Публикации

Эпоха искусственного интеллекта в физике
В недавнем исследовании искусственный интеллект впервые смог точно смоделировать физику. Это огромный прорыв в исследованиях ИИ, который может иметь значение для многих различных отраслей. В этом сообщении блога мы рассмотрим, на что искусственный интеллект способен сейчас и как он может изменить будущее физики, а также других областей, таких как медицина, инженерия и многое другое! Во-первых, что такое искусственный интеллект? Проще говоря, ИИ — это компьютерная система, которая..
Представляем Ensemble: больше лучше, чем один!
Эта статья познакомит вас с основами ансамблевых методов машинного обучения. Вместе мы стоим, раздельно - падаем Я уверен, что вы выучили эту цитату в школе из известной басни о старом фермере и этих пятерых сыновьях. Я знаю, что, должно быть, прошло довольно много времени, когда вы об этом прочитали. Не волнуйтесь, мы вернемся к короткой версии этой басни. Жил-был старый фермер. У него было пятеро сыновей. Они были очень эгоистичны. Они всегда ссорились друг с другом. Он..
Последние обновления медицинских визуальных ответов на вопросы, часть 4 (машинное обучение)
MF2-MVQA: многоэтапный метод объединения функций для визуальных ответов на медицинские вопросы (arXiv) Автор: Shanshan Song , Jiangyun Li , Jing Wang , Yuanxiu Cai , Wenkai Dong . Аннотация: Существует ключевая проблема в задаче ответа на медицинские визуальные вопросы, заключающаяся в том, как эффективно реализовать слияние функций языка и медицинских изображений с ограниченными наборами данных. Чтобы лучше использовать многомасштабную информацию медицинских изображений,..
Обнаружение рака молочной железы с помощью машинного обучения
Сагар Джоши Начинающие специалисты по данным и инженеры по машинному обучению, добро пожаловать в захватывающее путешествие в мир анализа медицинских данных и прогнозного моделирования! В этом сообщении блога мы углубимся в процесс обнаружения рака молочной железы с помощью методов машинного обучения. К концу этой статьи вы будете иметь четкое представление о том, как построить простую, но мощную модель обнаружения рака молочной железы и как адаптировать ее к вашим собственным..
Плохой почерк больше не проблема
Как создать свою первую нейронную сеть, которая сможет различать рукописные цифры Искусственный интеллект иногда может показаться унизительным, но на самом деле он не очень сложен. Нейронные сети — это основа ИИ, в котором каждый «робот», которого вы видите в Интернете, способный принимать собственные решения , имеет внутри своей программы как минимум одну закодированную нейронную сеть. Наиболее важной задачей нейронных сетей являются классификаторы изображений , способные выявлять..
Консультации по личному гороскопу
Анализ, прогнозы и рекомендации, предоставленные в рамках этой консультации, подготовлены астрологом, а не компьютерным прогнозом. Ваш прогноз гороскопа будет в следующем формате: Поворотный момент в жизни: Дата рождения и оценка имени: мы оцениваем данный DOB и полное имя (имя, как в публичном удостоверении личности, например, в паспорте). Это оценка. Личность и характер человека . Посоветуйте, как вы можете использовать свою личность для своих будущих перспектив...
Дисбаланс классов: устранение смещения из выборочных данных
Алгоритмы дерева решений, такие как случайный лес, могут использовать балансировку методы для устранения дисбаланса классов и включения затрат для конкретных классов или штрафов в процессе обучения модели. Вот объяснение того, как алгоритмы дерева решений могут использовать эти методы: Бэггинг и случайный лес (стратегическая выборка). Алгоритмы дерева решений, такие как случайный лес, используют методику ансамблевого обучения, называемую бэггингом, при которой несколько деревьев..
Сертифицированный профессиональный инженер по машинному обучению Google
"Скачать сейчас" Превратите бизнес-задачи в варианты использования ML Выберите оптимальное решение (ML или не ML, индивидуальное или готовое) Определите, как выходные данные модели должны решить бизнес-проблему Определите источники данных (доступные или идеальные) Определите проблемы ML (тип проблемы, результат прогнозов, форматы ввода и вывода) Определить критерии успеха бизнеса (согласование показателей машинного обучения, ключевые результаты) Выявление рисков для решений ML..
Проблемы линейной регрессии в реальном времени
Уморительно простое руководство с примерами, кодом и советами по решению проблем Введение: Добро пожаловать в дурацкий и чудесный мир линейной регрессии! В этом простом, забавном и всеобъемлющем руководстве мы рассмотрим концепции линейной регрессии, приведем занимательные примеры, пошагово объясним код и рассмотрим его сильные и слабые стороны. Приготовьтесь к полному смеха путешествию, когда мы углубимся в 25 разнообразных сценариев, в которых линейная регрессия сияет, даже когда..
Вы можете либо позволить ИИ
Искусственный интеллект (ИИ) может революционизировать то, как мы работаем, повышая производительность и эффективность в самых разных отраслях. В этой статье мы рассмотрим некоторые из способов, которыми ИИ уже повышает производительность, и как ожидается, что он продолжит делать это в будущем. Одним из наиболее важных способов повышения производительности ИИ является автоматизация. Взяв на себя повторяющиеся и трудоемкие задачи, ИИ может освободить людей, чтобы они могли..
