Aiheeseen liittyviä julkaisuja 'ai'


Koneoppiminen ei ole taikuutta: Matching Datasets & Problem Spaces Pt . 1
Ennakoivan analytiikan tekoäly-/koneoppimisprojektin (ML) ensimmäinen askel tulisi olla sen vahvistaminen, että käytettävissä olevat tai valitut tiedot voivat ratkaista käsillä olevan ongelman. Eli. Kun otetaan huomioon ongelmatilanne, varmista, että nämä tiedot voivat jopa ratkaista ongelman. Sen sijaan usein tapahtuu seuraavaa: "Ratkaise ongelma näiden tietojen kanssa" , ikään kuin se olisi ML:n taika: se ei vaadi hyviä tietoja, vain epämääräisesti liittyviä tietoja. Tämä..
RetroPGF:n ostajan panokset: Bware Labs
Mikä on Bware Labs Inin tehtävä, millä alueilla se toimii ja miten se liittyy optimismiin? Etsitään vastauksia. Bware Labs on teknologiajätti, jonka perustivat vuonna 2017 web3:n asiantuntijat. Sen luomilla lohkoketjuinfrastruktuureilla se tarjoaa infrastruktuuritukea sekä amatöörikehittäjille että alan jättiläisille, kuten Fortune 500 -yrityksille. Luomalla infrastruktuuri- ja kehitysalustan, joka auttaa rakentajia Web3-tilassa koko matkansa ajan, he pyrkivät yhdistämään heidät..
Selitettävän tekoälyn monimutkaisuuden ymmärtäminen luonnollisen kielen käsittelyssä
Selitettävän tekoälyn (XAI) sisällyttäminen on noussut keskeiseksi hankkeeksi nopeasti kehittyvällä tekoälyn (AI) alalla, erityisesti luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) alalla. Tekoälymallien arvioinnin ymmärtämisestä on tullut ensisijainen tavoite, kun nämä mallit monimutkaistuvat ja pystyvät käsittelemään yhä haastavampia töitä. Tässä artikkelissa perehdymme selittävän tekoälyn käsitteeseen NLP:ssä, sen merkitykseen, haasteisiin ja mahdollisiin ratkaisuihin. Viime vuosina on..
Mitä on syväoppiminen?
Deep Learning on koneoppimisen alakenttä, joka käyttää monimutkaisten ongelmien mallintamiseen ja ratkaisemiseen keinotekoisia hermoverkkoja , joissa on useita piilotettuja kerroksia. Se perustuu ajatukseen, että kone voi oppia suorittamaan tehtäviä analysoimalla suuria tietomääriä ja tekemällä ennusteita tunnistamiensa kuvioiden perusteella . Yksi syvän oppimisen tärkeimmistä ominaisuuksista on sen kyky oppia ja parantyä ajan myötä ilman selkeää ohjelmointia >. Tämä..
7 todellista esimerkkiä koneoppimisesta nykyaikana
Koneoppiminen on ollut käytössä tietojenkäsittelytieteen alkuajoista lähtien, ja se on saavuttanut huomattavaa vetovoimaa, kun yhä useammat ihmiset alkavat ymmärtää, kuinka pitkälle se on tulossa. Nykyään koneoppimisalgoritmit soveltuvat useille aloille, mukaan lukien joihinkin yleisimpiin ongelmiin. Esimerkiksi Internetiin liittyvät alueet, kuten tiedon louhinta, sisällön suodatus ja tuotesuositukset. Statistan mukaan tekoälyn ja ML:n laajin sovellus vuonna 2021 on asiakaskokemuksen..
Kuinka visuaalinen objektien tunnistus voi muuttaa valmistusteollisuutta
Visuaalinen objektien tunnistus Teollisen vallankumouksen jälkeen ihmiskunta on edistynyt valtavasti teollisuudessa. Ajan myötä olemme nähneet yhä enemmän arkipäiväistä manuaalista työtä korvaavan automaatiolla edistyneen tekniikan, tietokoneiden, robotiikan ja nyt IoT:n avulla. Uskomme, että tekoälyn (tai tarkemmin sanottuna Deep Learningin) viimeaikaiset edistysaskeleet auttavat kiihdyttämään tätä automaatiosuuntausta kiehtovalla tavalla. Tämä johtuu siitä, että tekoäly lisää yhden..
Luonnollinen kieli komentosarjakielenä tekoälyllä
Esoteeriset ohjelmointikielet Viimeisen vuoden ajan olen katsellut kielikehitystä ja kasvamista ohjelmointikielen kehitys- ja suunnitteluyhteisön jäsenenä ("katso tästä"). Olen oppinut paljon asioita tänä aikana, mutta luultavasti kiehtovin ja jännittävin asia oli "esoteeristen kielten" käsite. Selasin läpi monia erilaisia ​​käsitteitä ("lolcode", "brainfuck", "velato", "piet" ja paljon muuta…), jotka kaikki käyttävät eri medioita (tekstiohjelmointikieliä, .png-tiedostojen..