Публикации по теме 'artificial-intelligence'


Этический ИИ: введение в предвзятость
Споры о предвзятости систем ИИ занимают центральное место в этичном ИИ. В этой статье я объясню ключевые аспекты предвзятости ИИ и почему это важно понимать. Введение Это первая из нескольких статей, которые я собираюсь написать об этичном ИИ. Я сосредоточусь на предвзятости и объяснимости в ИИ, а также на том, как эти две концепции приводят к этическим проблемам и решениям. В этой статье я расскажу, что такое предвзятость ИИ и почему это важно. Основные выводы: Предвзятость..
Методы сегментации медицинских изображений, часть 3 (машинное обучение)
STM-UNet: эффективная U-образная архитектура на основе Swin Transformer и многомасштабного MLP для сегментации медицинских изображений (arXiv) Автор: Лэй Ши , Тяньюй Гао , Чжэн Чжан , Цзюньсин Чжан . Аннотация: Автоматизированная сегментация медицинских изображений может помочь врачам ставить диагноз быстрее и точнее. Модели на основе глубокого обучения для сегментации медицинских изображений в последние годы добились больших успехов. Однако существующие модели не могут эффективно..
AI редактирование объектов в видео
Искусство машинного обучения AI редактирование объектов в видео стилизация объектов в видео с помощью текста Что такое редактирование видео с помощью ИИ? Видеоредакторы с искусственным интеллектом могут изменить вашу работу, сделав ее быстрее и проще. Он также автоматизирует большинство задач, которые не требуют особого внимания. Он сделал небольшую работу для людей, так что теперь у нас больше времени…
Как измерить искусственный интеллект
Подпишитесь на канал Алекса на YouTube , чтобы узнавать и быть в курсе всего, что связано с искусственным интеллектом! Оригинальные источники Видео: https://www.youtube.com/watch?v=3MHjA5qSQLU Блог: https://www.innoarchitech.com/blog/how-to-measure-artificial-intelligence-ai
Визуализация векторных вложений для интерпретируемости модели
Интерпретируемость — распространенная проблема в контексте моделей машинного обучения (ML). Почему наши модели делают именно такие прогнозы? На этот вопрос сложно ответить при работе со структурированными данными — неструктурированные данные делают проблему еще более сложной. Прежде чем двигаться дальше, полезно определить, что мы подразумеваем под структурированными и неструктурированными данными. Структурированные данные обычно помещаются в таблицу с определенными и конечными..
Машинное обучение, глубокое обучение и искусственный интеллект в политике
«Искусственный интеллект станет последней версией Google. Лучшая поисковая система, которая поймет все, что есть в сети. Он точно поймет, чего вы хотите, и даст вам то, что нужно. Сейчас мы и близко не подошли к этому. Однако мы можем постепенно приближаться к этому, и в основном это то, над чем мы работаем ». - Ларри Пейдж Когда мы говорим о машинном обучении, глубоком обучении и искусственном интеллекте (ИИ), возникает идиллический образ русских кукол, вложенных друг в друга,..
5 обязательных анализов ошибок перед запуском модели в производство
Загляните глубже в свои глубинные модели Это совместная статья с Neptune.ai. Оригинал статьи можно найти здесь . Расцвет эры глубокого обучения начался в 2012 году, когда Алекс Крижевский создал сверточную нейронную сеть, которая повысила точность классификации изображений более чем на 10%. За резким успехом вскоре последовали другие области исследований, и вскоре другие предприятия — как конгломераты, так и стартапы — надеялись применить эту передовую технологию в своих…