Публикации по теме artificial-intelligence

Публикации по теме 'artificial-intelligence'

100+ проектов Python с исходным кодом

106 проектов Python с исходным кодом: решены и объяснены бесплатно . Python - один из лучших языков программирования. Благодаря удобочитаемости и удобству для начинающих, он был принят отраслями по всему миру. Итак, чтобы освоить Python в любой области, вам нужно работать над проектами. В этой статье я познакомлю вас с лучшими проектами Python с исходным кодом. Проекты Python с исходным кодом Проекты Python для начинающих: Если вы новичок в Python, где вы только что изучили..

Объяснение: рассказывание историй о данных

Современные предприятия собирают информацию с феноменальной скоростью. Теперь вы можете собирать данные о каждом элементе вашего бизнеса и, возможно, даже о вашей личной жизни. Несмотря на возрождение таких решений, как инструменты бизнес-аналитики (BI), информационные панели и электронные таблицы, организации по-прежнему не могут в полной мере использовать потенциал, скрытый в их данных. Приборные панели и электронные таблицы сообщают вам, что происходит, и с помощью хорошего..

Почему нам нужно бороться с расовой предвзятостью в ИИ

Некоторые отправные точки и почему бездействие делает вас частью проблемы Для многих, кто видел, как человека убили на глазах у соучастников полицейских коллег и беспомощных прохожих, тот факт, что что-то должно измениться в системе, которая позволяет этому повторяться без последствий, стал еще более очевидным. Что может быть менее очевидным, так это то, что каждый из нас в сфере технологий и бизнеса должен быть частью этих изменений, какими бы расовыми предубеждениями или..

Новое исследование кривизны Риччи, часть 4 (дифференциальная геометрия)

Оценки градиента Аронсона-Бенилана для уравнений пористой среды при нижних границах N-взвешенной кривизны Риччи с N‹0(arXiv) Автор : Ясуаки Фудзитани Аннотация: Изучена оценка градиента Аронсона-Бенилана для уравнения пористой среды в качестве аналога оценки градиента Ли-Яу для уравнения теплопроводности. В этой статье мы даем оценки градиента Аронсона-Бенилана для уравнения пористой среды на взвешенных римановых многообразиях при нижних границах N-взвешенной кривизны Риччи с..

Работа с сопоставлением активации классов, часть 3 (машинное обучение)

Recipro-CAM: безградиентная взаимная активация класса (arXiv) Автор: Сок-Ён Бён , Вонджу Ли . Аннотация: сверточная нейронная сеть (CNN) становится одной из самых популярных и известных архитектур глубокого обучения для компьютерного зрения, но ее функция «черного ящика» скрывает внутренний процесс прогнозирования. По этой причине специалисты по ИИ пролили свет на объяснимый ИИ, чтобы обеспечить интерпретируемость поведения модели. В частности, карты активации классов (CAM) и методы..

Распознавание рукописных цифр с помощью scikit-learn.

Машинное обучение — это развивающаяся технология, которая позволяет компьютерам автоматически учиться на основе прошлых данных. Машинное обучение использует различные алгоритмы для построения математических моделей и прогнозирования с использованием исторических данных или информации . В настоящее время он используется для различных задач, таких как распознавание изображений , распознавание речи , фильтрация электронной почты , автоматическая пометка Facebook . strong>,..

Работа с обобщенными линейными моделями, часть 1 (машинное обучение)

Многомерные обобщенные линейные смешанные модели для данных подсчета (arXiv) Автор: Гильерме П. Сильва , Энрике А. Лауреано , Рикардо Р. Петтерле , Пауло Х. Р. Джуниор , Вагнер Х. Бонат Аннотация : модели одномерной регрессии имеют обширную литературу по подсчету данных. Однако это не относится к многомерным данным подсчета. Поэтому мы представляем структуру многомерных обобщенных линейных смешанных моделей, которая работает с многомерным набором ответов, измеряя..