Публикации

Развертывание модели машинного обучения с бэкендом (flask) и внешним интерфейсом (Angular) — часть 2
В прошлый раз мы работали с ноутбуком Jupiter и построили нашу модель машинного обучения. Сегодня мы создадим серверную часть и будем использовать эту модель машинного обучения в нашей серверной части. Мы будем использовать flask для создания нашего бэкенда. Создайте файл Python с именем «api.py», который будет содержать метод для отправки прогноза с использованием модели ML. Сначала создайте виртуальную среду virtualenv myenv Активируйте виртуальную среду (для windows)..
Улучшение анализа страхования жизни: возможности включения анализа выживания в актуарные модели
Анализ страхования жизни на основе актуарного моделирования является важным процессом в оценке и управлении рисками, связанными с полисами страхования жизни. Благодаря этому подходу можно рассчитать соответствующие страховые взносы и оценить финансовую устойчивость полисов, обеспечив надлежащую защиту страхователей и прибыльность страховых компаний. Актуарное моделирование опирается на различные данные и информацию, включая показатели смертности и таблицы смертности, которые позволяют..
Навигация по серым зонам искусственного интеллекта
Навигация по серым зонам искусственного интеллекта (ИИ) относится к этическим и моральным соображениям, возникающим при разработке и использовании систем ИИ. По мере развития технологии искусственного интеллекта она все больше интегрируется в различные аспекты жизни общества, включая здравоохранение, финансы, транспорт и уголовное правосудие. Эти серые зоны включают такие вопросы, как справедливость, подотчетность, прозрачность и конфиденциальность. Одной из основных серых зон ИИ..
Простая программа на Python, которая использует машинное обучение для прогнозирования результатов теста на ферритин на основе данных…
Простая программа на Python, использующая машинное обучение для прогнозирования результатов теста на ферритин на основе данных других тестов. Использование машинного обучения для прогнозирования результатов лабораторных анализов — PubMed Эти результаты подчеркивают существенную информационную избыточность, присутствующую в результатах анализов пациентов, и предлагают потенциал… pubmed.ncbi. nlm.nih.gov Пример программы pyhtom, написанной..
Насколько полууправляемое обучение стабилизировало часть 1 (машинное обучение)
Улучшение характеристик RF-DNA Fingerprinting в многолучевой среде внутри помещений с использованием полуконтролируемого обучения (arXiv) Автор : Мохамед к. Фадул , Дональд Р. Райзинг , Лакмали П. Вирасена , Т. Даниэль Лавлесс , Мина Сартипи Аннотация. Ожидается, что к 2025 году число развертываний Интернета вещей (IoT) достигнет 75,4 миллиарда. Примерно 70% всех устройств IoT используют слабое шифрование или не используют его; таким образом, подвергая их и подключенную к..
Развертывание успешной стратегии искусственного интеллекта // Часть 2: Экономическое обоснование
Развертывание успешной стратегии искусственного интеллекта // Часть 2: Экономическое обоснование Обычно существующие корпоративные данные предлагают настоящее Эльдорадо возможностей для самых разных вариантов использования машинного обучения или искусственного интеллекта. Итак, с чего начать? Худший возможный подход — сначала настроить модель ИИ, а затем искать подходящий вариант использования. Лучше сначала узнать о проблемах и потребностях ваших клиентов. Узнайте как можно..
Снится электрическая овца
10000 электрических овец в книге, созданной искусственным интеллектом Доктор Эрнесто Диас-Авилес, соучредитель и генеральный директор Libre AI Мы рады сообщить, что книга « Сновидения об электрических овцах » доступна на Amazon. Все гонорары будут использованы для поддержки наших инициатив по повышению грамотности в сфере ИИ / машинного обучения. В книге содержится 10000 овец, нарисованных искусственным интеллектом на основе машинного обучения (AI / ML). Машина,..
Kaggle Days Paris - выигрышное решение
Kaggle Days - (почти) официально самое интересное мероприятие для встреч, обучения и соревнований с самыми талантливыми специалистами по данным со всего мира. И вот как мы его выиграли. В январе этого года (2019 г.) в Париже прошло второе мероприятие Kaggle Days. Более 200 специалистов по данным со всего мира собрались, чтобы учиться, делиться знаниями и, в конечном итоге, соревноваться друг с другом в 11-часовом классном соревновании Kaggle , которое проходило во время конференции. В..
Методы Монте-Карло - учимся на собственном опыте
Наконец-то мы подошли к началу захватывающих вещей. В предыдущей статье был очень краткий обзор изучения оптимальной политики, когда агент был знаком с моделью среды. Но невозможно получить полную информацию о динамике окружающей среды на практике. Методы Монте-Карло (МК) позволяют учиться на чистом опыте. Работа методов MC Методы MC не требуют знания окружающей среды. Для них требуется только опыт : последовательность состояний, действий и вознаграждений, получаемых при..
