Публикации по теме 'machine-learning-ai'
Это смарт-радио подчеркивает ключевую проблему UX для искусственного интеллекта
Представьте, что утром вы смотрите на свое радио, а оно смотрит в ответ с моргающим выражением, которое отражает ваше собственное: сонные глаза, прямой рот, опущенные веки. Начинает играть спокойная музыка, соответствующая вашему настроению. Когда вы приходите домой, вы вешаете свою одежду, снова смотрите на радио. Он оглядывается на вас, замечая легкое напряжение в ваших бровях, остаток утомительной поездки на работу. Появляется что-то более резкое, скажем, Radiohead. Эта идея лежит в..
Мечтаю смотреть сны
Вам знакомо это чувство, когда просыпаешься и не помнишь свой сон прошлой ночью? Или, когда вы помните только мельком, но еще не можете собрать воедино общую картину? Когда вы просыпаетесь, у вас нет доступа к тому, что произошло во сне, поэтому вы сразу же забываете свои сны, как только просыпаетесь.
Журнал Behavioral and Brain Science документирует причины этого феномена. Исследователи предполагают, что люди не могут вспомнить свои сны из-за различных уровней ацетилхолина ,..
Где машинное обучение как услуга работает, а где нет?
Машинное обучение теперь используется для разработки полнофункциональной модели ИИ для различных областей. Машинное обучение как услуга (MLaaS) также хорошо работает в нескольких областях, таких как поисковая система, где благодаря истории поиска пользователей рекомендуемые элементы отображаются в соответствии с их интересом к истории просмотров, создавая для запуска автоматизированного рекламного компаньона.
Помимо этого, есть много областей, в которых MLaaS хорошо работает, например,..
Boosting Techniques-2 (быстрая проверка)
Пересмотр деревьев решений с градиентным усилением
Добро пожаловать снова! Этот блог № 9 в серии пересмотров. Кроме того, если вы хотите пересмотреть концепции машинного обучения и глубокого обучения, вы можете наверстать упущенное здесь . Поскольку мы рассмотрели Adaboost в предыдущей части, на этот раз мы рассмотрим деревья решений с градиентным усилением.
Случайные леса, модели на основе GBDT — два наиболее широко используемых алгоритма учеными данных. Поскольку я уже..
Шпионаж и ИИ
Шпионаж и ИИ
Добро пожаловать в информационный бюллетень Nural, в котором мы исследуем, как ИИ используется для решения глобальных глобальных проблем.
В этом информационном бюллетене вы найдете подборку статей, новостей и интересных компаний, которые сосредоточены на использовании ИИ для решения глобальных глобальных задач.
Упакованный внутри мы имеем:
Исследование того, как ИИ мобилизуется GCHQ в инициативах по сбору разведданных. Основанный на данных подход к борьбе с..
Метод градиентного спуска в машинном обучении
Введение
Многие модели глубокого обучения решают задачи с помощью метода градиентного спуска. Оптимизация градиентного спуска требует большого количества обучающих выборок для сходимости модели. Это лишает его формы для обучения по нескольку кадров.
Мы обучаем наши модели, чтобы научиться достигать поставленной цели в общих моделях глубокого обучения . Однако люди тренируются, чтобы научиться любой цели. Существуют различные методы оптимизации, в которых особое внимание..
Станьте профессионалом в машинном обучении с умом:
Инженеры по машинному анализу — то есть продвинутые программисты, которые разрабатывают машины и системы искусственного интеллекта (ИИ), которые будут изучать и соответствовать пониманию, — пользуются чрезмерным спросом, поскольку все больше групп берутся за эти технологии. Эти профессионалы занимаются современным программированием и художественной работой со сложными статистическими устройствами и алгоритмами для обучения интеллектуальным структурам.
Хотя многие опасаются, что ИИ..