Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Когнитивные вычисления №1: IBM Watson Analytics для малого бизнеса
В 5Fathom мы тратим много времени на сбор больших наборов данных (>1 ТБ). Десятилетия перестраховочного портфеля, убытков, рисков (EDM) и данных о погоде — все для принятия обоснованных бизнес-решений для наших клиентов. Разрешение данных (и, следовательно, объем) от поставщиков моделей CAT становится все богаче с каждым кварталом. Качество, новые источники данных появляются невероятными темпами. Если взять в качестве примера погоду, уровень разнообразных наборов данных, доступных для..
Машинное обучение и наука о данных помогают продуктовым ритейлерам выиграть ценовую войну
Облако неопределенности вокруг Brexit нависло над Великобританией, поскольку Тереза Мэй и ее правящая партия заигрывают с идеей Brexit без сделки. Тем временем ритейлеры готовятся к тяжелому году, поскольку потребители продолжают экономить бюджет, отчасти из-за слабого фунта в преддверии Brexit.
Рост потребительских цен на основные продукты питания больше всего ударит по домохозяйствам с меньшим располагаемым доходом, подталкивая их к дискаунтерам, таким как Aldi и Lidl, что..
Пошаговое руководство: пропорциональная выборка для науки о данных с помощью Python!
Понимание концепции и реализации пропорциональной выборки, необходимой для науки о данных, с использованием Python с нуля
Изображение игральных костей напоминает мне игры, в которые я играл в детстве, такие как змейка и лестница или Людо.
Возможные числа, которые могут появиться в любой момент времени, когда играли кости, равны 1–6. Шесть, как правило, были наилучшим возможным исходом, в то время как один, возможно, был не так хорош в большинстве сценариев.
Однако разве не было бы..
Способы использования геометрического глубокого обучения, часть 3 (машинное обучение + дифференциальная геометрия)
Генеративные рынки Орнштейна-Уленбека с помощью геометрического глубокого обучения (arXiv)
Автор: Анастасис Крациос , Коди Хайндман .
Аннотация: Рассматривается задача одновременной аппроксимации условного распределения рыночных цен и их логарифмической доходности с помощью единой модели машинного обучения. Мы показываем, что пример модели GDN Крациоса и Папона (2022) решает эту проблему без предварительных предположений о «усеченной» логарифмической доходности рынка, за исключением..
Начало работы с LangChain: краткое руководство
Большие языковые модели (LLM) — это модели, меняющие правила игры, которые позволяют разработчикам создавать приложения, которые ранее были невозможны. Однако использование только LLM часто недостаточно для разработки действительно надежного приложения. Реальная сила появляется, когда вы можете интегрировать их с другими источниками вычислений или знаний.
В этом уроке мы рассмотрим Langchain, библиотеку, которая позволяет нам разрабатывать приложения ИИ путем интеграции различных..
Краткое путешествие по истории и типам алгоритмов
Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение в настоящее время стали обычным явлением во многих областях. Мы говорим об искусственном интеллекте как об окружающем нас мифологическом существе. Но это не так, или почти нет. Искусственный интеллект — это всего лишь программа на компьютере, созданная нами, людьми, заполненная данными от нас, людей, и выполняемая с помощью набора алгоритмов .
Создайте свой собственный ИИ: раскройте секрет обучения Seq2Seq и механизма внимания Бахданау
Искусственный интеллект (ИИ) — это быстро развивающаяся область, способная революционизировать многие аспекты нашей жизни. От беспилотных автомобилей до медицинской диагностики ИИ уже используется для решения некоторых из самых насущных мировых проблем [1, 2]. ИИ будет становиться все более мощным и способным по мере своего дальнейшего развития. Как мы можем научиться создавать собственный ИИ, чтобы стать частью этой революции?
Одним из наиболее важных достижений в области..
Новые материалы
ИИ для общего блага, часть вторая
В нашем последнем блоге мы исследовали возможности ИИ для общего блага, указав на несколько инициатив по поиску действенных решений для продвижения справедливых и беспристрастных систем ИИ. По..
Время расцвета закончилось
Большую часть своей карьеры в индустрии программного обеспечения программисты работали с головой в песок.
Успех в отрасли требует навыков презентации и обучения других.
Ценность улучшенных..
Будущее сельского хозяйства: новый уровень производительности с современными технологиями
По мере роста населения мира растет и спрос на продукты питания. Фермеры сталкиваются с растущим давлением необходимости повышать урожайность и максимизировать производительность, манипулируя..
Состояние совместной фильтрации в 2022 году, часть 1
ResBeMF: Улучшение прогнозируемого охвата совместной фильтрации на основе классификации (arXiv)
Автор: Анхель Гонсалес-Прието , Авраам Гутьеррес , Фернандо Ортега , Рауль Лара-Кабрера..
Зачем изучать PYTHON в 2022 году !
Python — востребованный, доступный язык программирования с активным, постоянно растущим сообществом пользователей. Для тех, кто хочет сменить профессию в мире технологий с помощью..
Решение капч с помощью Puppeteer
Это руководство предназначено для текстовых кодов, а не для reCAPTCHA Google (см. конец этого сообщения).
Требования:
Антикапча или любой другой сервис по разгадыванию капчи. Модуль..
7 встроенных библиотек Python, которые необходимо знать
7 встроенных библиотек Python, которые необходимо знать
Стандартная библиотека Python значительно упрощает жизнь программистов, предоставляя широкий набор функций. Мы выбираем несколько..