Публикации по теме 'machine-intelligence'
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПОТЕНЦИАЛА МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПОТЕНЦИАЛА МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
«Возьмите набор данных, добавьте немного машинного обучения и вуаля, волшебство произойдет».
ОПРЕДЕЛЕНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Согласно Википедии, Машинное обучение ( ML ) — это область исследований, посвященная пониманию и созданию методов, которые обучаются , т. е. которые используют данные для повышения производительности при выполнении определенного набора задач. Он рассматривается как часть искусственного интеллекта ...
GAN (генеративно-состязательная сеть)
Простая реализация с PyTorch
В этой статье я объясню, как работает GAN (генеративно-состязательная сеть), и пошагово реализую ее с помощью PyTorch. GAN — это генеративная модель, которая создает случайные изображения при случайных входных данных. Мы определим модель и обучим ее.
Введение
Ян Гудфеллоу и ГАН
Гендерная предвзятость в ИИ
Как устранить предвзятость в AI и ML
Сегодня 8 марта мы отмечаем международный женский день. В этом году тема женского дня — #BreakTheBias . Предубеждение, которое присутствует в наших сообществах, соседях, на работе и, что более важно, в наших мыслях и действиях. Работники ИИ не являются исключением.
С одной стороны, искусственный интеллект и машинное обучение меняют мир вокруг нас, и мы полагаемся на машины для выполнения повседневных задач…
Рост машинного обучения
5 способов, которыми искусственный интеллект повлияет на нашу жизнь.
Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта , который дает компьютерам возможность учиться без явного программирования. Эти алгоритмы использовались в различных задачах, таких как распознавание лиц, обнаружение объектов и перевод. Машинное обучение также играет все более важную роль в нашей повседневной жизни.
Например, многие из нас теперь используют виртуальных помощников, таких как Siri и Alexa,..
Фактор, который может сделать ваше приложение AI/ML отличным
Этот фактор — возможность учиться на (почти) неограниченных данных.
Метки майнинга в «немаркированных» данных
ИИ (заставляющий машину вести себя разумно) или, в частности, машинное обучение работают лучше, когда доступно больше обучающих данных. Кроме того, он также работает лучше, когда данные более точны. Обычно модель изучается на основе примеров, помеченных людьми (обучающий набор данных), что часто обходится дорого. Однако в некоторых случаях модель ML может добывать..
СТОИТ ЛИ BOOTCAMPS?
СТОИТ ЛИ BOOTCAMPS?
Уроки моего первого буткемпа в университете Кураторов.
Прежде чем я начал писать так много о науке о данных в целом, я считаю, что было бы справедливо внести свой вклад в одно из самых важных обсуждений, которое окружает мир разработчиков. На тему буткемпов и реальной ценности, которую они могут добавить людям, участвующим в этих тренировочных лагерях, всегда были некоторые спекуляции.
Я имею в виду ясное знание того, что для изучения любой технологии или..
После изучения Python, как мне подойти к машинному обучению?
Имея прочные корни в статистике, машинное обучение стало одной из самых захватывающих и быстро развивающихся областей компьютерных наук. Несколько отраслей и приложений используют машинное обучение для повышения интеллектуальности и эффективности.
Чат-боты, показ рекламы, обнаружение мошенничества, фильтрация спама и поисковые системы — вот некоторые из наиболее распространенных примеров, которые ежедневно применяют машинное обучение. С помощью курса Машинное обучение вы сможете..
