Публикации по теме technology

Публикации по теме 'technology'

Работа с Softmax Loss, часть 3 (машинное обучение)

Атрибут Adaptive Margin Softmax Loss с использованием привилегированной информации (arXiv) Автор: Сейед Мехди Иранманеш , Али Дабуэй , Насер М. Насрабади . Аннотация: Мы представляем новую структуру для использования привилегированной информации для распознавания, которая предоставляется только на этапе обучения. Здесь мы сосредоточимся на задаче распознавания, где изображения предоставляются в качестве основного вида, а мягкие биометрические признаки (атрибуты) предоставляются в..

Дэниел Райтберг: Использование возможностей ИИ в ускоренной разработке лекарств

Открытие и разработка целевых лекарств ИИ революционизирует область разработки лекарств, позволяя целенаправленно открывать и разрабатывать лекарства. Благодаря использованию алгоритмов машинного обучения исследователи могут анализировать огромное количество биологических и химических данных, чтобы идентифицировать потенциальные мишени для лекарств и прогнозировать эффективность соединений-кандидатов. Модели на основе ИИ могут просеивать огромные базы данных, выявляя закономерности и..

Работа с синтетическими табличными данными, часть 2 (Data Centric AI)

ДАТГАН: Интеграция экспертных знаний в глубокое обучение синтетических табличных данных (arXiv) Автор: Гаэль Ледеррей , Тим Хиллель , Мишель Бьерлер . Аннотация: Синтетические данные могут использоваться в различных приложениях, таких как коррекция наборов данных смещения или замена дефицитных исходных данных в целях моделирования. Генеративно-состязательные сети (GAN) считаются современным средством разработки генеративных моделей. Однако эти модели глубокого обучения управляются..

Идея хакатона: прогнозирование риска возникновения избыточных запасов с помощью машинного обучения

**Концепция:** Целью этого хакатона является разработка прогнозной модели с использованием машинного обучения, которая сможет прогнозировать риск избыточных запасов для бизнеса. Избыточные запасы могут привести к финансовым потерям из-за затрат на хранение, устаревания и уценки. Прогнозируя риск избыточных запасов, предприятия могут оптимизировать свои стратегии управления запасами и сократить потери. **Функции:** 1. **Сбор данных:** – сбор исторических данных о продажах, уровне..

Работа с неотрицательной матричной факторизацией, часть 2 (машинное обучение)

Бинарная ортогональная неотрицательная матричная факторизация (arXiv) Автор: С. Фатхи Хафшеджани , Д. Гаур , С. Хоссейн , Р. Бенкоци Аннотация: Мы предлагаем метод вычисления бинарной ортогональной неотрицательной матричной факторизации (BONMF) для кластеризации и классификации. Метод протестирован на нескольких репрезентативных наборах данных реального мира. Численные результаты подтверждают, что метод имеет повышенную точность по сравнению с родственными методами...

Будущее кодирования: новое изобретение, которое может изменить все

Конечно, вот запись в блоге о новом изобретении кодирования: Будущее кодирования: новое изобретение, которое может изменить все Мир кодирования постоянно развивается, постоянно создаются новые языки, фреймворки и инструменты. Но одним из наиболее интересных новых достижений в программировании является изобретение программирования на естественном языке (НЛП). НЛП — это тип программирования, который позволяет компьютерам понимать и обрабатывать человеческий язык. Это означает,..

Представляю мою новую среднюю страницу: давайте исследовать вместе!

Присоединяйтесь ко мне в моем среднем приключении! Привет, товарищ странник по цифровым мирам! Я хотел бы в кое-чем признаться!! Я люблю науку. И угадай что? Вселенная стала немного интереснее, потому что я выпустил на волю совершенно новую среднюю страницу! 🚀✨ И позвольте мне сказать вам, что это не просто страница, это портал в мир необычных идей, заставляющих задуматься историй и умопомрачительных размышлений, которые пощекочут ваши нейроны и разбудят ваше любопытство. А..