Публикации по теме 'robotics'
5 основных тенденций в области технологий
01. Наука о данных
Что такое наука о данных?
Наука о данных — это область исследования, которая сочетает в себе опыт предметной области, навыки программирования и знания математики и статистики для извлечения осмысленной информации из данных. Специалисты по науке о данных применяют алгоритмы машинного обучения к числам, тексту, изображениям, видео, аудио и многому другому для создания систем искусственного интеллекта (ИИ) для выполнения задач, которые обычно требуют..
AI Winter: что было на самом деле?
Искусственный интеллект стал жертвой нескольких зим ИИ с момента своего появления.
Зима ИИ — это период, когда люди снижают интерес и средства к исследованиям в области искусственного интеллекта.
Термин Зима ИИ возник из идеи ядерной зимы , во время которой люди испытывают на себе климатические последствия ядерной войны. На самом деле искусственный интеллект столкнулся с несколькими ажиотажами, в которых люди начали думать об ИИ, которые в то время были невозможны.
Первая..
Шаг 5: Повторяйте!
Повторяю, повторяю, повторяю.
Инсайдерская информация, робот никогда не бывает полным.
Всегда есть что добавить, исправить, повторить. Когда остановиться — это личное дело каждого. Или тот, которым движет деньги и время.
В этом сценарии наши сроки устанавливаются нашими клиентами, использующими машины для тостов с авокадо. Так что наша работа — сделать робота лучшим, каким он может быть в то время. Но повторять (или повторять? — звучит неправильно) робот никогда не бывает..
Датчики глубины - ключ к открытию новых приложений компьютерного зрения.
Это руководство по датчикам глубины - первое из многих от Comet Labs , посвященных глубоким технологическим инновациям в области искусственного интеллекта и робототехники.
Создано Роландом Ли
Возможно, вы видели несколько историй о грядущем iPhone 8. Ожидается, что iPhone 8 будет включать в себя гораздо лучшие возможности AR (поддерживаемые выпуском AR Kit), а также лазерный датчик с двойной камерой.
Но почему вам должна быть интересна эта новая комбинация камеры и лазера? Потому..
Раскрытие инициатив Индии по использованию ИИ для расширения социальных возможностей
Масштабы искусственного интеллекта в Индии все еще находятся в зачаточном состоянии, но постепенно используются для поиска умных решений современных проблем почти во всех основных секторах, таких как сельское хозяйство, здравоохранение, образование, кибербезопасность, банковское дело, производство и гостиничный бизнес, а также другие.
Будущее ИИ в расширении социальных возможностей не только демонстрирует Индию в технологическом плане, но и демонстрирует ее способность стимулировать..
Этика искусственного интеллекта: вызовы и возможности
Искусственный интеллект (ИИ) — это быстро развивающаяся область, которая меняет практически все аспекты нашей жизни. С ростом использования ИИ возникает растущая необходимость учитывать этические последствия такой технологии. В этой статье мы рассмотрим проблемы и возможности, связанные с этикой ИИ.
Проблема предвзятости в ИИ:
Одной из самых серьезных проблем в этике ИИ является проблема предвзятости. Алгоритмы ИИ беспристрастны настолько, насколько объективны данные, на которых..
Глубокие нейронные сети. Упражняться. Часть 1.
Руководство по машинному обучению и анализу данных от А до Я .
Сообщите нам, если вас интересует разработка программного обеспечения для блокчейн и финтех , или просто скажите Привет в Pharos Production Inc .
В предыдущих двух статьях мы рассмотрели базовую теорию DNN - градиентный спуск, прямое и обратное распространение ошибки и еще несколько. На этот раз мы реализуем всю эту теорию с помощью Python.
Глубокие нейронные сети. Теория. Часть 1. Глубокие нейронные..
Новые материалы
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..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..