Публикации по теме 'machine-intelligence'


Классическая нейронная сеть: что на самом деле представляют собой узлы и слои?
Классическая нейронная сеть: что на самом деле представляют собой узлы и слои? Что математически представляют узел и слой? Легкое для понимания введение в закулисные концепции. Ранее мы говорили о функциях активации и, как и обещали, объясним их связь со слоями и узлами в архитектуре нейронных сетей. Обратите внимание, что это объяснение классической нейронной сети, а не специализированных. Несмотря на это, эти знания пригодятся при изучении конкретных нейронных сетей. Хорошо,..
Распознавание трехмерных элементов обработки
ИИ в производстве Огромное количество исследовательских усилий направлено на разработку моделирования и распознавания элементов механической обработки. Производители обращаются к парадигме цифрового производства в большом количестве, чтобы удовлетворить растущие потребности в повышении качества продукции, большей вариативности продукта, сокращении жизненного цикла продукта и снижении затрат. Все производимые продукты сначала представляются с использованием чертежей и мозгового..
Перспективы и проблемы в индустрии машинного обучения
Когда мы говорим об ML, это не набор цифр. Мы должны проникнуть в лежащую в основе философию, чтобы достичь ее основного уровня. Речь идет о кульминации новых концепций, человеческого интеллекта и вычислений. Неважно, на каком уровне мы достигнем имитации человеческого мозга, но будет ряд вещей, которые не обработает компьютер с аналогичным выходом. Сегодня я собираюсь поделиться некоторыми важными и реальными проблемами, с которыми мы сталкиваемся в индустрии искусственного..
Что такое компромисс смещения и дисперсии?
Компромисс смещения и дисперсии — это концепция, которая используется в области статистики и машинного обучения. Эта концепция относится к тому факту, что в модели можно снизить дисперсию параметра, оцениваемого по выборкам, за счет повышения систематической ошибки в оцениваемых параметрах. Загадка смещения-дисперсии, также известная как проблема смещения-дисперсии, относится к конфликту, который возникает при попытке одновременно устранить эти два типа ошибок, которые мешают алгоритмам..
Будущее машинного обучения: что вам нужно знать
Будущее машинного обучения: что вам нужно знать Введение. Не секрет, что машинное обучение находится на подъеме. И по мере того, как он продолжает развиваться, возможности для бизнеса по его использованию продолжают увеличиваться. В этой статье мы рассмотрим некоторые ключевые аспекты машинного обучения, которые определят будущее, и дадим советы о том, как начать работу. Что такое машинное обучение? Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет..
Машинное обучение для банковского дела
Машинное обучение было движущей силой многих отраслей в их переходе на новый уровень. Банковская и финансовая индустрия ничем не отличается. Современные банковские системы активно используют эту технологию при разработке своих продуктов и настройке услуг. Давайте обсудим важность машинного обучения для банковского дела в этой статье. Обнаружение мошенничества Безопасность имеет важное значение в банковском секторе. Поскольку большинство клиентов осуществляют банковские..
Статистический машинный перевод: подход к переводу на основе данных
Вы когда-нибудь слышали о статистическом машинном переводе (SMT)? Что, если я скажу вам, что Google Translate был основан в 2006 году как служба статистического машинного перевода? Вы уже видели мою первую статью о машинном переводе? В этой статье я дал краткий обзор машинного перевода, включая его историю, методы и приложения. Читайте здесь: https://becominghuman.ai/lets-talk-about-machine-translation-the-powering-engine-behind-google-translate-2cbd22f1c3a В этой статье я расскажу..