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
Разработка проекта Ballerina с помощью инструмента Ballerina CLI
Обратите внимание, этот блог был написан для серии Ballerina 1.x. Вы можете узнать о последних командах на официальной странице Ballerina.
Ballerina - это последний выпуск языка..
Как работает промежуточный надзор, часть 2 (машинное обучение)
Эффективная сегментация медицинских изображений с промежуточным механизмом наблюдения (arXiv)
Автор: Ди Юань , Цзюнян Чен , Чжэнхуа Сюй , Томас Лукасевич , Чжиган Фу , Гуйчжи Сюй ...
Что такое A11y (и почему вы должны его использовать)
Возможно, вы слышали об атрибутах W3C или ARIA, но что они на самом деле означают?
Доступность определяется как процесс разработки продуктов, устройств и сред, которые могут использовать люди..
День 76/100 Книга
День 76/100 Книга
Обучение — это непрерывный процесс с ресурсами, широко используемыми людьми, которые признают сложный путь достижения успешной цели. Хотя поначалу это может показаться..
Gmail Smart Compose: умный способ написать электронное письмо
Gmail означает почту Google, это бесплатная служба электронной почты, предоставляемая Google по всему миру. Google официально запустил Gmail в 2004 году, и в настоящее время этой услугой..
API следующего поколения: gRPC n Javascript
gRPC - быстро развивающаяся технология, которая потенциально может заменить протокол HTTP. Это быстрее, чем традиционные HTTP-вызовы, потому что он отправляет данные в двоичном формате, а не в..
Ускоренный курс по жадным алгоритмам
Дай мне, дай мне, дай мне
Аудитория
Эта статья предназначена для инженеров, достаточно хорошо разбирающихся в программировании, структурах данных и алгоритмах. Он в основном основан на..