Публикации по теме 'ai'


Свифт и ТензорФлоу
Думаю, в 2017 году объяснять значение таких терминов, как машинное обучение и искусственный интеллект, не нужно. Вы можете найти множество обзорных статей и научных работ на эту тему. Итак, я предполагаю, что читатель знаком с темой и знает определения основных терминов. Говоря о машинном обучении, исследователи данных и инженеры-программисты обычно имеют в виду глубокие нейронные сети, которые стали довольно популярными из-за своей производительности. На сегодняшний день существует..
Использование графовой нейронной сети (GNN) для предоставления рекомендаций
Обзор нескольких методов GNN для систем рекомендаций Сантош Раджаманикам , инженер по машинному обучению в Slimmer AI, подробно изучил ряд моделей GNN и то, как они могут помочь дать рекомендации пользователям, в своей последней статье, опубликованной на Towards Data Science , под названием «Graph Neural Network ( GNN) Архитектуры для рекомендательных систем . Он упоминает, что только коснулся поверхности, просматривая шесть различных моделей GNN. В статье он также объясняет..
Революция в сфере обслуживания клиентов с помощью Neobot: новейшая разработка искусственного интеллекта для чат-ботов
Как эксперт в области искусственного интеллекта и предприниматель, я очень рад объявить о последней разработке Neobot, инновационной технологии искусственного интеллекта для чат-ботов, которая призвана революционизировать способы взаимодействия компаний со своими клиентами. Neobot — это интеллектуальный чат-бот, который использует обработку естественного языка и машинное обучение, чтобы предоставлять клиентам быструю, персонализированную и эффективную поддержку. Анализируя запросы и ответы..
Следите за своими моделями: 5 способов внедрить мониторинг машинного обучения в производство
Подходы к мониторингу дрейфа данных, дрейфа концепций, качества данных и объяснимости Модели машинного обучения (ML) являются основой современных бизнес-операций, обеспечивая непревзойденную автоматизацию и оптимизацию. Но вот в чем загвоздка: развертывание моделей машинного обучения — это только начало пути. Мониторинг их производительности в производстве необходим для обеспечения того, чтобы они продолжали соответствовать ожидаемым результатам. В этом сообщении блога мы обсудим пять..
Почему роботы не будут править Comedy Club в ближайшее время!
В мире, где искусственный интеллект (ИИ), кажется, развивается быстрее, чем последнее обновление смартфонов, для некоторых вполне естественно задуматься о возможности того, что ИИ завладеет человеческим мозгом. Но не бойтесь, мои собратья Homo sapiens, потому что я здесь, чтобы развлечь вас смехотворной идеей о том, что ИИ может когда-нибудь приблизиться к чистой гениальности и причудливости нашего собственного человеческого разума…
Использование машинного обучения для классификации твитов
Недавно у меня была возможность принять участие в проекте с Inspirit AI , где я работал с командой, чтобы использовать машинное обучение для классификации твитов, которые считаются положительными, отрицательными или нейтральными, поскольку они относятся к разным акциям. Для этого мы исследовали три разные модели машинного обучения для классификации текста: набор слов, долговременная кратковременная память (LSTM) и представления двунаправленного кодировщика из преобразователей (BERT). Здесь..
Функции потерь в машинном обучении
Машинное обучение | Функции потерь | Регрессия | Классификация Функции потерь в машинном обучении Изучение наиболее распространенных функций потерь в машинном обучении Функции потерь играют жизненно важную роль в области машинного обучения, выступая в качестве руководства для моделей обучения и оптимизации их производительности. В основе каждого алгоритма обучения функции потерь измеряют разницу между прогнозируемыми выходными данными и фактическими. Будь то минимизация ошибки,..