Publikācijas par tēmu 'ai'
Mašīnmācīšanās nav maģiska: datu kopu un problēmu vietu atbilstība, Pt. 1
Pirmajam solim paredzamās analītikas AI/mašīnmācīšanās projektā (ML) ir jāapstiprina, ka pieejamie vai atlasītie dati var atrisināt konkrēto problēmu. Ti. ņemot vērā problēmas vietu, pārbaudiet, vai šie dati var pat atrisināt problēmu. Tā vietā bieži notiek: “atrisiniet problēmu ar šiem datiem” , it kā tā būtu ML burvība: tai nav vajadzīgi labi dati, tikai neskaidri saistīti dati. Šī “soļu izlaišana” ir iemesls, kāpēc daudzi ML projekti neizdodas: komanda nekad nav strādājusi pie..
RetroPGF pircēja ieguldījums: Bware Labs
Kāda ir Bware Labs In funkcija, kurās jomās tas darbojas un kā tas ir saistīts ar optimismu? Meklēsim atbildes.
Bware Labs ir tehnoloģiju gigants, ko 2017. gadā dibināja vadītāji, kas ir eksperti web3 jomā. Ar tā izveidotajām blokķēdes infrastruktūrām tas nodrošina infrastruktūras atbalstu gan amatieru izstrādātājiem, gan nozares gigantiem, piemēram, Fortune 500 uzņēmumiem.
Izveidojot infrastruktūru un attīstības platformu, kas palīdzēs celtniekiem Web3 telpā visā viņu ceļojuma..
Izpratne par izskaidrojamo AI sarežģītību dabiskās valodas apstrādē
Skaidrojamā AI (XAI) iekļaušana ir kļuvusi par būtisku pasākumu strauji augošajā mākslīgā intelekta (AI) jomā, jo īpaši dabiskās valodas apstrādes (NLP) jomā. Izpratne par to, kā AI modeļi pieņem spriedumus, ir kļuvusi par galveno prioritāti, jo šie modeļi kļūst sarežģītāki un spēj tikt galā ar arvien grūtākiem darbiem. Šajā rakstā mēs iedziļināsimies izskaidrojamā AI jēdzienā NLP, tā nozīmīgumā, izaicinājumos un iespējamajos risinājumos.
Pēdējos gados ir vērojams ievērojams progress..
Kas ir dziļā mācīšanās?
Deep Learning ir mašīnmācīšanās apakšjoma, kurā tiek izmantoti mākslīgi neironu tīkli ar vairākiem slēptiem slāņiem, lai modelētu un atrisinātu sarežģītas problēmas. Tā pamatā ir ideja, ka mašīna var iemācīties veikt uzdevumus, analizējot lielu datu apjomu un izveidojot prognozes, pamatojoties uz atpazītajiem modeļiem .
Viena no dziļās mācīšanās galvenajām iezīmēm ir tās spēja mācīties un laika gaitā pilnveidoties bez nepieciešamības pēc precīzas programmēšanas >. Tas..
7 reāli mašīnmācīšanās piemēri mūsdienās
Mašīnmācīšanās ir pastāvējusi kopš datorzinātņu pirmsākumiem, un tā ir guvusi ievērojamu pievilcību, jo arvien vairāk cilvēku sāk saprast, cik attīstīta tā kļūst.
Mūsdienās mašīnmācīšanās algoritmi attiecas uz dažādām jomām, tostarp dažām no visbiežāk sastopamajām problēmām. Piemēram, ar internetu saistītas jomas, piemēram, datu ieguve, satura filtrēšana un produktu ieteikumi.
Saskaņā ar Statista visplašākais AI un ML pielietojums 2021. gadā ir klientu pieredzes uzlabošana ar 57%..
Kā vizuālā objektu noteikšana var pārveidot ražošanas nozares
Vizuālo objektu noteikšana
Kopš rūpnieciskās revolūcijas cilvēce ir sasniegusi milzīgu progresu ražošanā. Laika gaitā mēs esam redzējuši, ka arvien vairāk ikdienišķa roku darba tiek aizstāts ar automatizāciju, izmantojot progresīvu inženieriju, datorus, robotiku un tagad arī IoT. Mēs uzskatām, ka jaunākie sasniegumi AI (precīzāk, dziļās mācīšanās) jomā palīdzēs aizraujošā veidā paātrināt šo automatizācijas tendenci. Tas ir tāpēc, ka mākslīgais intelekts pievieno vienu ļoti būtisku..
Dabiskā valoda kā skriptu valoda, izmantojot AI
Ezotēriskās programmēšanas valodas
Pagājušo gadu esmu skatījies uz valodu attīstību un augt kā programmēšanas valodu izstrādes un dizaina kopienas dalībnieks (“skatīt šeit”).
Šajā laika periodā esmu iemācījies daudz ko, taču, iespējams, visvairāk fascinējošs un aizraujošs bija jēdziens “ezotēriskās valodas”. Es izskatīju daudz dažādu jēdzienu ("lolcode", "brainfuck", "velato", "piet" un citi...), kas visi izmanto dažādus medijus (teksta programmēšanas valodas, .png failu..
