Публикации по теме 'ai'
Машинное обучение: раскрытие возможностей интеллектуальных алгоритмов
Привет! Вы когда-нибудь задумывались о том, как компьютеры могут анализировать информацию и делать умный выбор? Вот тут-то и появляется машинное обучение (МО) — захватывающая часть искусственного интеллекта (ИИ), которая полностью произвела революцию в различных отраслях и изменила наше взаимодействие с технологиями. В этой статье мы углубимся в сектор машинного обучения, изучая его основы, передовые программы и интересное будущее, которое ждет впереди.
Понимание машинного обучения:..
Функции потерь и что они делают за экраном.
Что такое функция потерь?
При запуске любого алгоритма машинного обучения, такого как линейная классификация, мы хотели бы понять, как этот алгоритм работает в классификации. Кроме того, мы хотим иметь способ количественной оценки результатов, чтобы узнать, насколько наши алгоритмы справились хорошо, насколько больше они могли бы сделать и насколько они отстают от эталонного теста. Метод, который мы используем для количественной оценки неудовлетворенности (несчастья) алгоритма, — это..
Внимание длинной последовательности с ⚡FlashAttention⚡
Новый год начинается с большого количества обсуждений интересных новых статей, следуя за приливом ChatGPT. Интро FlashAttention — одно из лучших. Основная проблема, которую он решает, является важной для архитектуры Transformer — увеличение скорости и улучшение потребления памяти для операций с самостоятельным вниманием.
Почему это интересно?
Один из способов распознать хорошую статью или новый метод — узнать, как быстро он принимается/адаптируется в мире открытого..
Что такое Media Pipe и как его использовать в React?
Медиатруба
MediaPipe предлагает кросс-платформенные настраиваемые решения машинного обучения с открытым исходным кодом для живых и потоковых медиа. MediaPipe на базе TensorFlow .
MediaPipe помогает нам найти что-то вроде человеческого лица, рук, позы и т. д. из видео и вернуть координаты в массив js.
В этом уроке я хочу показать, как получить данные из медиаканала и отобразить их на холсте.
Что мы получаем в результате.
Давайте начнем
Во-первых, нам нужно создать..
XGBoost Альтернативные базовые учащиеся
Представляем случайные леса dart, gblinear и XGBoost
Введение
XGBoost, сокращение от «Extreme Gradient Boosting», является одним из самых сильных алгоритмов машинного обучения для обработки табличных данных, заслуженной репутацией благодаря успеху в многочисленных соревнованиях Kaggle.
XGBoost — это ансамблевый алгоритм машинного обучения, который обычно состоит из деревьев решений. Деревья решений, составляющие XGBoost, по отдельности называются gbtree , что означает «дерево с..
Люди, процессы и технологии препятствуют тому, чтобы машинное обучение работало в вашем бизнесе.
В зависимости от того, с кем вы разговариваете, вы услышите множество мнений о том, готово ли ML для широкого внедрения на предприятии, или же до истинных перспектив ML для большинства компаний еще несколько лет. Тем не менее, рынок стремительно растет с появлением новых стартапов программного обеспечения машинного обучения, нацеленных на автоматизацию и демократизацию машинного обучения для масс. Это стимулирует крупные инвестиции венчурного капитала и рыночный импульс, но клиенты, с..
Пионер будущего авиации.
Варианты использования машинного обучения в аэрокосмической отрасли:
Пионер будущего авиации.
Введение:
В последние годы аэрокосмическая отрасль стала свидетелем значительного прогресса в технологиях, а машинное обучение (ML) стало преобразующей силой. Алгоритмы машинного обучения изменили правила игры в аэрокосмической отрасли, произведя революцию в различных аспектах авиации и освоения космоса. В этом блоге мы углубимся в некоторые захватывающие примеры использования..
