Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Как работает коррелированное равновесие, часть 2 (информатика)
Комбинаторика коррелированных равновесий (arXiv)
Автор: Мария-Шарлотта Бранденбург , Бенджамин Холлеринг , Ирем Портакал .
Аннотация: Мы изучаем коррелированный равновесный многогранник PG игры G с комбинаторной точки зрения. Мы вводим область полномерности для этого класса многогранников и доказываем, что это полуалгебраическое множество для любой игры. Используя ориентированные матроидные страты, мы предлагаем структурированный метод описания возможных комбинаторных типов PG и..
Сетка данных. Эпизод 2. Великая эволюция сетки данных
Введение:
Меня зовут Бешой Гамаль, специалист по большим данным и машинному обучению. Я более 9 лет работал над внедрением решений на основе данных в разных странах мира и кросс-технологиями из локальных и облачных сервисов, а сейчас я работаю в Vodafone Group в качестве Старший архитектор данных.
Исходя из своего опыта, я обнаружил, что многие организации вложили средства в центральное озеро данных и группу данных, рассчитывая управлять своим бизнесом на основе данных. Однако после..
Aim v3.16 — Запуск сообщений в пользовательском интерфейсе, синхронизация TensorBoard в реальном времени, интеграция с наборами данных Hugging Face.
Привет, сообщество, рады сообщить, что Aim v3.16 вышел! 🚀 Он содержит новые интеграции и ключевые улучшения.
Мы стремимся демократизировать инструменты разработки ИИ, и нам невероятно повезло, что мы получили поддержку сообщества. Каждый вопрос и каждая проблема делают Aim лучше!
Поздравляем timokau , dsblank и grigoryan-davit с их первыми публикациями. 🙌
Основные моменты
Открыть вкладку "Сообщения" в пользовательском интерфейсе
Начиная с версии 3.15, в Aim..
Машинное обучение стало проще: введение
Это серия руководств по машинному обучению, которые научат вас как основным, так и продвинутым понятиям, чтобы вы могли приступить к разработке своих моделей машинного обучения.
Оглавление:
Применения машинного обучения
2. Будущее машинного обучения
3. Простая линейная регрессия
4.. Множественная линейная регрессия (скоро)
5. Полиномиальная регрессия (скоро)
6. Поддержка векторной регрессии (скоро)
7. Регрессия дерева решений (скоро)
8...
3 стандартные функции активации в нейронной сети
Что такое функция активации и как ее применять?
Нейронные сети состоят из трех слоев, которые описаны ниже:
Входной слой
Пассивные уровни, которые передают одну и ту же информацию от одного узла на несколько выходов. Это первая точка входа в нейронную сеть.
Скрытый слой
Выполняет математические вычисления на входах и создает чистый вход, который затем применяется с функциями активации для получения выходных данных. Обычно этот слой рассматривается как черный ящик, и он..
Нет такой вещи, как платформа машинного обучения
Поставщики стремятся создать доминирующую платформу машинного обучения. Но концепции платформы машинного обучения на самом деле не существует. Прочитайте статью Рональда Шмельцера в Forbes, в которой обсуждаются четыре разные платформы машинного обучения :
В последние несколько лет вы, возможно, заметили, что поставщики все чаще внедряют «платформы», которые обслуживают экосистему ИИ, а именно удовлетворяют потребности науки о данных и машинного обучения (МО). «Платформа науки о..
Обзор DeepSense Framework
Я нашел платформу DeepSense как одну из многообещающих архитектур глубокого обучения для обработки данных зондирования временных рядов. В этом кратком и интуитивно понятном обзоре я представлю основные идеи оригинальной статьи под названием Deep Sense: унифицированная платформа DL для обработки данных мобильного зондирования временных рядов , написанная Yao et al. (Можно найти на www2017 ).
Основная проблема
DeepSense решает проблему мобильного зондирования, используя временные ряды..
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..