Публикации по теме 'machine-intelligence'
TLP / WA +62 813–8143–2012 , меню больших данных marr
САРАНА ТЕРБАЙК УНТУК УНТУК МЕМПЕРМУДА АНДА ДАЛАМ БЕРБИСНИС !!!!
Слова машинного обучения больших данных, Решение для машинного обучения больших данных, Методы машинного обучения больших данных, Обучение машинному обучению больших данных, Финансы машинного обучения больших данных, Машинное обучение больших данных Hadoop, Машинное обучение больших данных, здравоохранение, Машинное обучение больших данных для прогнозирования сбоев , Финансы машинного обучения больших данных , Электронная..
Обзор Google Cloud ML Engine
Облачная платформа Google (GCP) – это набор сервисов облачных вычислений, созданных на базе первой платформы Google App Engine для размещения веб-приложений из центров обработки данных Google и моделей . С момента запуска Google App Engine в 2008 году GCP стала одной из ведущих платформ облачных вычислений на рынке, хотя по доле рынка она по-прежнему следует за Amazon Web Services (AWS) и Microsoft Azure. Таким образом, Google поддерживает свои облачные протоколы и продолжает..
Как машинное обучение и искусственный интеллект могут помочь реагировать на нативные приложения
Компании ищут стратегии, позволяющие максимизировать окупаемость инвестиций, поскольку они продолжают инвестировать в приложения React Native.
В этом посте мы рассмотрим, как можно использовать искусственный интеллект и машинное обучение в приложениях React Native , а также некоторые…
Первые шаги к ИИ
Что может сделать современный ИИ?
Когда вы отмечаете лицо на фотографии в Facebook, за кулисами работает искусственный интеллект, который идентифицирует лица на фотографии. Тегирование лиц теперь вездесуще в нескольких приложениях, которые отображают изображения с человеческими лицами. У нас есть автономные автомобили, которые ездят по нашим дорогам и обнаруживают объекты в режиме реального времени, чтобы управлять автомобилем. Когда вы путешествуете, вы используете Google Directions,..
ОБЗОР КНИГИ: «Дорогая машина: письмо к сверхсознательной / интеллектуальной машине (SAIM)», Грег Кейзер
В новой книге Грега Кизера Дорогая машина он пишет машинам будущего, которые, по его мнению, будут существовать немногим более десяти лет, и из-за их ожидаемых всеобъемлющих способностей к интеллектуальному анализу данных и супер- осознание, он предполагает, что они откроют его письмо и рассмотрят его идеи. На протяжении всей книги он обращается непосредственно к суперсознательной / интеллектуальной машине (SAIM), представляя, что приведет к появлению машины, какие ответы она даст и..
Демистификация кросс-энтропии
Что это? Есть ли какое-то отношение к концепции энтропии? Почему это используется для потери классификации? А как насчет бинарной кросс-энтропии?
Некоторые из нас, возможно, использовали кросс-энтропию для вычисления классификационных потерь и задались вопросом, почему мы используем натуральный логарифм. Некоторые, возможно, видели бинарную кросс-энтропию и задавались вопросом, отличается ли она принципиально от кросс-энтропии или нет. Если да, то чтение этой статьи должно помочь..
Какой алгоритм курирует машинное обучение
Чтобы решить конкретную проблему, практикующие специалисты должны выбрать приемлемый алгоритм обучения. Общее эмпирическое правило заключается в том, что для задач классификации мы должны использовать алгоритмы с высокой точностью, тогда как для задач регрессии мы должны выбирать алгоритмы с более низкой точностью, но более высокой надежностью, поскольку абсолютная частота ошибок не имеет значения. Вот несколько примеров: Линейная регрессия: Линейная регрессия использует принцип линейности..
