме 'machine-learning'
ИИ следующего поколения
Область искусственного интеллекта (ИИ) постоянно развивается, и исследователи и разработчики постоянно работают над тем, чтобы раздвинуть границы возможного с помощью ИИ. В результате разрабатывается ряд методов искусственного интеллекта следующего поколения, которые могут значительно расширить возможности систем искусственного интеллекта.
Один из самых многообещающих методов искусственного интеллекта следующего поколения известен как «глубокое обучение». Этот метод включает использование..
Метрики регрессии для определения эффективности моделей регрессии
Регрессионные модели — это модели, которые используются для прогнозирования непрерывных или реальных значений, например , зарплаты, оценок, количества товаров, которые будут проданы, и т. д. Вот некоторые из популярных регрессионных моделей:
Линейная регрессия Регрессор дерева решений Случайный лесной регрессор Регрессор опорных векторов Регрессор повышения градиента Регрессор с экстремальным градиентом
Для расчета эффективности всех вышеперечисленных моделей мы..
Опыт работы с GitHub Copilot в технической предварительной версии
Меня пригласили опробовать GitHub Copilot на этапе технического предварительного просмотра, и я был очень взволнован, поскольку Copilot — это инструмент для парного программирования с искусственным интеллектом.
GitHub Copilot — программа для работы с парами ИИ.
GitHub Copilot использует Кодекс OpenAI, чтобы предлагать код и целые функции в режиме реального времени прямо из вашего редактора.
Быть частью тех немногих, кто получил доступ к GitHub Copilot раньше всего мира, было..
Как разблокировать мощные приложения компьютерного зрения, добавив аромат НЛП
Модель глубокого обучения, сочетающая NLP с Computer Vision.
Что такое КЛИП?
Самоконтролируемое обучение компьютерному зрению показало большой потенциал в изучении различных представлений об изображениях.
Это один из подходов, при котором нейронная сеть может изучать представления, которые впоследствии можно использовать для различных задач, таких как классификация изображений и обнаружение объектов.
Другой подход к изучению представлений из набора данных называется CLIP ,..
Новые исследования в области робототехники часть 1(искусственный интеллект)
1. Вращение объекта в руке с помощью быстрой адаптации двигателя (arXiv )
Автор: Хаочжи Ци , Ашиш Кумар , Роберто Каландра , Йи Ма , Джитендра Малик
Аннотация . Обобщенные ручные манипуляции долгое время оставались нерешенной проблемой робототехники. В качестве небольшого шага к этой великой цели мы покажем, как спроектировать и изучить простой адаптивный контроллер для достижения вращения объекта в руке, используя только кончики пальцев. Контроллер полностью обучается..
Использование науки о данных для экологической устойчивости
Экологическая устойчивость является важнейшей глобальной проблемой, и наука о данных становится все более важной в ее решении. Python как язык программирования широко используется в проектах по науке о данных и приложениях машинного обучения, что делает его мощным инструментом для усилий по обеспечению экологической устойчивости.
Прогнозное моделирование является одним из примеров того, как наука о данных может использоваться для обеспечения экологической устойчивости. Используя..
Первый разрез самый поверхностный
Взвешивание данных перед функцией активации
В этом посте мы собираемся сделать первый шаг к тому, чтобы сделать нашу математику реальной, и посмотреть, что происходит, когда вы применяете рандомизированные веса и значения смещения к нашим данным перед отправкой их в функцию активации.
Вспомните, что мы немного упростили математику нашей нейронной сети, используя матричное умножение и поглотив наш расчет смещения, добавив измерение к нашим данным и весовому вектору.
Таким образом,..
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..