Публикации по теме 'innovation'


Обработка естественного языка:
В современном мире системы обработки естественного языка (NLP) могут делать удивительные вещи , в том числе позволяя преобразовывать неструктурированные данные в структурированные числовые или категориальные данные. Почему это важно? «Обработка естественного языка важна, потому что после определения ключевой информации или моделирования ключевого шаблона вновь созданные структурированные данные можно использовать в прогностических моделях или визуализировать для объяснения..
Взгляд в будущее с искусственным интеллектом
Куда движется ИИ в будущем? Прочитайте статью Рональда Шмельцера в Forbes, в которой рассказывается о видении будущего с искусственным интеллектом : Темпы искусственного интеллекта неумолимо продолжаются. Каждый день мы наблюдаем продолжающуюся разработку новых технологий, новых приложений и увеличение инвестиций в искусственный интеллект, машинное обучение и множество когнитивных технологий. Хотя мы могли бы легко увидеть, как некоторые из этих технологий будут реализованы в..
Изучите предварительно обученные языковые модели с PyTorch
Обнимающее лицо снова за это! На этот раз они выпускают повторную реализацию PyTorch модели OpenAI GPT-2 , которая также включает примеры тонкой настройки. В пакете Python доступны другие модели: BERT, Transformer-XL и первая версия OpenAI GPT. Пакет также включает в себя широкий спектр классов, которые можно повторно использовать для тестирования различных моделей для различных задач, таких как классификация последовательностей, ответы на вопросы и классификация токенов. Ниже..
Революционный шаг - Bitlattice
Блокчейн достиг пика своих возможностей. С каждым новым проектом, появляющимся в этой области, становится очевидным, что нет возможности для дальнейшего революционного развития цепочки блоков, кроме небольших улучшений и обходных путей из исходной цепочки биткойнов. Схема гениальна в своей простоте, за счет этой простоты чрезвычайно жесткая. Растет потребность в новой парадигме, которая при сохранении базовых функций блокчейна позволит обеспечить более сложные взаимодействия и более гибкую..
MISIM — Восстание машин — Создание ПО
Вы когда-нибудь проводили бесчисленные дни и ночи, пытаясь воплотить идею в продукте? Вы выпускали продукт на рынок только для того, чтобы через несколько дней узнать, что в коде есть ошибки? Что ж, все эти вопросы остались бы в прошлом, когда Intel представила MISIM — совместную инициативу Intel, MIT и Технологического института Джорджии. Что такое МИСИМ? MISIM расшифровывается как машинное сходство кода. MISIM может определить, генерируют ли два разных исходных кода с разной..
10 достижений машинного обучения и искусственного интеллекта в 2017 году
2017 год был большим годом для искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML), и хотя некоторые из них были чистой шумихой, многое из того, что было достигнуто, будет значительным, поскольку область продолжает расти и оказывать влияние на каждую отрасль. Ниже я резюмирую, что считаю основными достижениями или событиями года, и вкратце объясняю, почему они так важны. В список входят как технические достижения, так и коммерческие, потому что в конечном итоге реальное влияние..
Распознавание лиц с использованием трансферного обучения
Я создал модель распознавания лиц, используя Transfer Learning с VGG. Что такое VGG? Обычно это относится к нейронной сети с глубокой сверткой для распознавания объектов, разработанной и обученной известной оксфордской группой Visual Geometry Group ( VGG ), которая достигла очень хорошей производительности в наборе данных ImageNet. Что такое трансферное обучение? Трансферное обучение - это метод повторного использования предварительно обученных модельных знаний для другой..