Публикации по теме 'tech'
Анжелика Перес
Автор Анжелика Перес
Системы машинного обучения можно научить распознавать эмоциональные выражения на изображениях человеческих лиц, во многих случаях с высокой степенью точности.
Однако реализация может оказаться сложной и трудной задачей. Технология находится на относительно ранней стадии. Наборы данных высокого качества может быть трудно найти. И есть различные ловушки, которых следует избегать при разработке новых систем.
В этой статье представлено введение в область,..
Убьет ли усталость от приложений ваши мечты об умном доме?
Убьет ли усталость от приложений ваши мечты об умном доме?
И еще 4 главных поста недели, подготовленные командой Интернета вещей для всех.
Машины, приложения, гаджеты и вещицы
Усталость от приложений убьет ваши мечты об умном доме? Простое определение усталости от приложений - это слишком много приложений в вашей жизни. Сегодня, когда так много продуктов для умного дома, люди постоянно переключаются между разными приложениями и входят в них, что отнимает довольно много..
Политика: основы обучения с подкреплением
Проще говоря, политика — это функция, которая указывает агенту, какое действие следует предпринять в любом заданном состоянии. Таким образом, очевидно, чем лучше политика, которую следует нашему агенту, тем быстрее и больше вознаграждение получит наш агент. Но проблема здесь в том, как агент узнает, какой политике следовать?
Давайте возьмем самый популярный пример в мире ИИ, мировую проблему Wumpus, но в упрощенной версии. Итак, у нас есть мир с сеткой 4x4, в котором есть коробка, полная..
5 причин, почему ваша IDE умнее вас
Вероятно
Если вы используете Xcode, у вас, вероятно, нет ни одного из этих удобств. На это я бы сказал следующее:
Это не моя проблема.
Вот чем ваша IDE лучше вас. Если вы читаете это в 2025 году как безработный программист, это потому, что ваша IDE полностью заменила вас.
Извини за это.
Здесь и сейчас ваша IDE все еще умнее большинства разработчиков.
Давайте посмотрим.
Он помнит все
Помните тот раз, когда вы забыли, что кодировали? Вы не знали, какие файлы вы..
Принятие неудачи: изменение мышления для лучшей обработки ошибок Java
В мире разработки программного обеспечения ошибки могут восприниматься как нежелательные гости, которые срывают тщательно спланированную вечеринку. Однако, подобно неожиданным гостям, они также могут открыть возможности для роста и обучения. В этой статье мы рассмотрим искусство эффективной обработки ошибок и то, как это может привести к лучшему программированию на Java.
Важность обработки ошибок
Здесь мы сосредоточимся на обработке ошибок Java. Java, как один из наиболее широко..
Самая большая ошибка хороших инженеров — оптимизировать то, чего не должно быть — Илон Маск
YouTube видео
(61) 5-шаговый процесс Илона Маска, чтобы сделать вещи лучше — YouTube
Илон Маск, предприниматель-миллиардер и основатель таких компаний, как Tesla и SpaceX, на протяжении многих лет делал несколько наводящих на размышления заявлений. Один из его самых заметных комментариев касается самой большой ошибки, которую совершают хорошие инженеры. По словам Маска, самая большая ошибка хороших инженеров — оптимизировать то, чего не должно быть.
Что Маск имеет в виду под этим?..
Узнайте, как построить модель машинного обучения за 8 шагов
Полное руководство по созданию модели машинного обучения с нуля
Машинное обучение, подмножество ИИ, является движущей силой большинства недавних достижений, происходящих сегодня. Будь то прогнозная аналитика, компьютерное зрение, обработка естественного языка, автономные системы, машинное обучение революционизирует всю систему.
Машинное обучение позволяет системам выявлять шаблоны в данных и учиться на них, чтобы предоставлять информацию, которая помогает в более эффективных..
Новые материалы
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..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..