Публикации по теме artificial-intelligence

Публикации по теме 'artificial-intelligence'

Изучение революционного потенциала ИИ для 21 века

ИИ или Искусственный Интеллект меняет то, как мы воспринимаем мир, начиная с того, как мы работаем, и заканчивая тем, как мы взаимодействуем. Системы искусственного интеллекта упрощают для организаций изучение и понимание своих данных, предлагая огромный потенциал для улучшения. По мере того, как ИИ продолжает развиваться, крупные и малые предприятия начинают использовать его возможности для автоматизации рутинных задач, улучшения качества обслуживания клиентов и раскрытия его..

Борьба с тенями

Механические умы дебютируют на мировой арене. Искусственный интеллект, ранее державшийся в секрете, как чудовище Франкенштейна, вошел в популярную культуру. Я не могу прожить и дня без того, чтобы кто-нибудь не упомянул большие языковые модели, генераторы изображений или беспилотные автомобили. Подобно чудовищу Франкенштейна, общественный прием не был приветлив. Некоторые бегут от драки. Они считают неудачи ИИ доказательством того, что механические умы далеки от достижения модели..

Работа с непрерывностью Липшица, часть 1 (машинное обучение)

Кинетическая ланжевеновская выборка MCMC без градиентной липшицевой непрерывности — сильно выпуклый случай (arXiv) Автор: Тим Джонстон , Иосиф Литрас , Сотириос Сабанис . Аннотация: В этой статье мы рассматриваем выборку из логарифмически вогнутых распределений в гамильтоновой постановке, не предполагая, что целевой градиент является глобально липшицевым. Мы предлагаем два алгоритма, основанные на монотонных полигональных (прирученных) схемах Эйлера, для выборки из целевой меры и..

Усовершенствованная EDA стала проще благодаря профилированию Pandas

Копание за пределами стандартного профилирования данных Pandas Profiling всегда был моим инструментом goto-secret для анализа данных и извлечения важной информации за несколько минут с помощью нескольких строк кода. Всякий раз, когда мне давали новый набор данных, я сначала создавал отчет о профилировании и проверял данные. Только после этого я приступил к фазе исследовательского анализа данных. Но по мере того, как я больше использовал библиотеку, я научился некоторым продвинутым..

Воспроизведение тренировочной эффективности YOLOv3 в PyTorch (Часть 1)

Часть 1: Сетевая архитектура и канальные элементы слоев YOLO Привет, меня зовут Хирото Хонда, инженер отдела исследований и разработок компании DeNA Co., Ltd. в Японии. В этой статье я делюсь деталями обучения детектора, которые реализованы в нашем репозитории PyTorch_YOLOv3 , исходный код которого был открыт DeNA 6 декабря 2018 года. В прошлый раз я представил наше репо и подчеркнул почему важно воспроизводить тренировочные показатели. На этот раз я хотел бы показать структуру..

3 основные концепции ИИ, которые необходимо понять в 2023 году

Искусственный интеллект (ИИ) — это быстро развивающаяся область, которая может трансформировать многие отрасли и изменить то, как мы живем и работаем. Чтобы понять основы ИИ, важно хорошо понимать три фундаментальные концепции: машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение. Машинное обучение . Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, которая фокусируется на создании компьютерных систем, которые могут автоматически повышать свою..

Приложение для поиска изображений с использованием CNN

Добро пожаловать в NeeshAi ! Иногда вы видите что-то действительно крутое. Вы ловите момент. Проходят годы, и однажды ни с того ни с сего вам просто становится интересно узнать об этом. Вы понятия не имеете, как описать этот объект, но у вас есть образ. Что делать? Что ж, несколько лет назад Google придумал новый инструмент, который позволяет вам найти все эти воспоминания; у вас нет слов, чтобы описать. Поисковая система Google была одной из немногих вещей, которые меня..