Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Самоходные автомобили скоро решат, кто будет жить, а кто умирает
Изучение этических дебатов, которые определят будущее машинного обучения
Можно сказать, что мы всегда живем в будущее. У людей есть интересный способ игнорировать настоящее как наше будущее пять минут или пятьсот лет назад.
Независимо от того, как это изложено, это будущее, в котором искусственный интеллект принимает решения, влияющие на человеческие жизни, уже здесь.
Кажется, только вчера, когда Tesla выпускала свою первую Model S, мы все одновременно были взволнованы, встревожены..
Давайте узнаем, как обучают машины? — «Машинное обучение» — абсолютный блеск
Введение:
Машинное обучение (ML) — это категория алгоритмов, которая позволяет программным приложениям более точно прогнозировать результаты без явного программирования. Основная предпосылка машинного обучения заключается в создании алгоритмов, которые могут получать входные данные и использовать статистический анализ для прогнозирования выходных данных. ML — это приложение ИИ, которое предоставляет системам возможность автоматически обучаться и обучаться. Основное внимание уделяется..
Нейронная сеть с нуля.
Нейронная сеть с нуля.
К этому времени вы уже наверняка слышали о машинном обучении, это одна из самых горячих тенденций в «Силиконовой долине». Машинное обучение - это процесс обучения машины с использованием данных и алгоритмов.
Введение: Глубокое обучение - это категория машинного обучения, которая хорошо работает, если у нас есть огромный объем данных и высокопроизводительные системы обработки. DL реализован с помощью нейронных сетей. Нейронные сети вдохновлены нейронами в..
Этот информационный бюллетень AI - все, что вам нужно # 28
Что произошло на этой неделе в AI by Louis
Горячие новости
Код с помощью ИИ может быть небезопасным по своей природе, показало исследование Согласно новому исследованию с участием нескольких разработчиков, алгоритмы генерации кода оказались более небезопасными по сравнению с ручными решениями, созданными контрольной группой. группа. Нил Перри, доктор философии. кандидат в Стэнфорде и ведущий соавтор исследования также советует разработчикам перепроверять сгенерированный код. Вот..
Работа с классами Соболева в машинном обучении часть 1
Поперечники взвешенных классов Соболева с весами, являющимися функциями расстояния до некоторого h-множества: некоторые предельные случаи (arXiv)
Автор: А. А. Васильева
Аннотация: Здесь получены порядковые оценки поперечников весовых классов Соболева в весовом пространстве Лебега, где параметры второго веса удовлетворяют некоторым предельным условиям.
2. Энтропия классов Соболева на компактных однородных римановых многообразиях (arXiv)
Автор: А. Кушпель , Ю. Левесли..
2022 — год, когда искусственный интеллект уничтожил наше доверие к человеческому творчеству.
Большинство людей уже знают о сервисах ИИ, которые стали популярными в этом году, таких как ChatGPT, DALL.E, GitHub CoPilot и многих других. Вот краткое объяснение для тех, кто не следил за этими достижениями. ChatGPT может писать статьи, рассказы, компьютерные программы, песни, выполнять математические расчеты, писать эссе и т. д. все основано на вводе текста на естественном языке. DALL.E может создавать картины/изображения на основе ввода текста на естественном языке, например..
Лучшие варианты использования Random Forests 2023, часть 3 (машинное обучение)
Гибридная модель кригинга-случайного леса для прогнозирования свойств грунта в режиме реального времени при прокладке щитового туннеля с балансировкой давления грунта (arXiv)
Автор: Цзыхэн Гэн , Чао Чжан , Юхао Жэнь , Миньсян Чжу , Жэньпэн Чен , Хунчжан Чэн .
Аннотация: Разработана гибридная модель кригинга и случайного леса для прогнозирования свойств грунта в режиме реального времени перед щитом, сбалансированным по давлению грунта, путем интеграции экстраполяции кригинга и..
