Публикации по теме ai

Публикации по теме 'ai'

Преимущества искусственного интеллекта (ИИ) | Заботливый

Искусственный интеллект (ИИ) — это способность машины обучаться и моделировать человеческие эмоции, реакции и мыслительные процессы для достижения поставленной задачи. Это может позволить людям использовать ИИ различными способами для повышения эффективности работы, поскольку ИИ, естественно, более склонен к арифметике, чем мы. Некоторые распространенные примеры, с которыми мы теперь живем каждый день, — это автозаполнение в текстовых сообщениях и электронных письмах; системы..

Мастер-класс: глубокое погружение в выходные форматы №3

Начальные заметки Если вы начинаете наше путешествие отсюда, мы ценим ваше желание отправиться в мир искусственного интеллекта. Однако для более глубокого понимания и начала вашего посвящения мы настоятельно рекомендуем вам углубиться в информацию, представленную в следующих статьях: Искусство подсказки: раскрытие суперсилы оперативной инженерии Мастер-класс по подсказкам: Полное руководство по расширенной разработке подсказок для студентов LLM №1 Мастер-класс по..

T-LEAF: система изучения и оценки таксономии

Как мы применяли качественное обучение, маркировку людей и машинное обучение для итеративной разработки таксономии поддержки сообщества Airbnb . Автор: Миа Чжао , Пегги Шао , Мэгги Хэнсон , Пэн Ван , Бо Цзэн Фон Таксономии — это системы организации знаний, используемые для классификации и организации информации. Таксономии используют слова для описания вещей — в отличие от чисел или символов — и иерархии для группировки вещей по категориям. Структура таксономии выражает..

Анализ данных о запасах II с помощью ML — Случайного лесного классификатора

Анализируйте данные о запасах с помощью RandomForestClassifier. Привет, ребята, Добро пожаловать в мой блог. В этой статье я поделюсь одним из моих аналитических проектов, включающим прогнозирование цены акций с использованием исторических данных. Ранее я выполнил проект , включающий также биржевые данные, но это был чисто базовый анализ. В этом выпуске основное внимание будет уделено применению машинного обучения для прогнозирования. Этот проект пройдет следующие этапы: Обзор..

8 способов повысить производительность с помощью ИИ и машинного обучения в 2022 году

Искусственный интеллект и машинное обучение создают персонализированный опыт для всех, кто связан с бизнесом. Что касается технологической области, мы заметили, что искусственный интеллект быстро развивается. Однако ИИ занимает золотую середину в разговорах и демонстрирует свой потенциал в самых разных областях, включая производство и розничную торговлю. В результате изобретения облачных вычислений и хранения данных ИИ совершенствуется в повышении эффективности для повышения..

Создайте свой первый конвейер распределенных вычислений с использованием технологий с открытым исходным кодом 🚀

🔥Есть несколько преимуществ использования платформы MLOps для управления разработкой и развертыванием моделей машинного обучения: Улучшенная скорость и эффективность. Платформа MLOps может помочь автоматизировать многие задачи и рабочие процессы, связанные с разработкой и развертыванием модели машинного обучения. Это может повысить скорость и эффективность процесса, так как снижает потребность в ручном вмешательстве и позволяет воспользоваться преимуществами практики непрерывной..

Подготовка данных: что это такое и как это лучше сделать с помощью ИИ?

Вы не можете передавать данные алгоритму машинного обучения и ожидать, что он сработает. Сначала нужно подготовить данные. Таким образом, подготовка данных является важным шагом в любом проекте анализа данных. Это относится к процессу подготовки ваших данных к анализу. Это включает в себя удаление ошибок, очистку ваших данных и, в конечном итоге, преобразование их в подходящий формат. Это также может включать увеличение данных (добавление дополнительных точек данных) и..