Публикации по теме 'artificial-intelligence'


Документация, упрощенная искусственным интеллектом
Большинство отраслей тяжелой промышленности, таких как банковское дело, страхование, финансы и здравоохранение, остаются не оцифрованными. В мире, где молодое поколение ожидает от своих поставщиков услуг все большего и большего, игнорирование быстрой цифровизации отраслей может оказаться фатальным для многих лидеров отрасли. Особенно с учетом того, что технологические гиганты «большой четверки» — Facebook, Google, Amazon и Apple — инвестируют в приложения, основанные на искусственном..
День 2 из 30 дней Data Engineering
С примерами и проектами… С возвращением на второй день Data Engineering! Что покрыто 30-дневной серией Data Engineering с проектами до сих пор — День 1: что такое инженерия данных, почему инженерия данных, инженеры данных — инженеры машинного обучения — специалисты по обработке и анализу данных, цель и область применения
Как работает анализ основных компонентов в конвейерах машинного обучения, часть 4 (машинное обучение)
Быстрый анализ главных компонентов для крио-ЭМ изображений (arXiv) Автор: Николас Ф. Маршалл , Оскар Микелин , Юнпэн Ши , Амит Сингер Аннотация: Анализ главных компонент (PCA) играет важную роль в анализе крио-ЭМ-изображений для различных задач, таких как классификация, шумоподавление, сжатие и моделирование ab-initio. Мы вводим быстрый метод для оценки сжатого представления двумерной ковариационной матрицы зашумленных проекционных изображений криоэлектронной микроскопии,..
Использование извлечения признаков в различных сценариях, часть 2
Дистилляция знаний для извлечения признаков в подводном VSLAM (arXiv) Автор: Цзинхэ Ян , Мингминг Гонг , Гириш Наир , Чон Хун Ли , Джейсон Монти , Е Пу . Аннотация: В последние годы обнаружение и сопоставление признаков на основе обучения превзошли методы, разработанные вручную, в случаях полета в воздухе. Однако изучить особенности подводного сценария сложно из-за отсутствия аннотированных наборов подводных данных. В этом документе предлагается кросс-модальная структура..
4 удивительных способа ChatGPT помочь вам достичь большего с меньшими затратами
В течение нескольких недель я тестировал ChatGPT, чтобы увидеть, где он может быть полезен. Многие на примерах показали, что ChatGPT склонен к галлюцинациям, то есть выдумывает факты. ChatGPT не умеет рассуждать, это всего лишь языковая модель, черный ящик, который может предсказать следующее слово в последовательности заранее заданных фраз.
8 лучших алгоритмов машинного обучения
Лучшие алгоритмы машинного обучения, которые должны знать специалисты по данным и инженеры по машинному обучению. Искусственный интеллект возник в ответ на вопрос, могут ли машины думать, как люди. ИИ — одна из самых популярных областей исследований сегодня. Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое дает машине возможность автоматически учиться на основе опыта без явного программирования. Многие проблемы, которые невозможно решить с помощью классических статистических методов,..
Является ли Groovy жизнеспособным языком для приложений обработки данных? 5 плюсов и минусов
Выбор правильного языка программирования может существенно повлиять на приложения для обработки данных. Хотя отраслевыми стандартами являются Python и R , некоторые специалисты по обработке и анализу данных решили использовать другие, которые им нравятся. Одной из таких возможных альтернатив является язык программирования Groovy. Apache Groovy — это объектно-ориентированный динамический синтаксис для платформы Java. Хотя он был первоначально выпущен в 2003 году, с годами он..