विषयावरील प्रकाशने 'ai'
मशीन लर्निंग ही जादू नाही: जुळणारे डेटासेट आणि प्रॉब्लेम स्पेस Pt . १
प्रेडिक्टिव अॅनालिटिक्स AI/मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट (ML) मधील पहिली पायरी म्हणजे उपलब्ध किंवा निवडलेला डेटा हा समस्या सोडवू शकतो हे सत्यापित करणे. उदा. समस्या जागा दिल्यास, हा डेटा समस्या सोडवू शकतो याची पडताळणी करा. त्याऐवजी अनेकदा जे घडते ते म्हणजे: “या डेटासह समस्या सोडवा” , जणू काही ही ML ची जादू आहे: त्याला चांगल्या डेटाची गरज नाही, फक्त अस्पष्टपणे संबंधित डेटाची आवश्यकता आहे. अनेक ML प्रकल्प अयशस्वी होण्याचे कारण हे "पायऱ्यांचे वगळणे" आहे: कार्यसंघ त्यांना यशस्वी होण्यासाठी..
RetroPGF खरेदीदार योगदान: Bware Labs
Bware Labs चे कार्य काय आहे, ते कोणत्या क्षेत्रात कार्य करते आणि ते आशावादाशी कसे संबंधित आहे? उत्तरे शोधूया.
Bware Labs ही 2017 मध्ये वेब3 क्षेत्रातील तज्ञ असलेल्या अधिकार्‍यांनी स्थापन केलेली एक तंत्रज्ञान कंपनी आहे. त्याने तयार केलेल्या ब्लॉकचेन पायाभूत सुविधांसह, ते हौशी विकासक आणि फॉर्च्यून 500 कंपन्यांसारख्या उद्योगातील दिग्गजांना पायाभूत सुविधा पुरवते.
एक पायाभूत सुविधा आणि विकास प्लॅटफॉर्म तयार करून जे बिल्डर्सना वेब3 स्पेसमध्ये त्यांच्या संपूर्ण प्रवासात मदत करेल, त्यांना..
नैसर्गिक भाषेच्या प्रक्रियेत स्पष्टीकरण करण्यायोग्य AI ची जटिलता समजून घेणे
स्पष्टीकरण करण्यायोग्य AI (XAI) चा समावेश कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) च्या झपाट्याने विकसित होत असलेल्या क्षेत्रात, विशेषत: नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (NLP) क्षेत्रात एक महत्त्वपूर्ण उपक्रम म्हणून उदयास आला आहे. AI मॉडेल कसे निर्णय घेतात हे समजून घेणे हे सर्वोच्च प्राधान्य बनले आहे कारण ही मॉडेल्स अधिक क्लिष्ट होत आहेत आणि वाढत्या आव्हानात्मक नोकऱ्या हाताळण्यास सक्षम आहेत. या लेखात, आम्ही NLP मधील स्पष्टीकरणीय AI ची संकल्पना, त्याचे महत्त्व, आव्हाने आणि संभाव्य उपायांचा अभ्यास करू.
अलिकडच्या..
डीप लर्निंग म्हणजे काय?
डीप लर्निंग मशिन लर्निंगचे एक उपक्षेत्र आहे जे कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क्स मल्टिपल लपलेल्या स्तरांसह जटिल समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी वापरते. हे कल्पनेवर आधारित आहे की मशीन मोठ्या प्रमाणात डेटाचे विश्लेषण करून आणि त्याने ओळखल्या जाणार्‍या नमुन्यांच्या आधारे अंदाज बांधून कार्ये करण्यास शिकू शकते.
स्पष्ट प्रोग्रामिंग ची गरज नसताना शिकण्याची आणि काळानुसार सुधारण्याची क्षमता हे सखोल शिक्षण च्या प्रमुख वैशिष्ट्यांपैकी एक आहे. >. हे प्रतिमा ओळख, नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया आणि स्वायत्त..
वर्तमान काळातील मशीन लर्निंगची 7 वास्तविक-जागतिक उदाहरणे
मशीन लर्निंग हे संगणक विज्ञानाच्या सुरुवातीच्या दिवसांपासून आहे आणि अधिकाधिक लोकांना ते किती प्रगत होत आहे हे समजू लागल्याने त्याला लक्षणीय आकर्षण मिळाले आहे.
आज, मशीन लर्निंग अल्गोरिदम काही सर्वात सामान्य समस्यांसह विविध फील्डवर लागू होतात. उदाहरणार्थ, डेटा खाण, सामग्री फिल्टरिंग आणि उत्पादन शिफारसी यांसारखी इंटरनेट-संबंधित क्षेत्रे.
Statista नुसार, AI आणि ML चे 2021 मध्ये सर्वात विस्तृत ऍप्लिकेशन 57% च्या लोकप्रियतेसह ग्राहक अनुभव वाढवण्यामध्ये आहे. 50% अनुकूलतेसह 'ग्राहक..
व्हिज्युअल ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॅन्युफॅक्चरिंग इंडस्ट्रीज कसे बदलू शकते
व्हिज्युअल ऑब्जेक्ट शोध
औद्योगिक क्रांतीनंतर, मानवतेने उत्पादनात प्रचंड प्रगती केली आहे. कालांतराने, प्रगत अभियांत्रिकी, संगणक, रोबोटिक्स आणि आता IoT द्वारे ऑटोमेशनद्वारे अधिकाधिक सांसारिक मॅन्युअल कार्य बदलले जात असल्याचे आपण पाहिले आहे. आमचा विश्वास आहे की AI मधील अलीकडील प्रगती (किंवा अधिक अचूक होण्यासाठी डीप लर्निंग) आकर्षक मार्गाने ऑटोमेशनकडे या प्रवृत्तीला गती देण्यास मदत करेल. याचे कारण असे की AI ने एक अतिशय गंभीर घटक जोडला आहे जो आजपर्यंत कारखान्यांमध्ये नाहीसा होता - “..
AI वापरून स्क्रिप्टिंग भाषा म्हणून नैसर्गिक भाषा
गूढ प्रोग्रामिंग भाषा
गेल्या वर्षभरापासून, मी भाषा विकासाकडे पाहत आहे आणि प्रोग्रामिंग भाषा विकास आणि डिझाइन समुदायाचा सदस्य म्हणून वाढत आहे ( येथे पहा ).
या कालावधीत मी बर्‍याच गोष्टी शिकलो, परंतु कदाचित सर्वात आकर्षक आणि रोमांचक गोष्ट म्हणजे 'गूढ भाषा' ही संकल्पना. मी बर्‍याच वेगवेगळ्या संकल्पना पाहिल्या ( lolcode , brainfuck , velato , piet आणि बरेच काही…), त्या सर्व वेगवेगळ्या माध्यमांचा वापर करतात (टेक्स्टुअल प्रोग्रामिंग भाषा, .png फाइल प्रोग्रामिंग भाषा आणि अगदी मिडी फाइल..
