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..

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..

что вам на самом деле нужно знать... ИИ : Искусственный искусственный ИИ интеллект Попытка автоматизировать интеллектуальные задачи, обычно выполняемые людьми.

Большие данные — одно из самых популярных модных словечек на данный момент, и они собираются изменить мир. Большие данные — невероятно ценный актив для бизнеса. Он генерирует огромный объем данных от миллионов людей, которые заполняют формы на веб-сайтах, загружают приложения и используют социальные сети. В дополнение к этому он генерирует огромное количество разнообразных данных с подключенных к Интернету устройств, таких как датчики. Предприятия могут…

Если убрать легенду, глубокое обучение — это просто оптимизация функций, как и большинство машинного обучения. Я объясню, как работает Deep Learning, в два этапа. Во-первых, что такое глубокие нейронные сети. Во-вторых, как заставить их «учиться». Глубокие нейронные сети — математическая модель Нейронные сети  – это модель вычислений, приблизительно имитирующая человеческий мозг. Структура нейронной сети похожа на взвешенный граф. Вершины называются нейронами и имеют..

7.1 Обзор CNN Сверточные нейронные сети (CNN) — это класс моделей глубокого обучения, которые оказали значительное влияние на область обработки изображений и видео. Они продемонстрировали исключительный успех в различных задачах, включая классификацию изображений, обнаружение объектов и обработку естественного языка. Однако, когда дело доходит до конфиденциальности, их применение становится сложным из-за огромного количества требуемых данных и вычислений, которые необходимо выполнять...