Публикации по теме 'artificial-intelligence'


Вот что я узнал на конференции O’Reilly AI на прошлой неделе.
Это перепечатка (более или менее) Информационного бюллетеня ARCHITECHT Daily за понедельник. Зарегистрируйтесь здесь , чтобы каждое утро получать его в свой почтовый ящик. Перед отъездом я пообещал вам несколько заметок с конференции O’Reilly AI на прошлой неделе. Вот они, слабо организованные и основанные на сессиях, которые мне удалось посетить (кроме того, вы можете получить доступ, по крайней мере, к основным моментам из основных выступлений на веб-сайте): Общее..
Многослойный персептрон с использованием Keras в наборе данных MNIST для задачи классификации цифр
Многослойный персептрон с использованием Keras в наборе данных MNIST для классификации цифр Активация ReLu + Dropout + BatchNormalization + AdamOptimizer Загрузка набора данных MNIST Каждая точка данных MNIST состоит из двух частей: изображения рукописной цифры и соответствующей метки. Назовем изображения «x», а метки «y». И обучающий набор, и тестовый набор содержат изображения и соответствующие им метки; например, тренировочные изображения — это mnist.train.images, а..
Алгоритм машинного обучения против модели
в чем разница между алгоритмом ML и моделью ML? Машинное обучение — это ответвление ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА. Это важный элемент развивающейся области науки о данных. Благодаря использованию статистических методов алгоритмы обучаются делать классификации или прогнозы, раскрывая ключевые идеи в проектах интеллектуального анализа данных. Алгоритм ML и модели ML являются важными частями системы машинного обучения. Это действительно сбивает с толку, и новички часто используют эти..
Получите векторы для слов — независимо от того, входят они в словарный запас или нет!
Слова являются строительными блоками большинства приложений обработки естественного языка (NLP), точно так же, как пиксели для изображений. Для обработки слов и определения их значения модели машинного обучения требуют, чтобы они были представлены в подходящей форме. Такие методы, как Word2Vec, Glove и т. д., обеспечивают распределенное представление слов. Ключевые вопросы, однако, таковы: (а) Эффективны ли они, когда слова написаны неправильно или сокращены, как мы видим в сообщениях..
Мы должны говорить о «дипфейке», технологии и ее моральных последствиях в классе.
Розбех Алиабади В январе 2021 года Дональд Трамп с опозданием признал поражение на президентских выборах в США. Многие новостные сообщения задавали ключевой вопрос: была ли речь г-на Трампа вообще. Сегодня мы являемся свидетелями радикального распространения дипфейков — онлайн-изображений, которые могут заставить любого сделать или сказать что-то в пределах его воображения, жестокости или хитрости — начали ослаблять веру в нашу способность воспринимать реальность и правду. Что такое..
Почему наука о данных занимает важное место в корпоративной повестке дня?
В этой статье рассказывается, почему искусственный интеллект является и должен стать областью повышенного внимания корпораций Что движет корпоративной повесткой дня? Самый простой ответ - цена акций, которая в значительной степени определяется прибылью на акцию, которая, в свою очередь, определяется доходами и расходами. Наука о данных становится все более эффективной как для увеличения доходов, так и для управления расходами. Отсюда значительный упор на науку о данных на..
Будущее за когнитивными платформами, а не за ботами и искусственным интеллектом
Куда бы вы ни повернулись, какой бы журнал вы ни прочитали, вы увидите ботов, еще больше ботов. Большинство из них посыпаны искусственным интеллектом. На мой взгляд, это ошибочное и неверное предположение. Будущее — это платформа, которая делает процессы познавательными. Когнитивная платформа, которая позволит процессам думать, учиться, рассуждать, решать проблемы и общаться в ожидаемой области и на ожидаемом языке. Боты и искусственный интеллект являются частью этой платформы...