Публикации по теме 'artificial-intelligence'


Добро пожаловать в Сокакилу!
Знакомство с Socaquila и нашими услугами Введение Привет всем, мы Socaquila, группа профессионалов в области футбольной аналитики. В этой статье мы хотели бы дать вам краткий обзор того, что мы делаем, и как вы можете присоединиться к нашей большой семье, чтобы воспользоваться нашими услугами по точному прогнозированию результатов футбольных матчей. Панель инструментов Socaquila Analytics Мы предоставляем динамическую интерактивную панель инструментов, чтобы показать все прогнозы..
Снижение скорости обучения и методы глубокого обучения
Во время обучения нейронных сетей со стохастическим или мини-пакетным градиентным спуском и постоянной скоростью обучения наш алгоритм обычно сходится к минимумам шумно (менее шумно в MBGD) и в конечном итоге колеблется далеко от фактических минимумов, чтобы преодолеть этот сценарий, исследователи создают предложение снизить скорость обучения с течением времени, что помогает сети сходиться к локальному минимуму и избегать колебаний. Хотя в этой статье я постараюсь дать вам краткое..
Погружение в глубокое обучение. Часть 1
Предисловие [Отказ от ответственности: я только начинаю работать в этой области. Статьи, которые я пишу, являются для меня способом узнать больше. Я пишу, чтобы заставить себя углубиться в тему и лучше ее понять. Ставьте под сомнение все, что я пишу. Я буду включать ссылки на ресурсы, которые я использую в конце статей. Чтобы лучше понять, почему я это делаю, посмотрите мой самый первый пост ]. Кроме того, в Интернете есть множество ресурсов, созданных профессорами и экспертами в..
Ограничение LLM Вы правильно написали: «[…] «Рассуждающие-тяжелые» задачи оказались особенно сложными (это…
Ограничения LLM Вы правильно написали: «[…] Особенно трудными оказались «рассуждающие» задачи (неоднократно предполагалось, что LLM трудно со здравым смыслом и причинно-следственными рассуждениями), но он проявил себя в «знаниеемких» задачах. […] Масштаб, кажется, не очень помогает, когда дело доходит до понимания. Построение GPT-4 со 100 триллионами параметров может вообще не помочь. […] В целом авторы обнаружили, что модели необъективны — как и ожидалось. […]” > Удивительно..
MathWorks лидирует в магическом квадранте Gartner 2021 года в области науки о данных и машинного обучения…
Йоханна Пингель Это гостевой пост Лауры Мартинес Молеры, руководителя отдела маркетинга MathWorks по машинному обучению и науке о данных. Мы очень рады, что Gartner второй год подряд признает нас «Лидером», заняв самое дальнее место по «полноте видения» среди всех лидеров Магического квадранта. Я хотел поделиться этой новостью и рассказать о том, как MathWorks по-другому думает об ИИ. ИИ по-прежнему остается стратегическим приоритетом для многих наших клиентов в организациях,..
Избавьтесь от выбросов как профессионал: руководство для начинающих по тесту Граббса
Избавьтесь от выбросов как профессионал: руководство для начинающих по тесту Граббса Независимо от того, новичок вы в статистическом анализе или нет, вам может быть сложно справиться с выбросами в ваших данных. Выбросы — это экстремальные значения, которые могут исказить статистический анализ, что приведет к неточным результатам. Однако вам больше не о чем беспокоиться, так как есть способ справиться с ними как с профессиональным тестом — «Тестом Граббса». Тест Граббса — это..
Как генеративный ИИ может упростить рисование для начинающих
Вы когда-нибудь хотели попробовать свои силы в рисовании, но чувствовали себя обескураженными отсутствием художественных навыков? Представьте, если бы существовал способ улучшить свои способности к рисованию с помощью передовых технологий. Что ж, хорошая новость заключается в том, что Генеративный ИИ здесь, чтобы произвести революцию в мире искусства и сделать рисование доступным для начинающих, как никогда раньше. В этой статье мы рассмотрим, как генеративный ИИ может помочь новичкам..