Публикации по теме 'artificial-intelligence'


Каковы ограничения разработки ИИ?
Несмотря на то, что искусственный интеллект значительно продвинулся за последние годы, его потенциал все еще имеет некоторые ограничения. К ним относятся сложность полного понимания социальных сигналов и человеческих эмоций, возможность предвзятого суждения, а также высокая стоимость и сложность создания сложных систем ИИ . Введение В последние годы наблюдается значительный прогресс в области искусственного интеллекта (ИИ), который имеет широкий спектр применений в таких..
Работа с различными структурами представления в машинном обучении, часть 7
UniMC: унифицированная платформа для долговременного обмена памятью с помощью обучения представлению релевантности (arXiv) Автор: Кан Чжао , Вэй Лю , Цзянь Луань , Минглей Гао , Ли Цянь , Ханьлинь Тэн , Бин Ван . Аннотация: Разговор с долговременной памятью в открытом домене может установить долгосрочную близость с людьми, и ключом к этому является способность понимать и запоминать информацию об истории долговременного диалога. Существующие работы объединяют несколько моделей..
Microsoft, Timnit Gebru и Google AI
Много интересных событий происходит одновременно Чтобы помочь мне понять вас, заполните этот опрос (анонимно) Прошлая неделя была очень интересной для машинного обучения. Было много событий с потенциально долгосрочными последствиями для машинного обучения. В этой статье будут рассмотрены некоторые из них, чтобы вы были более информированы о некоторых важных аспектах машинного обучения и обсуждениях, связанных с ними. Эти события могут показаться разрозненными, но они представляют..
Распределенное полнографовое обучение графовых нейронных сетей с помощью SAR
Авторы Бартломей Гаврих , Кацпер Пьеткун , Хешам Мостафа Введение В области графовых нейронных сетей (GNN) обучающие модели на больших графах создают проблемы с точки зрения ограничений памяти и эффективной связи в распределенных средах. Для решения этих проблем была представлена ​​SAR, чистая библиотека Python, созданная поверх DGL (библиотека глубокого графа). SAR обеспечивает распределенное обучение GNN на больших графах, поддерживая как полное пакетное обучение, так и..
Взлом кода: наука, лежащая в основе прогнозирования цен на сырьевые товары
В сегодняшней сложной и взаимосвязанной глобальной экономике прогнозирование цен на сырье стало важнейшей задачей. Как отрасли, так и инвесторы полагаются на точные прогнозы для принятия обоснованных решений, которые могут существенно повлиять на их прибыль. Но как именно эксперты разгадают код, когда дело доходит до прогнозирования цен на сырьевые товары? Давайте углубимся в увлекательную науку, стоящую за этим сложным процессом. Введение Цены на сырьевые товары, начиная от..
5 принципов раскрытия скрытых закономерностей и усиления игнорируемых голосов
Сложность декодирования: роль машинного обучения. Проблемы общества по своей сути сложны, характеризуются переплетенной динамикой и системными предубеждениями, которые бросают вызов традиционным решениям. Эти глубоко укоренившиеся проблемы требуют новых взглядов. В этом заключаются перспективы машинного обучения — технологии, способной управлять сложными наборами данных и раскрывать идеи, которые могут ускользнуть от человеческого наблюдения. Предоставляя алгоритмам разнообразные..
Лучшие инструменты MLOps, которые ученые должны знать в 2022 году
Введение Операции машинного обучения, или сокращенно MLOps, — это процесс запуска моделей машинного обучения в производство, а их постоянное обслуживание и мониторинг — основная цель MLOps. MLOps — это командный вид спорта, объединяющий навыки и опыт специалистов по данным, инженеров данных, инженеров по машинному обучению и инженеров DevOps. Главная…