Публикации по теме aritificial-intelligence

Публикации по теме 'aritificial-intelligence'

Модели машинного обучения для расширения возможностей кибербезопасности

Ландшафт угроз продолжает расти из года в год с новым типом субъектов угроз — пропорционально растет количество инцидентов кибербезопасности и их сложность. Согласно отчету Verizon о расследовании нарушений данных за 2019 год, 34 процента утечек вызваны внутренними субъектами, тогда как 69 процентов совершены посторонними. В отчете также говорится, что на обнаружение 56% нарушений ушло несколько месяцев или больше. Финансовая выгода является конечной и наиболее распространенной..

Как научить компьютер отличать тигра от велосипеда с помощью нейронных сетей

Прелюдия Утро туманное, ты забыл свои очки внутри, но нет времени вернуться за ними. Вы спускаетесь туда, где у вас заблокирован байк, не замечая, что какой-то хулиган тайком заменил его тигром. После быстрой поездки в больницу вы решаете никогда больше не путать байк с тигром. К счастью для вас, с небольшим тензорным потоком и небольшим PIL вы можете научить свой компьютер отличать байки от тигров (или львов, акул, действительно всего, что эти хулиганы могут попытаться..

Обзор моделей на основе BERT

Также: некоторые недавние подсказки / идеи о том, что делает BERT таким эффективным. Внимание - простая идея сосредоточить внимание на основных частях ввода путем их средневзвешенного значения оказалась ключевым фактором в широком классе моделей нейронных сетей. Многоголовое внимание, в частности, оказалось причиной успеха современных моделей обработки естественного языка, таких как модели машинного перевода на основе BERT и Transformer. Многоголовое внимание, которое, по сути,..

Бережливый ИИ: секрет роста приложений

Запуск и развитие любого нового приложения всегда было сложной задачей. Помимо наличия отличного приложения и найма отличной команды, одним из ключей к успеху является выяснение того, как вы можете использовать привлечение пользователей для быстрого масштабирования роста приложения. Все чаще кажется, что ответ на умный рост может заключаться в искусственном интеллекте. Если вы все еще вручную оптимизируете платные кампании по привлечению пользователей так же, как это делалось полвека..

인공지능 관련 해외 유명 컨퍼런스

CVPR (Конференция по компьютерному зрению и распознаванию образов) http://cvpr2020.thecvf.com/ ICCV (Международная конференция по компьютерному зрению) http://iccv2019.thecvf.com/ NeurIPS (нейронные системы обработки информации) https://nips.cc ECCV (Европейская конференция по компьютерному зрению ) https://eccv2020.eu ICML (Международная конференция по машинному обучению) https://icml.cc ICLR (Международная конференция по репрезентативному обучению)..

Готов ли Руух к человеческим разговорам?

Вы обнаружили какого-нибудь чат-бота, который разговаривает с вами, как с вашим другом или девушкой? На рынке доступно большое количество чат-ботов, но я уверен, что в конце этих 6 минут чтения функции Ruuh заставят вас использовать это. Итак, чем Ruuh отличается от других чат-ботов? Есть ли у Рууха чувства? Есть ли у нее эмоции? Есть ли у нее черты нормального человека? Что ж, просто будь со мной в течение следующих 5 минут, ты получишь все свои вопросы. Звучит отлично ??..

Современное НЛП для мобильных устройств

Советы по мобильному НЛП от разработчика Текущие современные алгоритмы обработки естественного языка работают исключительно хорошо во многих задачах, но обычно не разрабатываются с учетом компактности и скорости. Эти два ограничения определяют основную проблему разработки ИИ для мобильных устройств и делают использование современных моделей NLP, таких как BERT (представления двунаправленного кодировщика от преобразователей), в большинстве случаев непрактичным. Цель этой статьи —..