Թեմայի վերաբերյալ հրապարակումներ 'machine-learning'
Այս AI տեղեկագիրը այն ամենն է, ինչ ձեզ անհրաժեշտ է #11
Ինչ է տեղի ունեցել այս շաբաթ AI-ում
Stable diffusion -ը կրկին մեր ուշադրությունը հրավիրեց, բայց ավելի ճիշտ, թե որքանով է կայուն դիֆուզիոն նախաձեռնությունը ազդում նոր հետազոտությունների վրա և առաջ է տանում ոլորտը: Անհավանականորեն հիանալի է նման հզոր մոդել ունենալ բաց կոդով: Պատկերների ստեղծման տիրույթի մեր ընկերներից շատերը ներկայումս խաղում և իրականացնում են դրա տարբեր տարբերակները օր ու գիշեր: Դրանցից մեկը, որը մենք գտնում ենք, շատ հետաքրքիր և խոստումնալից է, նոր թերթն է՝ Պատկերը..
Սխալների չափումներ մեքենայական ուսուցման մեջ
Մենք՝ մարդիկ, երբեք չենք կարող լինել 100% կատարյալ, որքան էլ որ փորձենք, կարող ենք առավելագույնը 99% լավ լինել, բայց ոչ երբեք 100%: Եթե մենք՝ մարդիկ, 100% կատարյալ չենք, ինչպե՞ս կարող է լինել մեքենան: Բայց հետաքրքիրն այն է, որ նրանք կարող են ավելի լավը լինել, քան մարդը, եթե կատարյալ մարզված լինեն, քանի որ մարդիկ չեն կարող կրկնել նույն բանը, բայց մեքենան կարող է դա անել, երբեք չի ձանձրանում նույն բանը նորից ու նորից անելուց, որպեսզի մարզվի։ ամեն անգամ այն սովորում է նոր տարր և..
Փիթեր Նորվիգի և Ստյուարտ Ռասելի «Արհեստական ինտելեկտ. ժամանակակից մոտեցում» գրքի ամփոփում
Փիթեր Նորվիգի և Ստյուարտ Ռասելի «Արհեստական ինտելեկտ. ժամանակակից մոտեցում» ընդարձակ և բարձր գնահատականի դասագիրք է, որը ծառայում է որպես արհեստական ինտելեկտի (AI) ոլորտի համապարփակ ուղեցույց: Գիրքն ընդգրկում է թեմաների լայն շրջանակ՝ հիմնարար հասկացություններից մինչև առաջադեմ տեխնիկա, և ուսումնասիրում է AI-ի գործնական կիրառություններն ու էթիկական հետևանքները: Տեսության և գործնական օրինակների իր հավասարակշռված խառնուրդով այն դարձել է հիմնական ռեսուրս ուսանողների, հետազոտողների և ոլորտի..
**Վերնագիր. Առևտրային գործառնությունների պարզեցում. Պատվերների պատճենում MetaTrader-ից մինչև ինտերակտիվ բրոքերներ**
**Վերնագիր. Առևտրային գործառնությունների պարզեցում. Պատվերների պատճենում MetaTrader-ից մինչև ինտերակտիվ բրոքերներ**
**Ներածություն.** Առևտրի աշխարհում արդյունավետությունն ու ճշգրտությունը առաջնային են: Առևտրականները հաճախ օգտագործում են բազմաթիվ հարթակներ՝ իրենց ներդրումները կառավարելու համար, և այս հարթակների միջև պատվերներ անխափան փոխանցելու ունակությունը կարող է մեծապես բարձրացնել նրանց առևտրային փորձը: Նման լուծումներից մեկը MetaTrader-ից մինչև Ինտերակտիվ բրոքերների փոխկապակցված..
Դաշնային ուսուցման պետություն 2023 թվականին մաս 5
Դաշնային ուսուցում տարասեռ տվյալներից վերահսկվող Բայեսյան օդային ագրեգացիայի միջոցով (arXiv)
Հեղինակ՝ Tomer Gafni , Kobi Cohen , Yonina C. Eldar
Համառոտագրություն. Դաշնային ուսուցումը (FL) մեքենայական ուսուցման ձևավորվող հարացույց է բազմաթիվ եզրային սարքերի վրա ուսուցման մոդելների համար, որոնք պահում են տեղական տվյալների հավաքածուներ՝ առանց տվյալների հստակ փոխանակման: Վերջերս օդային (OTA) FL-ն առաջարկվել է նվազեցնել թողունակությունը և էներգիայի սպառումը, թույլ տալով օգտվողներին..
