Публикации по теме 'technology'
Библиотеки, которые вы должны изучить для науки о данных и машинного обучения в 2023 году
Популярные библиотеки Python, которые вы можете изучить
В последние годы Python набирает обороты, и на то есть веские причины. Вы можете использовать Python для создания веб-приложений с использованием веб-фреймворков Python, разработки/создания игр, создания приложений с графическим пользовательским интерфейсом, и этот список можно продолжить. В сегодняшней статье я расскажу о популярных библиотеках Python, которые вы можете изучить сегодня, чтобы изучить науку о данных и машинное..
Работа с автоматизированным мышлением, часть 1 (MLops)
Автоматизированная поддержка рассуждений для Standpoint-OWL 2 (arXiv)
Автор: Флориан Эммрих , Лусия Гомес Альварес , Ханнес Штрасс .
Аннотация: Мы представляем инструмент для моделирования и рассуждений со знаниями с различных (и, возможно, конфликтующих) точек зрения. Теоретические основы обеспечиваются расширением базовой логики точками зрения в соответствии с недавно введенным формализмом, который мы также помним. Инструмент работает путем перевода расширенной точки зрения..
Изучение проблем быстро развивающегося ИИ: дезинформация, ошибки и ограничения…
Искусственный интеллект (ИИ) быстро развивался на протяжении многих лет и изменил то, как мы живем, работаем и взаимодействуем с миром. По мере того, как технологии искусственного интеллекта продолжают развиваться, они сопровождают множество возможностей и вызовов. Дезинформация и ошибки входят в число проблем, которые может создать быстро развивающийся ИИ, как мы анализируем в этой статье.
Роль ИИ в дезинформации
Одной из самых больших проблем с быстро развивающимся ИИ является..
Как развивается область имитационного обучения, часть 1 (искусственный интеллект)
Обучение и извлечение из предыдущих данных для имитационного обучения на основе навыков ( arXiv )
Автор: Соруш Насириани , Тянь Гао , Аджай Мандлекар , Юкэ Чжу
Аннотация . Имитационное обучение предлагает многообещающий путь для обучения роботов общецелевому поведению, но традиционно демонстрировал ограниченную масштабируемость из-за высоких требований к контролю данных и неустойчивого обобщения. Вдохновленные недавними достижениями в многозадачном имитационном обучении,..
Как работают транзисторы MoS2, часть 1 (Материаловедение)
Блокировка спиновой долины для квантовых точек в промежутке в транзисторе MoS2 (arXiv)
Автор: Радха Кришнан , Санграм Бисвас , Ю-Линг Сюэ , Хонгян Ма , Раджиб Рахман , Бент Вебер .
Аннотация: Спины, приуроченные к атомарно-тонким полупроводникам, активно исследуются как носители квантовой информации. В дихалькогенидах переходных металлов (TMDC) гексагональная кристаллическая решетка дает дополнительную степень свободы долины с блокировкой спин-долина и потенциально увеличенным..
Данные и искусственный интеллект объединяются, чтобы предсказать чемпиона по гимнастике
Гимнастика — это вид спорта, который требует высокого уровня атлетизма и преданности делу, и прогнозирование чемпионов может дать тренерам, судьям и спортсменам ценную информацию для оптимизации их выступлений и достижения лучших результатов. Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) прогнозирование чемпионов становится все более точным и надежным.
Приложение Blinx AI Gymnasts Champion Predictor использует ИИ для анализа имени, общего..
Искусственный интеллект может иметь сознание.
Сознание искусственного интеллекта (ИИ) — это тема, которая привлекла большое внимание в последние годы, поскольку достижения в области технологий ИИ привели к созданию машин, которые могут выполнять задачи, которые когда-то считались исключительно человеческими. Некоторые эксперты считают, что ИИ может достичь сознания, в то время как другие скептически относятся к тому, что это когда-либо станет возможным.
Есть несколько разных подходов к пониманию того, как может быть возможно..
Новые материалы
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..
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..