Публикации по теме 'artificial-intelligence'


Навигация по перекресткам с помощью автономных транспортных средств с использованием глубокого обучения с подкреплением
Изучение беспилотных автомобилей больше не является простым процессом определения светофора или дорожных знаков, оно распространилось на несколько сцен из жизни. Одним из важнейших стандартов измерения автономных транспортных средств является то, могут ли автономные транспортные средства проезжать перекрестки без сигналов. В этой статье авторы предлагают нам новую стратегию использования глубокого обучения с подкреплением. По сравнению с текущими методами, основанными на правилах, что..
Автоматическое создание кода Python с использованием ИИ
Теперь вы можете закончить свое задание по программированию в кратчайшие сроки! Представьте себе, что у вас есть проект, который нужно сделать в короткие сроки, или его крайний срок приближается, это было бы кошмаром для всех, но это может быть хорошим сном с помощью искусственного интеллекта и НЛП, большая часть работы будет выполнена используя эти оба метода, давайте посмотрим, как это сделать. Используя обработку естественного языка и искусственный интеллект, люди разработали..
Машинное обучение - доказательства и условия
Условия Случайная величина - это переменная, содержащая результат или результат некоторых исходов в случайном процессе, например наблюдаемое значение при прокатке матрицы или общая сумма после 10 раз прокатки матрицы. По идее, мы можем рассматривать значение, хранящееся в случайной переменной, сгенерированное некоторым распределением данных (скажем, P (x = 1) = P (2) = P (3) = P (4) = P (5)) = P (6) = 1/6 ). Случайный процесс или случайный процесс содержит последовательности..
Проблема байесовского вывода, MCMC и вариационный вывод
Обзор проблемы байесовского вывода в статистике. Этот пост написан в соавторстве с Батистом Рокка . Вступление Байесовский вывод - серьезная проблема в статистике, которая также встречается во многих методах машинного обучения. Например, модели смеси Гаусса для классификации или скрытое распределение Дирихле для тематического моделирования являются графическими моделями, требующими решения такой проблемы при подборе данных. Между тем, можно заметить, что проблемы байесовского..
Запутанные сети в TensorFlow
В TensorFlow можно одновременно обучать несколько переплетенных глубоких нейронных сетей. Это может очень помочь в трансферном обучении, когда у вас может быть отличная модель для предметной области, но лишь небольшое количество обучающих данных для изучения новой задачи в этой предметной области. Вот задача: обучить сети, которые могут принимать двоичное или десятичное число от 0 до 9, прибавлять к нему 1 или умножать на 2 и возвращать двоичное или десятичное число от 0 до 9. Наивным..
Я пишу научно-фантастический роман с открытым исходным кодом. Вы можете следовать здесь или https://wrannaman.com
Я пишу научно-фантастический роман с открытым исходным кодом. Вы можете следить здесь или https://wrannaman.com Если вы хотите поддержать работу, вы можете купить книгу на amazon или gumroad . Используйте код «presale» при оформлении заказа, чтобы получить скидку 30%! Если вы просто прыгаете, вы можете начать с самого начала! Wrannaman Book — Prelude Я пишу научно-фантастический роман с открытым исходным кодом. Вы можете следить за..
Как построить модель машинного обучения
Наука о данных | "Машинное обучение" Как построить модель машинного обучения Наглядное руководство по изучению науки о данных Изучение науки о данных может показаться пугающим, но это не должно быть так. Давайте сделаем изучение науки о данных интересным и легким. Итак, проблема в том, как сделать изучение науки о данных увлекательным и легким? Мультфильмы - это весело, и поскольку картинка стоит тысячи слов , почему бы не сделать мультфильм о науке о данных? Помня об..