Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Десять лучших способов создания массивов NumPy
NumPy - это библиотека, с которой должен быть знаком каждый специалист по данным, использующий Python. Это основа, на которой построен современный стек науки о данных Python.
Библиотеку часто собирают по частям в процессе обучения. В конце концов, имеет смысл систематически изучать ключевые части библиотеки. В качестве первого шага вам нужно знать, как быстро создавать массивы NumPy в соответствии с вашими потребностями. В этой статье я покажу вам функции и методы, позволяющие быстро..
Создайте собственного голосового помощника с искусственным интеллектом для управления компьютером
Простое руководство о том, как создать собственного ИИ-помощника для управления различными действиями на ПК.
В последнее время использование виртуальных помощников для контроля вашего окружения становится обычной практикой. Мы используем Google AI, Siri, Alexa, Cortana и многие другие подобные виртуальные помощники, чтобы выполнять задачи для нас с помощью простой голосовой или звуковой команды. Вы можете попросить их воспроизвести музыку, открыть определенный файл или любую другую..
Состояние исследований моделей Изинга для машинного обучения, часть 9
Особенности спинового стекла в модели Изинга со случайным полем (arXiv)
Автор : Сурав Чаттерджи
Аннотация: Давно открытый вопрос в теории неупорядоченных систем заключается в том, могут ли модели ближнего действия, такие как модель Изинга со случайным полем или модель Эдвардса-Андерсона, действительно обладать знаменитыми свойствами, которые характеризуют спиновые стекла среднего поля при ненулевой температуре. В данной статье показано, что это хотя бы частично возможно в случае..
Прогресс с концепцией противоборствующей устойчивости в машинном обучении, часть 3
Об оценке состязательной устойчивости моделей семантической сегментации (arXiv)
Автор: Левенте Халмоси , Марк Джеласити .
Аннотация: Достижение устойчивости к входным возмущениям противника является важной и интригующей проблемой машинного обучения. В области семантической сегментации изображений был предложен ряд подходов к обучению противников в качестве защиты от возмущений противника, но методология оценки надежности моделей по сравнению с классификацией изображений все еще..
Искусственный интеллект и мобильный краудсорсинг: открытые вызовы и потенциальные решения
Искусственный интеллект — это все о данных, он может работать только в том случае, если качество и объем предоставленных данных!
По этой причине мобильный краудсорсинг считается средством разработки искусственного интеллекта из-за способности толпы собирать большие объемы данных экономичным способом и в короткие сроки. Помимо сбора данных, толпа также играет важную роль в зрелости систем ИИ, маркируя необработанные данные и проверяя конечный продукт на предмет обеспечения качества...
Домашнее задание перед уроком
Как технический прогресс влияет на рабочие места и доходы среднего класса?
1. Прочитайте следующие статьи, демонстрирующие ту же сторону.
http://www.cnbc.com/2016/12/10/will-amazon-go-replace-jobs-i-dont-think-we-can-stop-it-author-says.html
https://www.wired.com/2017/02/ai-threat-isnt-skynet-end-middle-class/
2.) Прочтите следующую цитату, которой заканчивается первая статья:
«Это правда, что технологии всегда создают и уничтожают рабочие места, и исторически, конечно, они..
Прогнозирование мощности турбины с использованием MindsDB
Хотите спрогнозировать выходную мощность турбины, но недостаточно знаете алгоритмы машинного обучения? Не беспокойтесь, в MindsDB есть автоматические предикторы, которые могут упростить эту работу.
В этом уроке мы увидим, как прогнозировать выходную мощность турбины на основе различных других факторов, используя предиктор в облаке MindsDB с файлом данных gt_2015.csv, который можно загрузить здесь .
Шаг 1. Загрузка данных в MindsDB
Убедитесь, что у вас есть учетная запись..
