Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Как неравенство Брунна-Минковского используется в машинном обучении, часть 4
Сильное неравенство Брунна — Минковского и его эквивалентность условию CD(arXiv)
Автор: Маттиа Маньябоско , Лоренцо Портинале , Томмасо Росси .
Аннотация: В условиях существенно неветвящихся метрических пространств с мерой доказывается эквивалентность между условием размерности кривизны CD(K,N) в смысле Лотта — Штурма — Виллани и вновь введенным понятием, которое мы называем сильным Брунном. — Неравенство Минковского SBM(K,N). Это условие является усилением обобщенного неравенства..
Представляем первый в отрасли инструмент поиска видео и аудио на основе искусственного интеллекта с функцией перетаскивания
MotionElements представляет первый в отрасли инструмент обнаружения видео и аудио с помощью ИИ с простым приложением перетаскивания. Улучшенная функциональность и использование ИИ и машинного обучения для поиска не только изображений. Инструменты поиска видео и аудио MotionElements позволяют пользователям просто перетаскивать мышью для получения быстрых результатов.
11 июля 2016 г. — Сингапур — MotionElements: торговая площадка №1 в Азии для создателей видео и аудио представляет..
Искусственный интеллект: понимание основ
Искусственный интеллект (ИИ) — это быстро развивающаяся область, которая в последние годы приобрела популярность благодаря достижениям в области технологий. ИИ стал горячей темой в различных отраслях, от здравоохранения и финансов до развлечений и транспорта. В этой статье мы рассмотрим некоторые основы ИИ и то, как он меняет наш мир.
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект — это имитация человеческого интеллекта в машинах, которые запрограммированы думать и..
Я объявляю себя врагом №1 избыточной/недостаточной выборки, SMOTE и ADASYN, вот почему и как я…
Введение
В машинном обучении несбалансированные наборы данных являются распространенной и сложной проблемой. Как специалисты по данным, мы часто оказываемся в ситуациях, когда мы пытаемся построить модели с данными, где один класс значительно превосходит другой по численности. Классическим решением этой проблемы было использование методов избыточной/недостаточной выборки. Эти методы уравновешивают данные, либо увеличивая экземпляры класса меньшинства (избыточная выборка), либо уменьшая..
Где находится ChatGPT в цикле ажиотажа вокруг искусственного интеллекта ?
Искусственный интеллект (ИИ) был одной из самых обсуждаемых и быстро развивающихся технологий последних лет. Но, как и в случае с любой новой технологией, существует определенный цикл ажиотажа, через который проходит ИИ, от первоначального воодушевления до окончательного разочарования. Понимание этого цикла ажиотажа важно для компаний и частных лиц, которые хотят инвестировать в ИИ или использовать его, поскольку это может помочь им…
Приложения моделей BERT, часть 2 (Машинное обучение, 2023 г.)
Можем ли мы использовать зондирование, чтобы лучше понять тонкую настройку и дистилляцию знаний BERT NLU? (arXiv)
Автор : Акуб Хосцилович , Марцин Совански , Пётр Чубовский , Артур Яницкий .
Аннотация: В этой статье мы используем зондирование для исследования явлений, возникающих во время тонкой настройки и дистилляции знаний модели понимания естественного языка (NLU) на основе BERT. Нашей конечной целью было использовать зондирование, чтобы лучше понять практические..
ДИСКРЕТНЫЕ И НЕПРЕРЫВНЫЕ РАВНОМЕРНЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
Давайте разберемся с равномерными распределениями:
Равномерное распределение делится на два типа.
Дискретное равномерное распределение . Если случайная величина является дискретной и подчиняется равномерному распределению, то это дискретное равномерное распределение. Непрерывное равномерное распределение . Если случайная величина является непрерывной и следует равномерному распределению, то это непрерывное равномерное распределение.
ДИСКРЕТНОЕ РАВНОМЕРНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ..
