Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Как выполняется обнаружение ключевых слов, часть 5 (искусственный интеллект)
Обучение квантованию с фиксированной точкой для обнаружения ключевых слов на устройстве (arXiv)
Автор: Сашанк Маха , Ом Оза , Алекс Эскотт , Франческо Калива , Робби Армитано , Сантош Кумар Чикатмалла , Шри Хари Кришнан Партасарати , Юзонг Лю .
Аннотация: Вывод с фиксированной точкой (FXP) оказался подходящим для встроенных устройств с ограниченными вычислительными ресурсами, и тем не менее обучение модели постоянно выполняется с плавающей запятой (FLP). Обучение FXP не было..
Шесть сервисов AI/ML, которые вы можете использовать с Box Skills Kit
С помощью Box Skills Kit вы можете легко подключить сторонние сервисы AI/ML к Box для обработки и анализа вашего бизнес-контента. Наша структура позволяет легко извлекать файлы из Box, анализировать их с помощью стороннего сервиса AI/ML и записывать выходные данные обратно в Box в виде метаданных. Благодаря богатой информации, извлеченной из этих файлов, вы можете облегчить сотрудникам вашего бизнеса поиск своего контента и работу с ним, автоматизировать ручной ввод данных или даже..
Понимание нейронных сетей с нейронно-символической интеграцией
Понимание нейронных сетей с нейронно-символической интеграцией
Доктор Джо Таунсенд, доктор Теодорос Касиумис и доктор Хироя Инакоси из отдела исследований искусственного интеллекта компании Fujitsu Research of Europe Ltd использовали нейронно-символическую интеграцию, чтобы лучше понять принципы искусственного интеллекта (ИИ). Они разработали два решения. Первое решение — ERIC: Извлечение отношений, выведенных из сверток, — открывает так называемый «черный ящик» ИИ и пытается..
Топ-5 библиотек Python для обработки естественного языка для специалистов по данным.
Полный обзор популярных библиотек Python для обработки естественного языка в невнятной манере.
Около 70 процентов данных, доступных в Интернете, не имеют структурированного формата. Поскольку данные являются очень важным органом для науки о данных, исследователи действительно упорно трудятся, чтобы расширить наши пределы от обработки структурированных данных до обработки неструктурированных данных.
Неструктурированные данные включают данные датчиков, изображения, видеофайлы,..
Варианты использования аннотированных наборов данных, часть 5 (наука о данных)
Создание аннотированного набора данных с помощью языковых моделей общего назначения для неанглоязычного медицинского НЛП (arXiv)
Автор : Иоганн Фрай , Фрэнк Крамер .
Аннотация: Получение текстовых наборов данных с семантическими аннотациями — трудоемкий процесс, но крайне важный для контролируемого обучения обработке естественного языка (NLP). В целом, разработка и применение новых конвейеров НЛП в предметно-ориентированных контекстах для задач часто требует специально разработанных..
Влияние ИИ на логистику
С искусственным интеллектом (ИИ) у предприятий появляется возможность использовать его для повышения эффективности за счет автоматизации трудоемких процессов. Благодаря машинному обучению ИИ со временем становится только эффективнее, а прогнозная аналитика преобразует данные в соответствующие идеи, которые компании могут использовать для достижения своих стратегических целей. Хотя ИИ уже оказывает влияние на большинство отраслей, его присутствие, возможно, наиболее сильно ощущается в..
Временные ряды - основные понятия перед тем, как начать
Мы всегда хотим знать, что произойдет в будущем, и если мы можем предсказать важную информацию о будущем, это будет еще интереснее.
Мы всегда хотим знать, что произойдет в будущем, и если мы можем предсказать важную информацию о будущем, это будет еще интереснее.
Данные временных рядов - это набор наблюдений, сделанных в течение определенного периода времени. Временные ряды в машинном обучении - это инструмент прогнозирования для прогнозирования предстоящей информации. Он включает в..
