Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Работа с концепцией треугольника Серпинского, часть 5 (Информационная геометрия)
Приблизительная самосборка треугольника Серпинского (arXiv)
Автор: Джек Х. Лутц , Брэд Шаттерс .
Аннотация: Мозаичная модель сборки — это универсальная модель Тьюринга, которую Уинфри представила для изучения наномасштабной самосборки сложных (обычно апериодических) кристаллов ДНК. Уинфри продемонстрировал самосборку, которая замостила первый квадрант декартовой плоскости плитками со специальными метками, появляющимися точно в точках треугольника Серпинского. Совсем недавно Латроп,..
Сравнение производительности Wallaroo с Google Vertex и AWS SageMaker
Введение в Валлару
Wallaroo облегчает последнюю милю вашего пути к машинному обучению [внедрение машинного обучения в вашу производственную среду, чтобы повлиять на итоговый результат] с невероятной скоростью и эффективностью.
Платформа Wallaroo ML включает в себя эффективный и компактный исполнительный механизм, платформу для A/B-тестирования, обнаружения аномалий и веб-панель управления. В этих компонентах используется знакомый интерфейс Jupyter Notebook/Python SDK, который так..
TPU, блок обработки тензоров, объяснение | против графического процессора и процессора | ИИ |
TPU или Tensor Processing Unit — это специализированный процессор AI для обучения моделей машинного обучения.
Он разработан Google для снижения затрат на электроэнергию и повышения производительности по сравнению с графическими и центральными процессорами.
Это ASIC (специальная интегральная схема), которая использовалась Google в поисковой системе, YouTube и других ее сервисах.
Он может обеспечить до 100 петафлопс в 1 модуле TPU.
Архитектура
Ядро TPU или TensorCore — это..
Создание приложений для анализа данных с графическим интерфейсом пользователя с помощью PySimpleGUI
Как создавать простые приложения для Windows / GUI в области Data Science с минимальным обучением?
Почему приложение для ПК / Windows?
Наука о данных на ноутбуке Jupyter великолепна. Но вы хотите пойти дальше и развернуть свой проект / модель на облачном сервере. Для этого есть много отличных решений - с использованием таких библиотек, как Flask, Django или Streamlit.
См. Мою статью об использовании Streamlit для создания приложений для анализа данных...
Искусство ИИ: понимание искусства, созданного ИИ.
Искусство искусственного интеллекта: понимание искусства, созданного искусственным интеллектом.
I. Введение в искусство ИИ:
Искусство является важным и вневременным инструментом для выражения человеческих эмоций, чувств и идей. Его можно рассматривать как форму общения между людьми и окружающим миром. В последние годы использование ИИ для создания произведений искусства становится все более популярным, в результате чего появляются поистине потрясающие произведения.
В этой статье..
От страсти к зарплате: как превратить свои навыки в области науки о данных, искусственного интеллекта и Python в прибыльный…
Вы когда-нибудь задумывались о том, чтобы превратить свою страсть к Python, искусственному интеллекту, науке о данных, машинному обучению и бизнес-аналитике в успешную карьеру фрилансера?
Вот краткий обзор того, как вы можете отправиться в это полезное путешествие!
Выбор своей ниши:
Начните с определения своей области знаний в обширной сфере технологий. Будь то прогнозное моделирование, визуализация данных, обработка естественного языка или решения на основе искусственного..
IBM Watson и ландшафт машинного интеллекта
Когда я присоединился к IBM Watson чуть более трех лет назад, я наткнулся на эту презентацию , демонстрирующую ландшафт машинного интеллекта от Шивона Зилиса с Bloomberg Beta. Это, безусловно, помогло пополнить мой словарный запас и познакомило меня с несколькими компаниями и областями, которые в то время не были в моем поле зрения. И просто здорово посмотреть и подумать:
Еще две заслуживающие внимания компании - это AlchemyAPI компании Predictive Analytics, которая была..
