Публикации по теме 'machine-learning'
Первый шаг
Мы всегда не понимаем, чем мы хотим заняться, будь то наш завтрак или следующий сериал Netflix.
Что ж, большая путаница заключается в том, какой карьерный путь мне выбрать? Мы слишком много думаем о таком большом выборе, что попадаем в ловушку проблемы осла.
Мы истощаем себя таким умственным и эмоциональным стрессом, что придерживаемся текущей ситуации, даже если она нам не нравится.
Решение :
Сделайте первый шаг, если вы выбрали что-то, сделайте первый шаг сегодня, прямо сейчас, не..
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение широко используется для поисковых систем в Интернете, веб-сайтов для персонализированных рекомендаций, фильтров электронной почты для сортировки спама, банковского программного обеспечения для обнаружения необычных транзакций, приложений для наших телефонов, таких как распознавание голоса. становится ответом для кандидатов, желающих стать частью этого языка программирования.
У технологии есть несколько потенциальных применений; некоторые имеют более высокие ставки,..
LangChain: зажигаем профессии и разжигаем пламя роста посредством владения языком
В великом театре прогресса LangChain вышла на сцену не как просто каркас, а как симфонический дирижер, организующий новую эру расширения возможностей. Представьте себе мир, в котором язык больше не является барьером, а является мостом, соединяющим профессии и способствующим беспрецедентному росту. Дамы и господа, добро пожаловать в революцию LangChain — путешествие, которое дает профессионалам возможность подняться над ограничениями и взять в свои руки бразды правления прогрессом...
Развертывание моделей глубокого обучения: часть 1, обзор
Недавно академические и отраслевые исследователи провели много интересных и новаторских исследований в области глубокого обучения. Они разработали множество новых невероятно мощных моделей. Однако большая часть этого исследования (за исключением нескольких технологических гигантов) остается только этим исследованием, а не частью производственного приложения. Несмотря на постоянный поток новых статей, по-прежнему невероятно сложно фактически использовать любую из этих моделей в..
Резюме статьи: Эффективная оценка представлений слов в векторном пространстве (word2vec, часть 1)
Часть серии Месяц бумажных резюме по машинному обучению . Сообщение здесь от 12.11.2018.
Эффективная оценка представлений слов в векторном пространстве (2013) https://arxiv.org/abs/1301.3781 Томас Миколов, Кай Чен, Грег Коррадо, Джеффри Дин
Это знаменитая бумага word2vec. Теперь знакомая идея состоит в том, чтобы представить слова в непрерывном векторном пространстве (здесь 20–300 измерений), которое сохраняет линейные закономерности, такие как различия в синтаксисе и семантике,..
Двойственная природа ИИ: плюсы, минусы и наша роль
Давайте начнем погружаться в мир ИИ! Выражая свое общее волнение и опасения по поводу использования ИИ в этой стартовой статье.
Возможно, я не оригинален, но для тех, кто с подозрением относится к ИИ , скажу:
«Какой смысл опасаться или бояться того, что уже наступило и призвано оказать большую помощь людям? Гораздо практичнее начать изучать и учиться использовать его в качестве отличного личного помощника». 😊
Что-то вроде отказа от ответственности: я не буду давать..
Изучение эволюции ИИ в геологии: как машинное обучение меняет поле
При разведке полезных ископаемых точная оценка потенциальных запасов полезных ископаемых геологического тела имеет решающее значение для определения экономической целесообразности горнодобывающего проекта. Один из способов сделать это — использовать методы машинного обучения.
Недавнее подтверждение концепции показало, что можно использовать Python и модель случайного лесного регрессора для оценки минеральных запасов пегматита Li-Be. В коде используется функция под названием..
