Публикации по теме 'ai'


ПРИМЕНЕНИЕ МАТЕМАТИКИ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ
ВВЕДЕНИЕ: Математику называют «языком науки». Математика является важным компонентом всех естественных наук, будь то физика, химия или биология. Точно так же математика является важным компонентом чего-то столь же сложного, как машинное обучение. Я уверен, что стоит обсудить использование математики в машинном обучении. В этой статье основное внимание будет уделено областям, в которых математика и машинное обучение наиболее важны друг для друга, и будет преодолен разрыв между..
Создание рекомендательного движка с нуля
Эта статья представляет собой пошаговое руководство, которое поможет вам создать механизм рекомендаций с нуля, с несколькими изящными приемами, которым я научился за шесть лет работы в Criteo. Я предполагаю, что у вас есть данные и вы хотите быстро увидеть результаты. В частности, я предполагаю, что у вас есть: Каталог продукции Набор пользователей Взаимодействие между продуктами и пользователями (например, клики, конверсии, лайки и т. д.) Вы могли бы использовать новейший..
Сделайте свои модели машинного обучения меньше, быстрее и менее требовательными к данным (при этом сохраняя их точность)
Усовершенствованные методы оптимизации обучения моделей и логических выводов входят в набор инструментов любого специалиста по машинному обучению. Этот пост скользит высоко над ландшафтом методов уменьшения размера модели, обучения с меньшим объемом памяти, повторного использования существующих моделей и эффективного использования небольших наборов данных. Он показывает общую картину — хотите ли вы быстрее приступить к работе, оптимизировать бюджет MLOps или подготовиться к следующему..
Введение в Word2Vec
В предыдущей статье мы обсудили, что такое встраивания слов и как их обучать с помощью нейронных сетей. Этот блог представляет собой введение в одну из популярных моделей встраивания слов Word2Vec, созданную Google в 2013 году. Это комбинация моделей глубокого обучения для вычисления непрерывных плотных векторных представлений слов, как показано на диаграмме ниже: При наличии текстового корпуса эти неконтролируемые модели Word2Vec сначала создают словарь возможных слов и генерируют плотные..
Понимание LSTM: подробный взгляд на его архитектуру, функционирование, плюсы и минусы
1. Введение в LSTM LSTM (Long Short-Term Memory) — это тип архитектуры рекуррентной нейронной сети (RNN), который был разработан для решения проблемы долгосрочных зависимостей в задачах прогнозирования последовательности. Он был представлен Hochreiter & Schmidhuber в 1997 году. 2. Архитектура LSTM Архитектура LSTM состоит из ячейки (часть памяти LSTM), входного вентиля, выходного вентиля и вентиля забывания. Каждый из этих компонентов играет определенную роль в функционировании..
Your Daily AI Research tl;dr — 2022–07–26 🧠
Размытие лиц на мобильных телефонах, обучение агента RL «Лучший ответ» и события, которые вы не должны пропустить! Добро пожаловать в ваш официальный ежедневный исследовательский tl;dr (часто с кодом и новостями) для профессионалов в области ИИ, где я делюсь самыми интересными статьями, которые я нахожу ежедневно, а также однострочным резюме, которое поможет вам быстро определить, является ли…
Разговорный ИИ… Он обречен на провал или так и есть!
Разговорный искусственный интеллект… Он обречен на провал или так и есть! Человек не может принимать осмысленные решения без эмоций… без развитой системы эмоционального интеллекта (EQ). Ваш EQ — это уровень вашей способности понимать других людей, их мотивы и способы совместной работы с ними. В людях без EQ нет человечности. Вы такой, какой вы есть, благодаря EQ, а не вопреки ему. Несколько лет назад нейробиолог. Антонио Дамасио сделал революционное открытие. Он изучал людей с..