Թեմայի վերաբերյալ հրապարակումներ 'technology'
Machine Learning News Digest (3 հունվարի 2020)
Մեքենայի ուսուցման հետ կապված նորությունների վերջին զարգացումների ամփոփում
2019 թվականն ավարտվեց, և 2020 թվականը պաշտոնապես իր ճանապարհին է։
Նախորդ տասնամյակում մենք տեսանք մի քանի զարգացումներ մեքենայական ուսուցման տիրույթում և ամբողջ Արհեստական ինտելեկտի ոլորտում, որպես ամբողջություն:
2010–2019 թվականները տասնամյակ էր, որը տեսավ բնական լեզվի մշակման վերելքը՝ մարդանման չաթ-բոտերի հայտնվելով։ նաև, մենք ականատես եղանք Ավտոմատացված մեքենայական ուսուցման ներդրմանը և ինքնավար..
Ինչպես են գործում AMPA ընկալիչները մաս 2 (Նյարդագիտություն)
AMPA ընկալիչները դեպրեսիայի թերապևտիկ կառավարման մեջ (PubMed)
Հեղինակ՝ D Bleakman , A Alt , J M Witkin
Վերացական․ AMPA ընկալիչների և այլ իոնոտրոպային գլյուտամատային ընկալիչների փոփոխություններ են գրանցվել դեպրեսիայի ժամանակ և հակադեպրեսանտային բուժումից հետո: Միացությունները, որոնք ուժեղացնում են ազդանշանը AMPA ընկալիչների միջոցով (AMPA receptor potentiators) ցուցադրում են հակադեպրեսանտի նման վարքային էֆեկտներ կենդանիների մոդելներում և առաջացնում են նեյրոնային էֆեկտներ,..
Մեքենայական ուսուցման թշնամու դեմ պայքար #1, տվյալների վատ որակ — Հարցազրույց Սահար Չանգուելի հետ, բ.գ.թ.
Տվյալների որակը բիզնեսի խնդիր է, ինչպես նաև տեխնոլոգիական խնդիր: Դա տվյալների վրա հիմնված բիզնեսի և մեքենայական ուսուցման ամենամեծ թշնամին է: Վատ որակի տվյալները կարող են արգելափակել կամ անօգտագործելի դարձնել տվյալների նախագիծը կամ մեքենայական ուսուցման գործը և, հետևաբար, ծախսել գումար, մարդկային ռեսուրսներ և ժամանակ: Տվյալների որակի հետ կապված խնդիրները պետք է լինեն նպատակային, համակարգային և շարունակական, այլ ոչ թե հսկայական, մեկանգամյա կատարողական իրադարձություն:
Հրապարակված է D3M..
Գործառույթների կոդավորման մաս 1-ի կիրառությունները (մեքենայական ուսուցում)
Wav2vec Feature Encoder-ի սև տուփի բացում (arXiv)
Հեղինակ՝ Kwanghee Choi , Eun Jung Yeo
Վերացական . Ինքնավերահսկվող մոդելները, մասնավորապես՝ wav2vec-ը և դրա տարբերակները, խոստումնալից արդյունքներ են ցույց տվել խոսքի տիրույթում ներքևի տարբեր առաջադրանքներում: Այնուամենայնիվ, նրանց ներքին աշխատանքը վատ է ընկալվում, ինչը պահանջում է խորը վերլուծություններ այն մասին, թե ինչ է սովորում մոդելը: Այս հոդվածում մենք կենտրոնանում ենք կոնվոլյուցիոն առանձնահատկությունների կոդավորման..
Երիկամների քարերի հետ գործ ունենալով մեքենայական ուսուցման մաս 2-ով (AI առողջապահության ոլորտում)
Որոնք են երիկամների քարերը:
Երիկամների քարեր - Ախտանիշներ և պատճառներ Երիկամային քարերը (որը նաև կոչվում է երիկամային քարեր, նեֆրոլիտիազ կամ միզաքար) հանքանյութերից և աղերից պատրաստված կոշտ նստվածքներ են… www.mayoclinic: org
Խորը ուսուցման վրա հիմնված երիկամների քարերի նույնականացման առանձնահատկությունների միաձուլման ռազմավարությունների համեմատություն (arXiv)
Հեղինակ՝ Էլիաս Վիլալվազո-Ավիլա , Ֆրանսիսկո Լոպես-Տիրո , Դանիել..
Ինչպես HEIF-ը խնայում է տարածքը առանց որակի խախտման
Լուսանկարչական աշխարհի սուպերհերոս
Ինչպես ձեզ կասի ցանկացած տեխնոլոգիայի սիրահար, թվային հիշողություններ ստեղծելու, փոխանակելու և պահելու մեր անհագ ախորժակը տվյալների պահպանման աշխարհում դառնում է փշոտ խնդիր: Մենք հուսահատ ենք փնտրում արդյունավետ ուղիներ՝ փրկելու մեր նկարահանումները՝ չկորցնելով մեր թանկարժեք պահերի էությունը: Մուտքագրեք բարձր արդյունավետության պատկերի ձևաչափ (HEIF): Հնչում է ֆոտոաշխարհի սուպերհերո՞ս: Դուք կարող եք ավելի մոտ լինել ճշմարտությանը, քան կարծում եք:..
Մեքենայական ուսուցման և ընդհանրապես AI-ի ներկա և ապագա վիճակը
Մեքենայական ուսուցման և ընդհանրապես AI-ի ներկա և ապագա վիճակը
Մոտ երկու կամ երեք տարի առաջ ես կարդացի մի քանի թրենդային հոդվածներ գալիք, այսպես կոչված, արհեստական ինտելեկտի ձմռան մասին: Տեսնենք, թե ինչպես է այն հիմա:
Ոչ միայն արհեստական ինտելեկտի ձմեռ չկա, այլեւ ներկայումս բառացիորեն հակառակն է։ Անցած ամիսներին կամ հենց այս տարում մենք տեսանք բաներ, որոնք շունչս կտրեցին։ Նման բաներ, ինչպիսիք են DALL-E-ն, GPT-3-ը, մեծ առաջընթացը նոր սպիտակուցների մոդելավորման գործում՝..
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..