как стать разработчиком питона
Привет, ребята, добро пожаловать на эту живую сессию от в Денвере меня зовут Рам, и я буду тот, кто берет эту живую сессию, так что, ребята эта живая сессия в основном мы будем говоря обо всех разработчиках викингов навыки, поэтому, если вы человек, который свежее или вы хотите перейти на значит стать разработчиком Python тогда ребята это видео специально для ты вы знаете, что вы будете в основном учиться все разные навыки Python разработчик должен стать потрясающим..
По какой-то причине я не смог найти это в документации Kubeflow. Спасибо, что спасли мне кучу
По какой-то причине я не смог найти это в документации Kubeflow. Спасибо, что избавили меня от боли и душевной боли :)
Как работает BERT  — простой обзор
Языки, пожалуй, самое прекрасное, что случилось с человечеством, без чего общение было бы неполным. Эта статья изначально была размещена на нашем веб-сайте компании . Flexday Solutions LLC  – это команда идейных лидеров, миссия которой заключается в предоставлении консультационных услуг и услуг по внедрению в AI, ML и облачные решения из Иллинойса, США. Существует большое разнообразие языков, которые люди используют в разных частях мира. Каждый день на каждом из этих языков..
Новая поисковая система с искусственным интеллектом и мобильное приложение для стабильного распространения — Еженедельные результаты
Еженедельные выводы в науке о данных и искусственном интеллекте Новая поисковая система с искусственным интеллектом и мобильное приложение для стабильной диффузии — еженедельные результаты Приложение для iPhone для Stable Diffusion, GitHub Codespaces и новая поисковая система AI для Интернета в результатах этой недели. Метафора — поиск в Интернете с помощью…
Развертывание конвейера глубокого обучения с помощью Docker на AWS
Примечание: эта статья написана с Мохамедом Лабуарди Модели глубокого обучения сложно разработать и настроить. Каждый специалист по данным может испытать чувство облегчения, обнаружив, что их модели работают с новыми данными так же хорошо, как и на этапах обучения, тестирования и проверки. Однако это не достижение, а начало новой зоны турбулентности: как модель (которая в нашем случае будет производиться как REST API) масштабируется для обработки растущего количества запросов?..
DeepMind изучает процесс и модель, основанную на результатах, значительно сокращая количество рассуждений…
Недавние исследования показали, что побуждение языковых моделей к генерации шагов рассуждений может повысить производительность в различных задачах рассуждения на естественном языке. Но как контролировать такие модели? Лучше использовать подходы, основанные на результатах, которые контролируют окончательный ответ, или…
Интерпретируемость и объяснимость модели: подробное руководство
В этой статье обсуждаются методы и лучшие практики для объяснения прогнозов, сделанных моделями на основе деревьев, нейронных сетей и глубокого обучения. Введение в объяснимость модели По мере того, как модели машинного обучения становятся все более распространенными в процессах принятия решений, важно понимать, как эти модели делают прогнозы, и иметь возможность объяснить процесс принятия решений широкому кругу аудитории. Это известно как объяснимость модели или способность..
Влияние Chat GPT и искусственного интеллекта на личное развитие
Влияние Chat GPT и искусственного интеллекта на личное развитие Что такое чат GPT? Chat GPT — это языковая модель, разработанная OpenAI, которая использует методы глубокого обучения для генерации ответов, подобных человеческим, на ввод текста. Он способен генерировать связный и осмысленный текст, что делает его ценным инструментом для различных приложений. Chat GPT основан на архитектуре GPT (Generative Pre-trained Transformer), которая была обучена на большом количестве текстовых..
Как мы использовали нейронные сети для обнаружения Avaxxers в Twitter
Нерешительность в отношении вакцинации имеет долгую историю, но в последнее время она была вызвана антивакцинными нарративами, распространяемыми в Интернете, что значительно снижает эффективность стратегий вакцинации, таких как стратегии вакцинации против COVID-19. Несмотря на широкое согласие в медицинском сообществе в отношении безопасности и эффективности доступных вакцин, большое количество пользователей социальных сетей по-прежнему завалены ложной информацией о вакцинах и, отчасти..
Анализ цифровых следов
Машинное обучение в Veridu Ваш цифровой след содержит ошеломляющее количество информации о вас, и Veridu использует ее для подтверждения вашей личности. Но как разобраться в массе неструктурированных данных? Как понять, что важно? И откуда мы знаем, что данные достоверны? Вот как… Решения Veridu для проверки личности основаны на сочетании механизма, основанного на правилах, который разрабатывался в течение нескольких лет, и системы машинного обучения. Обучая наши модели..
Извлечение значения ($) из матрицы путаницы
Матрица путаницы — это тип таблицы непредвиденных обстоятельств , используемой либо для обобщения , либо для визуализации производительности . em>о машинном обучении Модели классификации . Он определяет, насколько хорошо (или плохо) работает алгоритм в классификационных задачах, и имеет основополагающее значение для получения таких показателей производительности, как точность , отзыв , Точность , Специфичность , а также кривые AUC и ROC . Но как извлечь ценность (в..