Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Работа с машинами жидкого состояния, часть 1 (квантовые вычисления)
Динамическое обучение машин жидкого состояния (arXiv)
Автор: Павитра Коралалаге , Педро Мачадо , Джейсон Смит , Исибор Кеннеди Ихианле , Салису Вада Яхая , Андреас Ойконому , Ахмад Лотфи .
Аннотация: Spiking Neural Networks (SNN) появились как многообещающее решение в области искусственных нейронных сетей (ANN), привлекая внимание исследователей благодаря их способности имитировать человеческий мозг и обрабатывать сложную информацию с поразительной скоростью и точностью. Это..
Этика искусственного интеллекта: точка зрения Python
Навигация по моральному лабиринту ИИ с помощью Python Power
Стремительное развитие технологий открыло новые двери в области искусственного интеллекта (ИИ), позволив автоматизировать задачи и выполнять сложные операции с высокой точностью. Однако этот прогресс также поднимает этические вопросы о влиянии ИИ на общество и последствиях для людей.
Python, один из наиболее широко используемых языков программирования в мире, становится все более популярным для разработки ИИ. Как..
Раскрытие возможностей машинного обучения: изучение вариантов использования и приложений
Введение. В последние годы машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) произвели революцию во многих отраслях и изменили наше взаимодействие с технологиями. Алгоритмы машинного обучения — от персональных рекомендаций до автономных транспортных средств — лежат в основе этих достижений. В этой статье мы рассмотрим некоторые из наиболее эффективных и многообещающих вариантов использования и приложений машинного обучения, демонстрируя невероятный потенциал этой преобразующей технологии...
Создание нейронной сети с нуля на Python: пошаговое руководство
Нейронные сети — это тип алгоритма искусственного интеллекта, который имитирует работу человеческого мозга. Они способны изучать закономерности и отношения в больших объемах данных, что делает их популярным выбором для таких задач, как распознавание изображений, обработка естественного языка и распознавание речи. В этой статье мы обсудим, как создать собственную нейронную сеть с нуля с помощью Python.
Расширение прав и возможностей стартапов и..
«Использование возможностей Rust для раскрытия потенциала машинного обучения: пошаговое руководство по…
Отказ от ответственности: этот пост был создан с использованием генеративного ИИ — отнеситесь к его содержанию с недоверием! 🔥💥. Начните создавать свои собственные с помощью Cohere .
TL;DR:
TL;DR Rustic Learning — это серия статей, посвященных использованию языка программирования Rust для задач машинного обучения. SmartCore и Linfa — две популярные библиотеки машинного обучения в Rust, ориентированные на интерпретируемость и совместимость моделей соответственно. Экосистема..
Исследование обнаружения множественных дефектов — Vanti Analytics
Обнаружение множественных дефектов во время производственных процессов является жизненно важным шагом для обеспечения качества продукции.
Своевременное обнаружение неисправностей или дефектов и принятие соответствующих мер имеют важное значение для снижения эксплуатационных расходов и затрат, связанных с качеством.
Согласно Исследованию Абердина , у многих организаций настоящие затраты, связанные с качеством, составляют от 15 до 20 процентов от выручки от продаж .
Несмотря на..
Упрощение управления графическими процессорами для специалистов по обработке и анализу данных с помощью Genv
Пошаговое руководство о том, как получить максимальную отдачу от ваших графических процессоров
Управление ресурсами графического процессора так же важно, как и управление средой Python, особенно если вы работаете над несколькими проектами или сотрудничаете с командой. Как мы обсуждали в предыдущем сообщении в блоге ( посмотрите здесь ), конфликтующие обучающие задания, запущенные на одном и том же оборудовании, и ненужное выделение GPU могут быстро стать головной болью.
В этом..
Новые материалы
Исследование обнаружения множественных дефектов — Vanti Analytics
Обнаружение множественных дефектов во время производственных процессов является жизненно важным шагом для обеспечения качества продукции.
Своевременное обнаружение неисправностей или дефектов и..
10 основных команд PIP, которые вы не должны знать
1) pip install ‹имя-пакета›
pip install pandas
^ эта команда указывает pip установить библиотеку pandas из индекса пакетов Python (PyPI) — в основном где-то в Интернете. Эта команда..
Упрощение управления графическими процессорами для специалистов по обработке и анализу данных с помощью Genv
Пошаговое руководство о том, как получить максимальную отдачу от ваших графических процессоров
Управление ресурсами графического процессора так же важно, как и управление средой Python,..
Объединить перекрывающиеся интервалы | Ржавчина
Напишите функцию, которая принимает массив произвольных интервалов, объединяет любые перекрывающиеся интервалы и возвращает новые интервалы в произвольном порядке.
Каждый интервал состоит из..
Рисование снежинки Коха на Java
Что такое снежинка Коха?
Возьмем отрезок единичной длины и назовем его E(1). Если мы удалим среднюю треть, заменив ее двумя другими сторонами равностороннего треугольника на основе..
Понимание стека MEAN — Часть 2: Express JS
В моем предыдущем блоге мы установили, что Node JS на самом деле является не веб-сервером, а платформой, на которой вы строите свой веб-сервер. Express JS — это настоящий модуль веб-сервера...
Усовершенствуйте свои электронные таблицы с помощью ChatGPT
Пересмотрите способ работы с электронными таблицами.
Растущее количество подключаемых модулей высветило мощь ChatGPT или других LLM.
Эти подключаемые модули позволяют интегрировать API..