Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Работа с маркировкой семантических ролей, часть 5 (искусственный интеллект)
Сестринская справка: увеличение данных для маркировки семантической роли кадров (arXiv)
Автор: Аюш Панчоли , Мириам Р.Л. Петрук , Свабха Сваямдипта .
Аннотация: Хотя FrameNet широко известен как богатый ресурс семантики в обработке естественного языка, основные критические замечания касаются его недостаточного охвата и относительной нехватки размеченных данных по сравнению с другими широко используемыми лексическими ресурсами, такими как PropBank и VerbNet. В данном документе..
Часть 6 - Двойная дуэльная сеть Q с переигровкой опыта
В предыдущей части мы обнаружили, что недостаточно просто проявлять меньшую жадность в нашей политике действий. В некоторых случаях это могло помочь, а могло и не помочь, но определенно не решило проблему.
Возможно, пришло время взглянуть на более сложные топологии сети. Давайте посмотрим, что делают эксперты, чтобы получить рекомендации: для меня это означает прекрасную запись в блоге Артура Джулиани : Простое обучение с подкреплением с помощью Tensorflow, часть 4: Глубокие Q-сети и не..
Познавательные соображения: влияние искусственного интеллекта на дизайн UI/UX.
Поскольку область искусственного интеллекта продолжает развиваться с экспоненциальной скоростью, тем, кто занимается пользовательским опытом и дизайном пользовательского интерфейса, необходимо учитывать последствия таких достижений. Хотя интеграция ИИ может принести множество преимуществ, таких как расширенные исследования пользователей и автоматизация утомительных задач, она также представляет собой потенциальную угрозу увольнения. В этой статье мы рассмотрим способы, с помощью которых..
Что, если весь интеллект искусственный?
Возможно, вопрос не в том, «могут ли машины быть людьми», а в том, «являются ли люди машинами?»
София хочет завести ребенка. Понятие семьи очень важно, - объясняет она; чувство эмоциональной связи. Она хотела бы дать ребенку собственное имя. Но это не могло быть ее биологическим ребенком; У Софии нет матки и яичников - вообще нет внутренних органов. Она робот.
София была построена Hanson Robotics, технологической компанией из Гонконга, в ней были установлены алгоритмы обучения..
Что такое глубокое обучение и как происходит волшебство?
Простое краткое руководство - для всех.
Искусственный интеллект, машинное обучение, чат-боты, НЛП - все это модные словечки в наши дни. От разработчиков до аналитиков и владельцев бизнеса - все хотят, чтобы их бизнес извлекал выгоду из магии искусственного интеллекта, о которой они все так много слышали. Дошло до того, что разработчики, создающие даже простую компьютерную программу, начали называть ее « искусственный интеллект ». ( Недавно я наткнулся на «нетрадиционную» шахматную..
Искусственный интеллект: машинное обучение
Машинное обучение — это быстро развивающаяся область компьютерных наук, которая фокусируется на обучении компьютеров обучению на основе данных без явного программирования. Его важность заключается в том, что он позволяет машинам распознавать закономерности, делать прогнозы и предпринимать действия на основе данных, позволяя им выполнять сложные задачи, которые ранее считались исключительной прерогативой человека. От беспилотных автомобилей до виртуальных личных помощников машинное..
Анализ главных компонентов (PCA)
Это мой первый блог, и самая интересная тема, которую я нашел, — это анализ главных компонентов (PCA).
Что такое PCA??
Это неконтролируемая проблема машинного обучения. Ее основная цель — уменьшить проклятие размерности. Это метод уменьшения размерности, который часто используется для уменьшения размеров от высоких к низким, сохраняя при этом сущность данных или Проще говоря, уменьшите количество переменных в наборе данных, выбрав только те переменные, которые дают нам как можно больше..
Новые материалы
Уравнение множественной нелинейной регрессии с использованием панели инструментов нейронной сети
Я анализирую данные с шестью входами и одним выходом. Я обучил сеть с помощью Neural Network Toolbox. Я хочу, чтобы эта сеть предсказывала математическую модель или уравнение регрессии...
Методы выбора признаков в машинном обучении
Различные способы, которыми мы можем выбрать лучшие функции, чтобы получить оптимальное соответствие между данными и моделью машинного обучения.
Модели машинного обучения могут учиться на данных..
Что такое глубокое обучение и как происходит волшебство?
Простое краткое руководство - для всех.
Искусственный интеллект, машинное обучение, чат-боты, НЛП - все это модные словечки в наши дни. От разработчиков до аналитиков и владельцев бизнеса..
Развертывание моделей машинного обучения с использованием контейнеров тремя способами
В этой статье из нашей серии статей о декларативных MLOps я рассказываю о том, как вы можете обернуть свою модель в контейнер для обслуживания прогнозов тремя способами — как служба HTTP, через..
Кеширование во Flutter для Интернета
Как предоставить вашим клиентам самые свежие и лучшие
Яркая сторона кеширования
Кэширование отлично подходит для частой выборки больших ресурсов: библиотек, изображений или других..
Искусственный интеллект: машинное обучение
Машинное обучение — это быстро развивающаяся область компьютерных наук, которая фокусируется на обучении компьютеров обучению на основе данных без явного программирования. Его важность..
Анализ главных компонентов (PCA)
Это мой первый блог, и самая интересная тема, которую я нашел, — это анализ главных компонентов (PCA).
Что такое PCA??
Это неконтролируемая проблема машинного обучения. Ее основная цель —..