Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Как данные повлияют на ИИ
Данные — это источник жизненной силы информации. От чисел до слов, от картинок до звуков, данные бывают всех форм и размеров, отражая суть нашего мира.
Подобно тому, как шеф-повар комбинирует ингредиенты для приготовления вкусного блюда, данные являются ключевым компонентом для анализа, принятия решений и создания чудес ИИ . Это сырье, которое питает двигатели знаний и инноваций.
Как данные влияют на ИИ
По своей сути данные — это сокровищница информации, которая подпитывает..
Что такое машинное обучение
Люди учатся на своем прошлом опыте. Люди дают инструкции машинам, и машины следуют этим инструкциям. Что, если бы люди могли научить компьютеры учиться на прошлых данных и выполнять задачи, которые люди могут выполнять гораздо быстрее? Вот что такое машинное обучение. Однако речь идет не только об обучении; это также касается понимания и рассуждений. Итак, мы рассмотрим основы машинного обучения.
Машинное обучение важно, поскольку оно позволяет компаниям видеть тенденции в..
Аутсорсинг услуг по аннотации оффшорным компаниям
Хотя аннотация данных не нова, это одна из отраслей с самыми быстрыми темпами роста. Мы живем в эпоху искусственного интеллекта, и потребность в качественных данных для машинного обучения растет день ото дня. Согласно отчету Research And Markets, мировой рынок аннотаций данных оценивался в 695,5 млн долларов США в 2019 году и, как ожидается, вырастет до 6,45 млрд долларов США к 2027 году.
Большинство организаций, занимающихся искусственным интеллектом и машинным обучением,..
Настройка проекта paperspace с нуля
В последнем посте, который вы можете посмотреть здесь , мы рассмотрели бумажное пространство и шаги для начала работы. В этом посте мы настроим проект paperspace с нуля. Мы увидим, как хранить все пакеты/учетные данные в постоянном хранилище и не терять данные каждый раз, когда мы выключаем машину.
Мы начнем с создания новой машины, используя fast.ai в качестве среды выполнения, оставим URL-адрес рабочей области пустым и запустим блокнот.
Создайте новый блокнот и удалите URL-адрес..
Демократизация наборов данных — Arithmetica.io
Машинное обучение в реальном мире отличается от соревнований по науке о данных, таких как Kaggle , drivendata и т. д. В то время как соревнования по науке о данных оптимизируют одну метрику, такую как AUC или потери журнала или RMSE и т. д., модели реального мира требуют более тщательного сравнения между моделями на разнообразие метрик. Чтобы практиковать настоящую науку о данных, нужно понимать и сравнивать различные метрики из отправки. Платформа Arithmetica предоставляет..
Решение проблемы модальной реактивности Livewire с помощью OpenAI: мой личный опыт
Для тех, кто может быть не знаком, Livewire — это фреймворк для создания динамических интерфейсов в Laravel, популярном фреймворке для веб-разработки на PHP. Одной из особенностей Livewire является возможность использовать модальные окна, которые представляют собой всплывающие окна, которые могут отображать содержимое или формы.
Недавно я столкнулся с проблемой, когда мои модальные окна Livewire не работали должным образом. Всякий раз, когда я пытался открыть модальное окно, оно..
Как работает Projected Gradient Descent в конвейерах машинного обучения, часть 1
Ускоренный распределенный проецируемый градиентный спуск для выпуклой оптимизации с кликовыми связанными ограничениями (arXiv)
Автор: Юто Ватанабэ , Казунори Сакурама .
Аннотация: В этой статье рассматривается задача распределенной выпуклой оптимизации с классом связанных ограничений, которые возникают в многоагентной системе, состоящей из нескольких сообществ, моделируемых кликами. Во-первых, мы предлагаем полностью распределенный алгоритм на основе градиента с новым оператором,..
