Публикации по теме 'aritificial-intelligence'


Машинное обучение в производстве
Машинное обучение (МО) — это тип искусственного интеллекта (ИИ), который позволяет программным приложениям более точно прогнозировать результаты без явного программирования для этого. Алгоритмы машинного обучения используют исторические данные в качестве входных данных для прогнозирования новых выходных значений. Машинное обучение используется в производстве различными способами для повышения эффективности, качества и прибыльности. Некоторые из наиболее распространенных вариантов..
«Суфлер AI» — новая нишевая работа AI на рынке
Новые профессии ИИ «Суфлер ИИ» — новая нишевая работа ИИ на рынке Заработайте от 250 000 до 335 000 долларов в качестве суфлера с искусственным интеллектом; Узнайте, что представляет собой новая роль ИИ и как вы можете зарабатывать раньше других. В продолжение последней статьи о «Новых профессиях эпохи ИИ — Эпизод 2 .» Подсказчик ИИ, Загадывающий ИИ и Инженер подсказок ИИ  – это недавно запущенные в 2023 году должности, которые активно обсуждаются в Интернете. Это наиболее..
Изучение функциональности NumPy: подробный обзор
Введение В мире науки о данных и числовых вычислений NumPy выделяется как фундаментальная библиотека для выполнения операций с массивами. Благодаря своим универсальным функциям и возможностям NumPy упрощает сложные математические вычисления и манипулирование данными. В этой статье представлено подробное объяснение различных функций NumPy, проливающее свет на его обширную функциональность и обеспечивающее уникальность контента. 1. Создание массивов Основная функциональность NumPy..
Изучение границ ИИ: эволюция от GPT-3 до GPT-4
В последние годы в области искусственного интеллекта (ИИ) наблюдается огромный рост, а языковые модели, такие как серия OpenAI GPT, раздвигают границы возможного. GPT-3, третья итерация в серии, привлекла значительное внимание своей способностью генерировать человекоподобный текст. Но, как и со всеми технологиями, прогресс никогда не прекращается, и с тех пор была представлена ​​GPT-4, штурмом захватившая мир ИИ. В этом сообщении блога мы углубимся в различия между GPT-3 и GPT-4, изучая..
Представляем Texar: модульный, универсальный и расширяемый набор инструментов для создания текста и не только
Представляем Texar: модульный, универсальный и расширяемый набор инструментов для создания текста и не только Размещено в блоге Petuum . Мы рады представить Texar, универсальный инструментарий с открытым исходным кодом, который поддерживает широкий набор приложений машинного обучения с упором на задачи генерации текста. Texar особенно подходит для исследователей и практиков в области быстрого прототипирования и проведения экспериментов. Генерация текста с первого взгляда..
Почему люди хотят, чтобы машины обучались?
Вы когда-нибудь задумывались, зачем машинам нужно учиться? Или почему мы, люди, хотим, чтобы они учились? Это были не совсем те вопросы, которые я имел в виду, когда впервые заинтересовался этим материалом. Нет, это был болтливый виртуальный помощник моего телефона, который заставил меня задуматься. Я был поражен тем, как он понимал меня, даже когда я бормотал или не имел особого смысла. Итак, вот в чем дело: секретный соус этой магии — машинное обучение — часть искусственного..
Линейные преобразования в машинном обучении: фундаментальное руководство
Линейные преобразования в машинном обучении: фундаментальное руководство Линейные преобразования — это основополагающая концепция машинного обучения и науки о данных. Они играют ключевую роль в широком спектре приложений: от обработки изображений до уменьшения размерности и линейной регрессии. В этом подробном руководстве мы рассмотрим фундаментальные принципы линейных преобразований, их применение и то, как они формируют ядро ​​многих алгоритмов машинного обучения. Понимание..