Squeak.ru - шаблоны программирования

Публикации по теме 'artificial-intelligence'


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..
Может ли AI/ML сделать это?
Может ли AI/ML сделать это? Недавний разговор с близким родственником привел к размышлению о том, может ли AI/ML предсказывать, как астролог, поскольку рекламируется, что он касается всего в нашей жизни, включая предсказание будущего для людей. Ему довелось побывать в месте в центральной Индии, где преобладала тамильская община. Астролог, перед которым лежало несколько священных книг, не стал вникать в подробности и спросил только дату рождения. В ответ он спросил, начинается ли его..
Объяснимый ИИ: интерпретация моделей машинного обучения в Python с использованием LIME
Объяснимый ИИ (XAI) — это подход к машинному обучению, который позволяет интерпретировать и объяснять, как модель принимает решения. Это важно в тех случаях, когда процесс принятия решений модели должен быть прозрачным или объяснимым для людей, например, в медицинской диагностике, финансовом прогнозировании и принятии юридических решений. Методы XAI могут помочь повысить доверие к моделям машинного обучения и повысить удобство их использования. Интерпретация моделей машинного обучения..
Новые материалы
Async Await в Swift: легкое управление параллелизмом
Введение в запуск асинхронного кода Асинхронный код выполняет несколько операций одновременно. Параллелизм необходим при выполнении тяжелых вычислений или сетевых запросов. Однако это может..
Очистить файлы Program .cache в Ubuntu 20.10
Очистите кеш за несколько простых шагов! GNU / Linux реализовал эффективное управление хранилищем для своих пользователей. Но заметили ли вы, что в вашей системе Linux заканчивается место,..
Использование Node.js для чтения действительно больших файлов (часть 1)
В этом сообщении в блоге есть интересный источник вдохновения. На прошлой неделе кто-то на одном из моих каналов в Slack опубликовал тестовое задание, которое он получил на должность..
Введение в градиентный спуск и обратное распространение
Введение в градиентный спуск и обратное распространение Как машинное обучение? Машинное обучение ( ML ) - это исследование компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются по..
Шаблон CQRS — C#
Этот архитектурный шаблон в основном говорит о том, что мы можем использовать одну модель для операций чтения, а другую — для операций записи. Звучит хорошо, но реализовать его может быть..
Освоение функций потерь в машинном обучении для регрессии: полное руководство по оптимизации…
Введение: Функция потерь является важным компонентом алгоритмов машинного обучения и статистических моделей. Его роль заключается в измерении несоответствия между прогнозируемым выходом модели и..
10 языков программирования, которые изменят мир в 2023 году
Мир программирования постоянно развивается, и востребованные языки постоянно меняются. Однако есть несколько языков, которые выдержали испытание временем и по-прежнему очень ценны для изучения в..