Публикации
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..
Глубокое обучение, сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN), LSTM (долго…
Что такое глубокое обучение?
Собственно, глубокое обучение — это ветвь машинного обучения. Машинное обучение включает в себя несколько различных типов алгоритмов, которые получают несколько тысяч данных и пытаются извлечь из них уроки, чтобы предсказать новые события в будущем. Но глубокое обучение применяет нейронную сеть как расширенную или вариативную форму. Глубокое обучение способно обрабатывать миллион точек данных.
Самая фундаментальная инфраструктура глубокого обучения..
Сверточные нейронные сети
Это вещь? Прежде чем мы углубимся в это, давайте сначала представим, что такое обычные нейронные сети (вы можете пропустить эту часть, если вы уже знаете, что это такое).
Введение Обычные нейронные сети:
Вы можете представить нейронную сеть как некоторую функцию
Например,
Это обычная функция с двумя входными данными, и когда вы вводите такие входные данные, как 2,3, она возвращает 2³ = 8.
Это очень похоже на нейронные сети, но вы не даете только 2 входа, вы даете 500 или..
Привет ГАНу (Начальная версия)
Написав после долгого времени, вот основное + подробное объяснение генеративно-состязательных сетей и генеративно-состязательных сетей, основанных на стиле. Это объяснение разрешит все ваши сомнения относительно GAN, поскольку мы знаем, что понимание GAN немного сбивает с толку.
Посетите: amitnkhade.com
Введение
GAN — это просто генеративная модель, которая генерирует новые данные из входных данных. Они используются для выполнения неконтролируемых операций. Они работают в..
Ключевые концепции машинного обучения, как создавался ИИ, могут ли нейронные сети думать? и +!
НОВОСТНАЯ БЮЛЛЕТЕНЬ
Ключевые концепции машинного обучения, как создавался ИИ, могут ли нейронные сети думать? и +!
Информационный бюллетень по искусственному интеллекту (ИИ) от Towards AI # 16
Если у вас возникли проблемы с прочтением этого письма, просмотрите его в веб-браузере .
Всем привет. Мы надеемся, что вы хорошо. В этом выпуске мы погружаемся в захватывающую шпаргалку, в которой изложены ключевые концепции машинного обучения, история искусственного интеллекта (ИИ),..
Botanista - История распознавания листьев
Последние несколько месяцев я работал над своей магистерской диссертацией о компьютерном зрении в мобильных приложениях, созданных с помощью JavaScript. Проблема, над которой я работал, заключалась в том, чтобы распознать деревья по фотографиям их листьев.
Как я решил эту проблему? Сможете ли вы решить все части приложения на JavaScript?
Проблема - Классификация изображений
В своей диссертации я работал над распознаванием дерева по фотографии его письма. Я наткнулся на..
Модули Python для глубокого обучения!
Создание модуля на Python для проекта глубокого обучения включает организацию кода в логические компоненты, которые можно импортировать и использовать в других частях проекта. Вот несколько общих шагов, которые необходимо выполнить при создании модуля:
Определите функциональность . Перед созданием модуля важно определить функциональность, которую модуль должен предоставлять. Например, если вы строите модель глубокого обучения, вы можете создать модуль, содержащий код для..
Искусственный интеллект и машинное обучение
Искусственный интеллект и машинное обучение
История искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) длинная и извилистая, она восходит к заре вычислительной техники. В 1950 году Алан Тьюринг опубликовал статью под названием «Вычислительные машины и интеллект», в которой он предложил тест Тьюринга, тест способности машины демонстрировать интеллектуальное поведение, эквивалентное поведению человека или неотличимое от него. Тест Тьюринга до сих пор считается одним из..
Primer AI собирает более 40 миллионов долларов в серии B для создания искусственного интеллекта, который читает и пишет
Авторы Мэтт Око и Зак Бог
DCVC, который был одним из руководителей Primer's Seed и возглавлял его Series A, повторно вложил в Primer AI $ 40 млн + Series B. Это финансирование поможет Primer в дальнейшей коммерциализации своего программного обеспечения, которое может читать, понимать и резюмировать огромные объемы неструктурированного текста. и данные. Программное обеспечение Primer автоматизирует самые утомительные задачи аналитиков: копаться в сотнях документов и писать резюме..
Как контролировать точность гибки листового металла?
Точность гибки листового металла является ключевым процессом при формовании большинства деталей, а качество гибки напрямую влияет на окончательную форму и характеристики изделия.
Существует множество факторов, влияющих на точность гибки листового металла, таких как точность размера расширения аксессуаров, выбор формы и рациональность последовательности гибки и т. д. Таким образом, исследование точности гибки листового металла должны быть проанализированы от этих факторов один за..
Основы классификации изображений с помощью PyTorch
Основы классификации изображений с помощью PyTorch
За последние несколько лет было выпущено множество фреймворков глубокого обучения. Среди них PyTorch от Facebook AI Research очень уникален и получил широкое распространение благодаря своей элегантности, гибкости, скорости и простоте. Большинство фреймворков глубокого обучения либо слишком специфичны для разработки приложений без достаточной поддержки исследований, либо слишком специфичны для исследований без достаточной поддержки..
: новый инструмент искусственного интеллекта для улучшения молочного производства!
TL;DR:
TL;DR: Представляем DragGAN, манипулятор на основе GAN для синтеза визуального контента с точным контролем формы, позы, контроля и выражения. Паб. исследованиями Института Макса Планка, Массачусетского технологического института, Университета Пенсильвании и Google. Подписки на информационный бюллетень AI, чтобы быть в курсе последних исследований и проектов в области искусственного интеллекта. Станьте спонсором при создании стартапа, продукта или услуги в области ИИ. Отказ..
Как глубокое обучение стало огромной силой в мире искусственного интеллекта
Алгоритмы глубокого обучения произвели революцию в приложениях компьютерного зрения, заставив машины работать для множества задач, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка, вождение автономных транспортных средств, прогнозирование определенных событий в бизнесе и т. Д. В этой статье мы увидим, как глубокое обучение стало огромной силой в мире искусственного интеллекта.
Введение в глубокое обучение На заре ИИ исследователи создали алгоритмы, основанные на наборе..
