Публикации по теме 'technology-trends'
Мы пошли на неделю технических мероприятий, чтобы вам не пришлось
Мы посетили неделю технических мероприятий, чтобы вам не пришлось
В этом месяце Лондон был в центре внимания, поскольку техническое сообщество собралось на серию мероприятий, чтобы обсудить инновации и применение новых технологий в разных отраслях. В то время, когда пандемия кажется далеким воспоминанием, мы находимся в совершенно ином мире, чем в 2019 году. Больше предприятий, чем когда-либо, имеют возможность использовать технологии благодаря быстрой цифровизации, созданной за два..
Технология дипфейков: подъем синтетических реальностей
Что такое технология дипфейк?
Алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения можно использовать для создания или изменения аудио, видео или фотографий таким образом, чтобы они убедительно отображали вещи или людей, которых никогда не было или никогда не существовало. Этот метод известен как «технология дипфейка». Это влечет за собой синтез или редактирование аудио или визуального контента, чтобы он выглядел реальным, часто путем легкой замены или наложения лица или..
Машинное обучение: погружение глубже
Что это? Почему это имеет значение? Как это работает?
Что это такое?
Машинное обучение — это обучение, при котором машина может учиться самостоятельно, без явного программирования. Это приложение Al, которое предоставляет системе возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта. Здесь мы можем сгенерировать программу, объединив входные и выходные данные этой программы. Одно из простых определений машинного обучения: «Говорят, что машинное обучение учится..
Наука о данных в 2020 году: технологии
Применение науки о данных к науке о данных: глубокое погружение в самые популярные технологии в мире науки о данных в 2020 году.
Копаться в
В этой статье рассматривается то, о чем онлайн-сообщество Data Science писало за последние пару лет, с целью понимания тенденций в технологиях в течение 2020 года. Для этого я взял около 30 000 уникальных данных. Научные истории со всего Медиума с января 2019 года по середину декабря 2020 года.
Эта статья разбита на две части:
Технологии..
Демистифицируя искусственный интеллект: преобразуя мир, один алгоритм за раз!
** Введение :**
– Начните с увлекательного анекдота или статистики о влиянии ИИ на мир. – Подчеркните растущую актуальность ИИ в разных отраслях.
**1. Расцвет искусственного интеллекта:**
- Обсудите экспоненциальный рост технологий искусственного интеллекта в последние годы. - Упомяните ключевые вехи и прорывы в исследованиях искусственного интеллекта.
**2. Применение ИИ:**
– Узнайте, как ИИ используется в различных секторах, таких как здравоохранение, финансы и автономные..
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: ЕГО ИСПОЛЬЗОВАНИЕ, ПРЕИМУЩЕСТВА И ПРОТИВ
Машинное обучение: использование, преимущества, недостатки
Для чего предназначено машинное обучение? Машинное обучение — это прогрессивное явление, которое обогатило ряд коммерческих и опытных действий наряду с повседневной жизнью. Это подкатегория искусственного интеллекта (ИИ), в которой особое внимание уделяется использованию численных подходов для создания блестящих компьютерных структур для изучения существующих записей.
Для чего используется машинное обучение? Машинное обучение..
Следите за технологиями на следующие 10 лет
Особенно те, кому за 40, могут вспомнить тот факт, что после 1990-х годов в мире произошла очень серьезная технологическая трансформация. За этот период мы познакомились со многими новыми технологиями, которые одновременно повышают производительность труда людей и способствуют многим другим вещам. Например, Microsoft Excel открыл двери для связи с людьми в любой момент, когда люди и компании планируют новаторские возможности планирования и отслеживания текущих дел. Вклад поисковых..
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..