Публикации по теме 'machine-learning-ai'


Управление данными и машинное обучение на #AMS2022
Мы вернулись с каникул и более чем готовы к ежегодному собранию Американского метеорологического общества в 2022 году. Несколько членов команды IMPACT будут представлены на #AMS2022. Ниже приведены превью двух презентаций. Дебора Смит расскажет о недавней работе Группы управления бортовыми данными (ADMG) в презентации под названием Улучшение возможности обнаружения данных аэробортовых и полевых исследований НАСА . Авиационные и полевые исследования дают сложные и весьма разнородные..
ChatGPT или Google ?
Что касается генерации языка, ChatGPT считается одной из самых продвинутых доступных моделей и может генерировать очень похожий на человеческий текст в широком диапазоне стилей и форматов. Google, с другой стороны, в основном сосредоточен на поиске и извлечении информации, и хотя он использует технологию обработки естественного языка (NLP) в своих поисковых алгоритмах, его возможности NLP не так продвинуты, как у ChatGPT. В общем, нельзя сказать, что один лучше другого, так как оба имеют..
Введение в оптимизатор Адама
Оптимизатор Адама Оптимизатор Адама — это алгоритм оптимизации, обычно используемый в моделях глубокого обучения, особенно для обучения нейронных сетей. Это расшифровывается как Adaptive Moment Estimation и сочетает в себе концепции Momentum и RMSprop. Оптимизатор Адама вычисляет скорость адаптивного обучения для каждого параметра, поддерживая экспоненциально затухающие средние значения прошлых градиентов и квадратов градиентов. Это помогает адаптировать скорость обучения в..
Рекомендации по созданию платформ машинного обучения, часть 1
В завораживающей сфере искусственного интеллекта (ИИ) платформы машинного обучения подобны волшебным палочкам, которыми владеют волшебники. Они служат связующим звеном, плавно организуя переход от сбора необработанных данных к волнующему моменту, когда модель ИИ оживает, делая проницательные прогнозы. Но с таким количеством платформ на горизонте, как определить подходящую? Присоединяйтесь к нам в этом познавательном путешествии! Расшифровка целей машинного обучения Ваши настоящие..
Искусственный интеллект и машинное обучение: будущее автомобильных систем
Искусственный интеллект и машинное обучение: будущее автомобильных систем С возвращением, дорогие читатели! Пристегнитесь, потому что сегодня мы отправляемся в увлекательный мир искусственного интеллекта и машинного обучения в автомобильных системах. Ах да, динамичный дуэт, который запускает двигатели инноваций во всех отраслях. Но как именно они влияют на автомобильный мир? Давайте отправимся в путь и узнаем. Почему искусственный интеллект и машинное обучение меняют правила игры..
Выбор функций для машинного обучения: методы, преимущества и проблемы
Введение Выбор функций — это незаменимый метод машинного обучения, который может значительно повысить производительность и интерпретируемость модели. Это процесс выбора наиболее информативных признаков из данных, тем самым уменьшая размерность, предотвращая переоснащение и повышая производительность модели. В этой статье подробно рассматривается выбор функций, его методы, приложения, преимущества и потенциальные проблемы. Понимание выбора функций Выбор признаков, также известный..
Тенденции машинного обучения для финансовой и медицинской отраслей
Машинное обучение (МО) оказало революционное влияние во многих отраслях, кардинально изменив ландшафт банковского дела, финансовых услуг и здравоохранения. Благодаря способности обрабатывать большие объемы данных и генерировать прогнозы машинное обучение постепенно становится все более ценным. В этом блоге будут рассмотрены некоторые из наиболее значимых тенденций машинного обучения , которые в настоящее время формируют индустрию банковских и финансовых услуг, включая управление оттоком..