Как запустить ROCM в Docker для машинного обучения на графическом процессоре AMD
Вы когда-нибудь хотели начать работу с машинным обучением на своем рабочем столе только для того, чтобы обнаружить, что pytorch и tensorflow не хотят работать на вашем графическом процессоре AMD и хотят работать только с графическими процессорами Nvidia? Если это так, эта статья должна помочь вам начать машинное обучение с версиями ROCM Pytorch или Tensorflow в док-контейнере. Я тестировал это как на Ubuntu 20.04, так и на Ubuntu 22.04, и, похоже, он работает хорошо. Я следовал..
Как работает энтропийный оптимальный транспорт, часть 5 (машинное обучение)
Почти точные границы сходимости для полудискретного энтропийного оптимального транспорта (arXiv) Автор : Алекс Делаланд Аннотация: Получены почти точные и неасимптотические оценки сходимости решений энтропийного полудискретного оптимального переноса. Эти оценки количественно определяют устойчивость двойственных решений регуляризованной задачи (иногда называемых потенциалами Синкхорна) относительно. параметр регуляризации, для которого мы обеспечиваем зависимость лучше, чем..
Деревья решений с градиентным усилением - объяснение
С подробным объяснением ускорения и реализации scikit-learn Дерево решений строится на итеративном задании вопросов для разделения данных. Проще концептуализировать разделение данных с помощью визуального представления дерева решений: Одно дерево решений склонно к переобучению. Чтобы снизить риск переобучения, предпочтительны модели, сочетающие множество деревьев решений. Эти комбинированные модели также обладают лучшими характеристиками с точки зрения точности. Случайные леса..
Модели гауссовых смесей
Один из самых простых способов оценить плотность распределения — использовать параметрическую модель для определения распределения. Например, можно предположить, что данные следуют распределению Гаусса, и попытаться подогнать выборки под соответствующее распределение. Подгонка здесь относится к оценке среднего значения и дисперсии — параметров распределения Гаусса. Это работает хорошо, пока распределение является одномодальным. Подгонка одной гауссианы к мультимодальному распределению..
Итак, суть проблемы в том, что нам трудно разделить интеллект на компоненты и…
Хорошо, суть проблемы в том, что нам трудно разделить интеллект на компоненты и приоритеты, которые не являются антропоцентрическими. Уберите людей из языкового мировоззрения, и вы сможете отбросить все двусмысленности, связанные с ценностью, целью, моралью и воображаемыми существами. Суть естественного права можно свести к полезности и устойчивости среди рисков и возможностей. Сознание полезно для определенного вида (или машины), когда оно увеличивает живучесть вида больше, чем..
ИИ может помочь вам определить супер программистов!
На что мы обращаем внимание, когда нанимаем программистов? Умение писать функционально правильные программы — те, которые проходят тестовые случаи? Если нет, то почему мы все используем автоматизированные оценки программирования на рынке, которые основаны только на количестве пройденных тестов? Если в наши дни ИИ может автоматически управлять автомобилями, может ли он не оценивать программы так же, как люди? Оно может. Искусственный интеллект может помочь..
Информационный бюллетень № 62 - Метапланы универсального речевого переводчика
Грэм Лейн — 01 марта 2022 г. — Просмотреть онлайн→ Привет , Добро пожаловать в информационный бюллетень Nural, где вы найдете подборку статей, новостей и интересных компаний, посвященных тому, как ИИ используется для решения глобальных глобальных проблем. Наша цель - убедиться, что вы всегда в курсе самых важных событий в этой быстро развивающейся области. Теперь у нас есть раздел «Вакансии», в котором в настоящее время представлена ​​замечательная роль специалиста по..
Необоснованная эффективность общих моделей
Тестирование универсальной модели на смехотворно сложной задаче В предыдущей статье я попытался развенчать несколько расплывчатую идею о том, что куча моделей (каждая из которых специализируется на подмножестве набора данных) должна работать лучше, чем одна модель. Для этого я взял часть набора данных (например, только американских клиентов) и обучил модель для этой группы, также известную как специализированная модель . Затем я обучил вторую модель для всего набора данных (то..
Чему курс ИИ научил меня о жизни
Этой весной я прошел курс машинного обучения в NBI, и хотя он не только дал мне больше возможностей и увеличил мою зарплату, он также научил меня некоторым основам нахождения удовлетворения от жизни. Когда я прочитал об алгоритме машинного обучения K ближайших соседей, я начал видеть сходство с этим алгоритмом и тем, как проходит наша жизнь. Я мог видеть параллель между K ближайшими соседями, алгоритмом разбрасывания случайных точек, а затем повторением до тех пор, пока не будут найдены..
Что такое алгоритм Q-Learning?
В этом методе нет моделей данных, поэтому он может узнать значение действия в любом заданном состоянии. Поскольку ему не требуется модель среды, он может решать проблемы со стохастическими переходами и вознаграждениями без необходимости адаптации. Чтобы максимизировать ожидаемое значение общего вознаграждения на любых и всех последующих шагах, Q-обучение обеспечивает оптимальную политику для каждого конечного марковского процесса принятия решений (FMDP). Учитывая неограниченное время..