Publikime mbi temën 'ai'
Mësimi i makinerisë nuk është magjik: Përputhja e grupeve të të dhënave dhe hapësirave të problemeve Pt . 1
Hapi i parë në një projekt analitik parashikues të AI/Machine Learning (ML) duhet të jetë vërtetimi që të dhënat e disponueshme ose të zgjedhura mund të zgjidhin problemin në fjalë. D.m.th. duke pasur parasysh hapësirën e problemit, verifikoni që këto të dhëna madje mund ta zgjidhin problemin. Në vend të kësaj, ajo që ndodh shpesh është: "shko zgjidhe problemin me këto të dhëna" , sikur kjo është magjia e ML: nuk ka nevojë për të dhëna të mira, vetëm për të dhëna të lidhura paksa. Ky..
Kontributet e blerësit RetroPGF: Bware Labs
Cili është funksioni i Bware Labs In, në cilat fusha funksionon dhe si lidhet me optimizmin? Le të kërkojmë përgjigje.
Bware Labs është një gjigant teknologjik i themeluar në vitin 2017 nga drejtues të cilët janë ekspertë në fushën e web3. Me infrastrukturat blockchain që ka krijuar, ai ofron mbështetje infrastrukturore si për zhvilluesit amatorë ashtu edhe për gjigantët e industrisë si kompanitë e Fortune 500.
Duke krijuar një infrastrukturë dhe platformë zhvillimi që do të..
Kuptimi i kompleksitetit të shpjegueshëm të AI në përpunimin e gjuhës natyrore
Përfshirja e AI e shpjegueshme (XAI) është shfaqur si një ndërmarrje thelbësore në fushën e zhvillimit të shpejtë të inteligjencës artificiale (AI), veçanërisht në fushën e përpunimit të gjuhës natyrore (NLP). Të kuptuarit se si modelet e AI bëjnë gjykime është bërë një përparësi kryesore pasi këto modele bëhen më të komplikuara dhe janë në gjendje të trajtojnë punë gjithnjë e më sfiduese. Në këtë artikull, ne kërkojmë në konceptin e AI të shpjegueshëm në NLP, domethënien e tij, sfidat dhe..
Çfarë është mësimi i thellë?
Të mësuarit e thellë është një nënfushë e mësimit të makinerive që përdor rrjetet nervore artificiale me shtresa të shumta të fshehura për të modeluar dhe zgjidhur probleme komplekse. Ai bazohet në idenë se një makinë mund të mësojë të kryejë detyra duke analizuar sasi të mëdha të dhënash dhe bërë parashikime bazuar në modelet që njeh .
Një nga tiparet kryesore të mësimit të thellë është aftësia e tij për të mësuar dhe përmirësuar me kalimin e kohës pa nevojën për programim të..
7 Shembuj të botës reale të mësimit të makinerive në kohët aktuale
Mësimi i Makinerisë ka ekzistuar që në ditët e para të shkencës kompjuterike dhe ka fituar një tërheqje të dukshme pasi gjithnjë e më shumë njerëz fillojnë të kuptojnë se sa i avancuar po bëhet.
Sot, algoritmet e Mësimit të Makinerisë aplikohen në fusha të ndryshme, duke përfshirë disa nga problemet më të zakonshme. Për shembull, fusha të lidhura me internetin si minierat e të dhënave, filtrimi i përmbajtjes dhe rekomandimet e produkteve.
Sipas Statista, aplikimi më i gjerë i AI & ML..
Si zbulimi i objekteve vizuale mund të transformojë industritë e prodhimit
Zbulimi vizual i objekteve
Që nga revolucioni industrial, njerëzimi ka bërë përparim të jashtëzakonshëm në prodhim. Me kalimin e kohës ne kemi parë gjithnjë e më shumë punë të zakonshme manuale duke u zëvendësuar nga automatizimi përmes inxhinierisë së avancuar, kompjuterëve, robotikës dhe tani IoT. Ne besojmë se përparimet e fundit në AI (ose Deep Learning për të qenë më të saktë) do të ndihmojnë në përshpejtimin e këtij trendi drejt automatizimit në një mënyrë magjepsëse. Kjo është..
Gjuha natyrore si një gjuhë skriptimi duke përdorur AI
Gjuhët ezoterike të programimit
Për vitin e kaluar, unë kam qenë duke parë zhvillimin dhe rritjen e gjuhës si anëtar i komunitetit të zhvillimit dhe dizajnit të gjuhës së programimit ( shih këtu ).
Kam mësuar shumë gjëra në këtë periudhë kohore, por gjëja që ishte ndoshta më magjepsëse dhe emocionuese ishte koncepti i 'gjuhëve ezoterike'. Shikova shumë koncepte të ndryshme ( lolcode , brainfuck , velato , piet dhe më shumë…), të cilat përdorin të gjitha mediume të ndryshme..
