Свързани публикации 'ai'
Машинното обучение не е магия: съпоставяне на набори от данни и проблемни пространства, т. . 1
Първата стъпка в проект за AI/машинно обучение (ML) за предсказуем анализ трябва да бъде да се потвърди, че наличните или избрани данни могат да разрешат проблема. Т.е. предвид проблемното пространство, проверете дали тези данни дори могат да решат проблема. Вместо това това, което често се случва, е: „отидете да решите проблема с тези данни“ , сякаш това е магията на ML: не се нуждае от добри данни, а само от неясно свързани данни. Това „прескачане на стъпки“ е причината много ML..
Вноски на купувачи на RetroPGF: Bware Labs
Каква е функцията на Bware Labs In, в кои области работи и каква е връзката с оптимизма? Да потърсим отговори.
Bware Labs е технологичен гигант, основан през 2017 г. от ръководители, които са експерти в областта на web3. С блокчейн инфраструктурите, които е създал, той предоставя инфраструктурна поддръжка както на разработчици аматьори, така и на индустриални гиганти като компании от Fortune 500.
Чрез създаването на инфраструктура и платформа за разработка, която ще помогне на..
Разбиране на сложността на обяснимия AI при обработката на естествен език
Включването на Explainable AI (XAI) се очертава като решаващо начинание в бързо развиващата се област на изкуствения интелект (AI), особено в областта на обработката на естествен език (NLP). Разбирането как AI моделите правят преценки се превърна в основен приоритет, тъй като тези модели стават по-сложни и могат да се справят с все по-предизвикателни задачи. В тази статия се задълбочаваме в концепцията за обясним AI в НЛП, нейното значение, предизвикателства и потенциални решения.
През..
Какво е задълбочено обучение?
Задълбочено обучение е подполе на машинното обучение, което използва изкуствени невронни мрежи с множество скрити слоеве за моделиране и решаване на сложни проблеми. Базира се на идеята, че една машина може да се научи да изпълнява задачи, като анализира големи количества данни и прави прогнози въз основа на модели, които разпознава .
Една от ключовите характеристики на задълбоченото обучение е способността му да учи и да се подобрява с времето без необходимост от изрично..
7 реални примера за машинно обучение в днешно време
Машинното обучение съществува от ранните дни на компютърните науки и придоби забележителна популярност, тъй като все повече хора започват да осъзнават колко напреднало става то.
Днес алгоритмите за машинно обучение се прилагат в различни области, включително някои от най-често срещаните проблеми. Например области, свързани с интернет, като извличане на данни, филтриране на съдържание и препоръки за продукти.
Според Statista, най-мащабното приложение на AI & ML през 2021 г. се крие в..
Как визуалното откриване на обекти може да трансформира производствените индустрии
Визуално откриване на обекти
След индустриалната революция човечеството е постигнало огромен напредък в производството. С времето виждаме как все повече и повече обикновена ръчна работа се заменя с автоматизация чрез усъвършенствано инженерство, компютри, роботика и сега IoT. Ние вярваме, че скорошният напредък в AI (или Deep Learning, за да бъдем по-точни) ще помогне да се ускори тази тенденция към автоматизация по завладяващ начин. Това е така, защото AI добавя един много критичен..
Естественият език като скриптов език, използващ AI
Езотерични езици за програмиране
През изминалата година разглеждах езиковото развитие и израстването като член на общността за разработване и дизайн на езици за програмиране („вижте тук“).
Научих много неща през този период от време, но нещото, което вероятно беше най-очарователното и вълнуващо, беше концепцията за „езотеричните езици“. Прегледах много различни понятия ( lolcode , brainfuck , velato , piet и други...), всички от които използват различни носители (текстови..
