Публикации по теме 'machine-intelligence'


Разработка ИИ-приложений
Я рассмотрю следующие темы · Введение · Разработчики должны знать · Узнать, как реализовать искусственный интеллект · Идеи искусственного обучения для мобильных приложений · Создайте удобного и интеллектуального цифрового помощника · Почему вам следует интегрировать мобильное приложение с искусственным интеллектом? · Улучшает взаимодействие с пользователем (UX) · Уменьшает количество ошибок · Включает кроссплатформенные приложения · Генерация..
Что такое дисперсионный анализ?
Аналитический метод статистики, известный как дисперсионный анализ (ANOVA), делит общее количество вариаций в наборе данных на две категории: те, которые можно объяснить набором констант или «контролей», и те, которые зависят от случая. Систематические переменные оказывают статистическое влияние на предоставленный набор данных, а случайные факторы — нет. Тест дисперсионного анализа (ANOVA) используется аналитиками для определения влияния точности независимых факторов на зависимую..
Распознавание объектов с помощью пользовательской модели NER Spacy
Распознавание объектов с помощью пользовательской модели NER Spacy Поскольку неструктурированные лингвистические данные повсюду, мы собираемся изучить распознавание именованных объектов и обучить собственный Spacy NER извлечению ключевой информации из неструктурированных текстовых данных EMAIL . Но сначала, ЧТО ТАКОЕ NER? NER расшифровывается как Named Entity Recognition. Давайте познакомимся с NER интересным образом. Поздравляем!!! вы получили это письмо. Уважаемый..
Введение в оптимизацию
Многие методы искусственного интеллекта предназначены для преобразования данных в формы, которые более полезны для нас, получения неструктурированных данных, таких как текст, изображения и аудио в произвольной форме, и извлечения из них смысла. Хотя эти новые преобразованные данные (объекты, которые мы распознали в изображениях, намерения и сущности, которые мы распознали в свободном тексте, слова, которые мы идентифицировали в аудио), более полезны, чем неструктурированные данные, из..
Выберите курс машинного обучения, освойте его
Машинное обучение может быть просто одной из самых важных областей науки, к которой мы только движемся. Она отличается от других наук в том смысле, что это одна из областей, где ввод и вывод не связаны напрямую, и при этом мы не предоставляем ввод для каждой задачи, которую будет выполнять машина. Это больше о том, чтобы имитировать то, как люди думают, и решать проблемы реального мира, такие как люди, без фактического вмешательства людей. Основное внимание уделяется разработке..
Как машинное обучение используется в инвестировании
Эй, вы когда-нибудь слышали о машинном обучении в инвестировании? 🤔 Это как хрустальный шар для фондового рынка. 🔮 Я имею в виду, подумай об этом. 🤯 Инвестиции могут быть рискованными, но с помощью машинного обучения вы можете прогнозировать тенденции и принимать более взвешенные решения. 💰 Но не верьте мне на слово. 🤷‍♂️ Некоторые из крупнейших хедж-фондов и инвестиционных компаний используют машинное обучение, чтобы превзойти рынок. 💸 Это как иметь секретное оружие на..
ПОЧЕМУ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ СТАНЕТ НЕОТЪЕМЛЕМОЙ ЧАСТЬЮ ТЕХНОЛОГИЙ БУДУЩЕГО. - Информация раз сейчас
Является ли машинное обучение совершенно новой технологией? Не особенно: в то время как ИИ и связанные с ним достижения становятся стандартом и так или иначе касаются жизни почти каждого человека, его основы можно проследить до 1950-х годов, когда компьютерный гигант IBM ранее ввел этот термин. Задача первых технологических первопроходцев заключалась в том, чтобы в конечном итоге создать ПК, которые могли бы в реальном смысле «иметь независимый разум» и копировать поведение человека, и..