Публикации по теме 'machine-learning'
Байесовские сети в Python
Обновление вероятности
Случайная величина - заглавные буквы (например, B) Значения случайной величины - строчные буквы (например, b) Условная вероятность: P (a | b) = P (a, b) / P (b) (т.е. вероятность данного b = совместная вероятность a и b, деленная на вероятность b) Правило продукта: P (a, b) = P (a | b) P (b) (Это фактически совместная вероятность, которая измеряет вероятность того, что два события происходят одновременно) Теорема Байеса: P (b | a) = P (a | b) P (b) / P (a)..
Этика и потенциальные опасности автономного оружия и ведения войны.
Введение :
Автономное оружие и боевые действия, также известные как смертоносные автономные системы вооружения (LAWS), относятся к оружию и военным системам, которые могут работать без вмешательства или контроля человека. Они используют искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение для выбора и поражения целей, а в некоторых случаях даже принимают решение о применении смертоносной силы. Хотя нельзя отрицать, что автономное оружие может улучшить военные операции, существуют также..
Бард: Google выпускает конкурента ChatGPT, который будет отвечать, используя текущие данные
Бард хочет объединить знания о мире с силой, интеллектом и креативностью своих больших языковых моделей. Он использует информацию из Интернета, чтобы давать свежие и качественные ответы.
Люди говорят, что ИИ — самая удивительная технология, разрабатываемая сегодня. Это может помочь врачам быстрее выявлять заболевания и позволить людям получать информацию на их родном языке. ИИ помогает людям, компаниям и сообществам полностью раскрыть свой потенциал и создает новые возможности для..
Аквариум: лучшие модели за счет лучших данных
Мы очень рады сотрудничеству с Питером Гао , Куинн Джонсон и командой Аквариума ! Aquarium - это платформа управления данными для машинного обучения (ML), которая позволяет командам ML управлять своими наборами данных обучения и курировать их.
Машинное обучение, несомненно, является одним из важнейших технологических трендов нашего времени. После ажиотажа ML наконец начинает проникать в широкий спектр отраслей - производство, сельское хозяйство, энергетику и, конечно же,..
Работа с энтропией Реньи, часть 3 (машинное обучение)
Голографическая темная энергия по законам термодинамики с энтропией Реньи (arXiv)
Автор: Манош Т. Манохаран , Н. Шаджи , Титус К. Мэтью
Аннотация: в этой статье исследуется взаимосвязь между голографическим принципом и законами термодинамики в объяснении позднего ускорения Вселенной. Во-первых, мы исследуем возможности генерации стандартной голографической темной энергии (SHDE) на основе законов термодинамики горизонта. За исключением энтропий, которые следуют..
# 4 Лучшие сообщества по науке о данных для каждого специалиста по данным
кто известен машинным обучением искусственного интеллекта?
吳恩達(Эндрю Нг): Если вы хотите начать машинное обучение с нуля, это лучший курс, программа, к которой можно присоединиться онлайн. Эндрю Нг — отличный преподаватель и эксперт по машинному обучению (рис. 1).
楊立昆(Янн ЛеКун): Самые ранние прорывы Энн ЛеКун произошли с изобретением сверточных нейронных сетей (ConvNets). Впервые он представил их в 1980-х годах, когда работал научным сотрудником в Университете Торонто (рис...
Тексты : насколько они репрезентативны?
Можем ли мы найти закономерности в художественном выражении, или этот аспект жизни слишком внутренне присущ человеку, чтобы его можно было понять, используя только данные? Наш проект посвящен песням и смыслу, который они передают через свои слова.
Сможем ли мы предсказать, к какому жанру они принадлежат, используя только лирику?
Обрамление проблемы
Жанры в широком смысле определяются такими факторами, как темп, инструменты, бит и ритм. Однако для многих слушателей более значимым..
Новые материалы
Интуитивное понимание тензоров в машинном обучении
Тензор является важной концепцией во многих научных областях, таких как математика, физика, обработка сигналов и компьютерное зрение, и это лишь некоторые из них. В математике тензор — это..
Использование машинного обучения для диагностики болезни Альцгеймера, часть 4
Маркеры семантической согласованности для ранней диагностики болезни Альцгеймера (arXiv)
Автор: Давиде Колла , Маттео Дельсанто , Марко Агосто , Бенедетто Витиелло , Даниэле Паоло Радичони..
Почему объяснимость так важна прямо сейчас?
По мере того, как системы искусственного интеллекта и инструменты на основе машинного обучения распространяются в нашей повседневной жизни, как практики, так и критики все чаще заявляют о..
Анимированный математический анализ
Использование Manim для создания математических анимированных визуализаций
Визуализация данных помогает понять скрытые закономерности в данных, которые невозможно визуализировать..
Создание простого слайдера изображений с помощью JavaScript
Узнайте, как создать базовый слайдер изображений с помощью HTML, CSS и JavaScript.
Введение
В этом уроке мы создадим удобный слайдер изображений, используя JavaScript, HTML и CSS. Ползунок..
Создание базы данных с помощью супергероя «Python»
В этом посте мы узнаем, как создать «базу данных SQLite с помощью модуля python sqlite3, создав простую функцию входа и регистрации. Готовы ли вы к этому путешествию? Если да , давайте приступим..
ИИ для чайников: руководство для начинающих по пониманию будущего технологий
Вы чувствуете, что остались позади в мире ИИ? Не волнуйтесь, вы не одиноки! Со всей этой шумихой вокруг искусственного интеллекта может быть трудно понять, с чего начать. Но не позволяйте сленгу..