Публикации по теме 'ai'
Раскройте потенциал данных с помощью AWS Texttract: подробное руководство
Если вы работаете с большими объемами текстовых данных, вы знаете, насколько трудоемким и подверженным ошибкам может быть извлечение и анализ информации. Вот где на помощь приходит AWS Textract. Этот мощный инструмент, разработанный Amazon Web Services (AWS), использует искусственный интеллект (ИИ) для извлечения данных из различных документов с высокой точностью и скоростью. В этой записи блога мы более подробно рассмотрим, что такое AWS Textract, как он работает и как его можно..
Книги, которые нужно прочитать начинающим специалистам по данным в 2023 году
Вот некоторые из лучших книг по науке о данных и машинному обучению для начинающих или энтузиастов науки о данных, которые хотят сделать потрясающую карьеру в области науки о данных и искусственного интеллекта.
1. «Python для анализа данных», Уэс МакКинни :
Эта книга представляет собой всеобъемлющее руководство по изучению анализа данных с помощью Python, включая обработку данных, очистку и визуализацию.
Некоторые важные моменты из книги:
Введение в анализ данных: книга..
3 релевантных алгоритма машинного обучения, обычно используемых в коммерческих проектах ИИ: примеры кодирования и приложения
Машинное обучение (МО) стало неотъемлемой частью многих коммерческих проектов ИИ, предлагая инновационные решения сложных проблем в различных отраслях. В этой статье мы рассмотрим три алгоритма машинного обучения, которые обычно используются в коммерческих проектах ИИ: линейная регрессия, деревья решений и сверточные нейронные сети (CNN). Мы приведем краткий пример кодирования каждого алгоритма и обсудим его применение.
1. Линейная регрессия
Линейная регрессия — это контролируемый..
Преобразуйте свой рабочий процесс машинного обучения с помощью лучших инструментов контроля версий данных.
Контроль версий данных — важный аспект работы ML Engineer. Это относится к практике управления и отслеживания изменений, внесенных в данные, на протяжении всего рабочего процесса машинного обучения, от сбора и предварительной обработки данных до обучения и оценки модели.
Контроль версий данных имеет решающее значение для машинного обучения, поскольку он позволяет инженерам машинного обучения отслеживать все изменения, внесенные в данные, такие как модификации методов предварительной..
Раннее выявление заболеваний с помощью ИИ
Введение
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал мощным инструментом раннего выявления заболеваний, произведя революцию в области здравоохранения. Используя передовые алгоритмы и методы машинного обучения, системы ИИ могут анализировать медицинские данные с беспрецедентной скоростью и точностью. В этой статье рассматриваются новаторские исследования по раннему выявлению заболеваний с использованием ИИ, демонстрирующие его потенциальное влияние на улучшение результатов..
ИИ в программной инженерии — «Настоящее и будущее»
Паял Миттал
ИИ (искусственный интеллект) в том виде, в каком мы его знаем, является причиной всех достижений, которые мы наблюдаем в современном мире, на технологическом фронте (конечно!).
Вскоре мы увидим, как машины или роботы возьмут на себя большую часть человеческой работы.
От здравоохранения до страхования, от банковского дела до финансов, от электронной коммерции до Edtech и Fintech, мы можем видеть следы и неизгладимые впечатления от ИИ в каждой отрасли, и программное..
Простое руководство по различиям между ИИ и машинным обучением
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) часто используются соответственно, но это не одно и то же. Хотя оба они произвели революцию в том, как мы используем технологии, у них есть несколько отличий. Если вы довольно часто их путаете, прочитайте этот блог до самого конца, так как я буду исследовать ключевые различия между ИИ и МО, чтобы вы снова не ошиблись между ними.
Прежде чем мы углубимся в различия, кратко рассмотрим, что такое AI и ML.
Что такое искусственный..
Новые материалы
Golang: Jaeger и OpenTelemetry
В настоящее время в разработке программного обеспечения большинство из нас уже применяют концепцию микросервисов. Микросервисы — это распределенная система, основанная на домене/областях, где..
Работа с минимизацией сожалений в машинном обучении, часть 4
Двойной оракул, сводящий к минимуму сожаления, для игр с расширенными формами (arXiv)
Автор: Сяохан Тан , Ле Конг Динь , Стивен Маркус Макалир , Яодун Ян .
Аннотация: Включая минимизацию..
Как использовать модули промисов в Node.js
Node.js предоставляет нам модули обещаний , чтобы сделать наш код чище и удобнее в сопровождении, но не все знают, как и когда правильно применять эти модули.
Вот почему в этой статье я..
Жемчужины мудрости для младшего разработчика
50+ вещей, о которых я бы хотел, чтобы кто-то сказал мне тогда
Недавно я имел удовольствие сидеть в группе экспертов, проводящих руководство для комнаты, полной «новых талантов» (причудливый..
Недавние исследования в области Метавселенной, часть 2 (Технологии будущего)
Начало работы с Метавселенной
Что такое метавселенная? И стоит ли вам покупать? Метавселенная становится стратегической технологической тенденцией благодаря..
Как ждать в JavaScript?
Очень часто при разработке веб-сайтов или приложений приходится либо ждать определенное время, либо ждать завершения чего-то определенного. В этом руководстве вы узнаете о различных методах и..
Создание векторной поисковой системы с использованием HNSW и косинусного подобия
Hierarchical Navigable Small World graphs (HNSW) — это алгоритм, который обеспечивает эффективный поиск ближайших соседей, а библиотека Sentence Transformers позволяет генерировать семантически..