Ուսումնասիրելով մեքենայական ուսուցման մեջ կլաստերավորման մեթոդների տեսակները
Ներածություն:
Բարի գալուստ, համակուրսեցիներ, մեքենայական ուսուցման հետաքրքիր աշխարհում կլաստերավորման մեթոդների հետաքրքիր հետազոտությանը: Կլաստերավորումը հզոր տեխնիկա է, որն օգնում է մեզ բացահայտել թաքնված կառուցվածքները տվյալների ներսում՝ խմբավորելով նմանատիպ օրինակները: Այս բլոգի գրառման մեջ մենք կխորանանք կլաստերավորման տարբեր տեսակների մեջ և կհասկանանք, թե ինչպես կարող են դրանք կիրառվել իրական աշխարհի խնդիրները լուծելու համար: Այսպիսով, եկեք սկսենք:
1. K-Means Clustering:
Այս..
Ինչպե՞ս պետք է օգտագործվի փուլային զանգվածի բաժանման մոդելը:
Ես մոդելավորում եմ 16x16 տարրի փուլային զանգված, թեև չափն իրականում կարևոր չէ: Իմ տեսական սարքավորումն ունի զանգվածի յուրաքանչյուր տարրի հետևում փուլային փոխարկիչ, այնպես որ ես կարող եմ ամբողջությամբ ղեկավարել զանգվածը:
Քանի որ ես հստակ օրինակ չունեմ անցնելու, իմ կարծիքն այն է, որ այս զանգվածը ղեկավարելու համար ես պետք է ստեղծեմ բաժանված զանգված, որտեղ յուրաքանչյուր տարր նշված է որպես անկախ ենթազանգված: Դա անելու համար ես SubarraySelection պարամետրը դնում եմ eye(256):
Ես զանգվածը..
Նոր նյութեր
Օգտագործելով Fetch Vs Axios.Js-ը՝ HTTP հարցումներ կատարելու համար
JavaScript-ը կարող է ցանցային հարցումներ ուղարկել սերվեր և բեռնել նոր տեղեկատվություն, երբ դա անհրաժեշտ լինի: Օրինակ, մենք կարող ենք օգտագործել ցանցային հարցումը պատվեր ներկայացնելու,..
Տիրապետել հանգստության արվեստին. մշակողի ուղեցույց՝ ճնշման տակ ծաղկելու համար
Տիրապետել հանգստության արվեստին. մշակողի ուղեցույց՝ ճնշման տակ ծաղկելու համար
Ինչպե՞ս հանգստացնել ձեր միտքը և աշխատեցնել ձեր պրոցեսորը:
Ինչպես մնալ հանգիստ և զարգանալ ճնշման տակ...
Մեքենայի ուսուցում բանկային և ֆինանսների ոլորտում
Բարդ, խելացի անվտանգության համակարգերը և հաճախորդների սպասարկման պարզեցված ծառայությունները բիզնեսի հաջողության բանալին են: Ֆինանսական հաստատությունները, մասնավորապես, պետք է առաջ մնան կորի..
Ես AI-ին հարցրի կյանքի իմաստը, այն ինչ ասում էր, ցնցող էր:
Այն պահից ի վեր, երբ ես իմացա Արհեստական ինտելեկտի մասին, ես հիացած էի այն բանով, թե ինչպես է այն կարողանում հասկանալ մարդկային նորմալ տեքստը, և այն կարող է առաջացնել իր սեփական արձագանքը դրա..
Ինչպես սովորել կոդավորումը Python-ում վագրի պես:
Սովորելու համար ծրագրավորման նոր լեզու ընտրելը բարդ է: Անկախ նրանից, թե դուք սկսնակ եք, թե առաջադեմ, դա օգնում է իմանալ, թե ինչ թեմաներ պետք է սովորել: Ծրագրավորման լեզվի հիմունքները, դրա..
C++-ի օրական բիթ(ե) | Ամենաերկար պալինդրոմային ենթաշարը
C++ #198-ի ամենօրյա բիթ(ե), Ընդհանուր հարցազրույցի խնդիր. Ամենաերկար պալինդրոմային ենթատող:
Այսօր մենք կանդրադառնանք հարցազրույցի ընդհանուր խնդրին. Ամենաերկար palindromic substring...
Kydavra ICAReducer՝ ձեր տվյալների ծավալայինությունը նվազեցնելու համար
Ի՞նչ է ICAReducer-ը:
ICAReducer-ն աշխատում է հետևյալ կերպ. այն նվազեցնում է նրանց միջև բարձր փոխկապակցված հատկանիշները մինչև մեկ սյունակ: Բավականին նման է PCAreducer-ին, չնայած այն..