Публикации по теме 'artificial-intelligence'
3 распространенные ошибки, которые совершают разработчики моделей автоматизации и машинного обучения
Автоматизация и искусственный интеллект могут применяться для создания инновационных продуктов, автоматизации процессов и улучшения качества обслуживания клиентов, часто путем прогнозирования. Эти прогнозы могут принести огромную пользу бизнесу, но предсказывать будущее очень сложно.
Компоненты задач автоматизации могут делать что-то относительно простое, например, использовать OCR (оптическое распознавание символов) для транскрипции в базу данных. Или они могут быть более сложными,..
Глубокое обучение: сила искусственных нейронных сетей
И. Введение
Представьте себе общество, в котором машины способны думать и учиться так же, как люди. Представьте себе мир, в котором компьютеры способны со сверхчеловеческой точностью ставить медицинские диагнозы, понимать и реагировать на человеческую речь, перемещаясь по неизведанным территориям. Благодаря экстраординарным возможностям глубокого обучения этот мир не так уж далек.
Разновидность машинного обучения, известная как глубокое обучение , недавно заполонила весь мир. Он..
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..
Новые материалы
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..
Сможете ли вы выучить Python за час?
Да, но нет!
Всякий раз, когда я просматриваю статьи или видео, связанные с программированием, я вижу заголовок: «Изучите Python за 1 час». Это всегда Python, не знаю почему. Легко иметь..
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 —..
Глубокое обучение с подкреплением в производстве в Zynga
СОБЫТИЯ РАЗГОВОРЫ
Глубокое обучение с подкреплением в производстве в Zynga
Патрик Халина и Мехди Бен Айед | TMLS2019
В новостях о глубоком обучении с подкреплением говорилось о многих..
Мультиклассовая классификация изображений с использованием Alexnet Deep Learning Network, реализованная в Keras API
Введение
Компьютер - потрясающая машина (без сомнения), и я действительно очарован тем фактом, что компьютеры могут изучать и классифицировать изображения. Классификация изображений имеет свои..
«Освоение наивного Байеса: от интуиции к реализации на Python»
Наивный Байес — Часть 1
Тема, которую предстоит осветить:
1.Введение
2. Интуиция
3. Математическая формулировка
4. Как наивный Байес обрабатывает «числовые данные»..
Настройка модели XGBoost в python
Что такое тюнинг?
Деревья с градиентным усилением (и многие другие модели) используют набор параметров для управления процессом обучения. Эти параметры обычно называются гиперпараметрами и..