Публикации по теме 'machine-learning'
Как используется представление изображения, часть 2 (компьютерное зрение)
Использование полнотекстовых изображений слайдов из самоконтролируемого контрастного обучения для регрессии соответствия меланомы (arXiv)
Автор: Шон Груллон , Вон Сперриер , Цзяи Чжао , Кори Чиверс , Ян Цзян , Киран Мотапарти , Майкл Бонэм , Джулианна Янни .
Аннотация: хотя меланома встречается реже, чем некоторые другие виды рака кожи, долгосрочная выживаемость пациентов крайне низка, если диагноз не поставлен. Диагностика затруднена из-за высокого уровня..
Наука о данных для глобальной торговли дикой природой
Данные для изменения
Наука о данных для глобальной торговли дикой природой
Широкий и глубокий анализ импорта незаконного оборота дикой природы в США.
Этот проект завершили Алекс Харди, Рая Абурджили и я, Ани Мадуркар.
В этой истории мы обсудим наш проект в целом, включая определение проблемы, уточняющие предположения, методы обоснования, оценку результатов и многое другое. Он не будет содержать фрагментов кода, поэтому, если вас интересует дизайн панели инструментов кода /..
Чат-бот AI с НЛП: распознавание речи + трансформеры
Чат-бот AI с НЛП: распознавание речи + трансформеры
Создайте говорящего чат-бота на Python и разговаривайте со своим ИИ.
Резюме
В этой статье я покажу, как использовать предварительно обученные инструменты для создания чат-бота, который использует искусственный интеллект и распознавание речи, то есть говорящего ИИ.
НЛП (обработка естественного языка) - это область искусственного интеллекта, изучающая взаимодействие между компьютерами и человеческими языками, в частности,..
Ответы на вопросы (часть 1): зачем создавать системы ответов на вопросы?
Ответы на вопросы — многообещающее применение обработки естественного языка (NLP). Для организаций это обещает разблокировать информацию, скрытую в хранилищах документов, и сделать ее доступной для заинтересованных сторон своевременно и быстро. Цель этой серии — познакомить читателей с системами ответов на вопросы и продемонстрировать использование существующих библиотек для быстрого создания системы ответов на вопросы с использованием предварительно обученных вложений BERT. В первой..
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 сожалений, методы двойного оракула продемонстрировали быструю сходимость к равновесию Нэша (NE) в играх нормальной формы и играх расширенной формы с помощью таких алгоритмов, как онлайн-двойной оракул (ODO) и двойной оракул расширенной формы (XDO). , соответственно. В этом исследовании мы..
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 четырем ключевым инновациям: 1️⃣ Web3 2️⃣ Пространственные вычисления 3️⃣ Цифровой двойник… www.gartner.com
Личность, преступления и правоохранительные органы в Метавселенной ( arXiv)
Автор: Хуа Сюань Цинь , Юян Ван , Пань Хуэй
Аннотация . В связи с бумом проектов,..
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 значимые вложения предложений.
В нашем руководстве мы будем использовать библиотеку python HNSWlib, которая обеспечивает быструю реализацию HNSW с эффективным использованием памяти.
Но сначала почему?
Хотя существует множество существующих поисковых систем и баз данных, предоставляющих..
Новые материалы
Как получить 5-звездочные отзывы на Upwork
Как получить 5-звездочные отзывы на Upwork
Фрилансеры и работники гиг-экономики больше, чем когда-либо, зависят от отзывов клиентов, чтобы влиять на решения людей работать с ними. После многих..
Новые темы: семинары по основам программирования, неделя 2
(Семинары, указанные ниже, в настоящее время закрыты. Чтобы узнать о новейших семинарах, пожалуйста, ознакомьтесь с последней записью в блоге )
Добро пожаловать на вторую неделю наших..
Рекомендательные системы в науке о данных
Системы рекомендаций являются неотъемлемой частью современной науки о данных. Это алгоритмы, предназначенные для прогнозирования того, что может понравиться или заинтересовать пользователя, на..
Составление схемы курса Udemy Javascript
Составление схемы курса Udemy Javascript
Я пишу код с тех пор, как четыре года назад окончил колледж. Я внес свой вклад в сообщество, читая лекции, отвечая на stackoverflow и работая в..
Статическая типизация в TypeScript: основы Typescript
Понимание статической типизации
TypeScript, расширенный набор JavaScript, был разработан Microsoft в 2012 году для устранения некоторых ограничений JavaScript. Одним из его основных предложений..
Как использовать SAAS на благо вашего бизнеса
В деловом мире SAAS (программное обеспечение как услуга) становится все более популярным. И неудивительно, почему — SAAS предоставляет ряд преимуществ для предприятий любого размера.
Вот лишь..
Приложения случайного блуждания, часть 1 (статистика + машинное обучение)
Смещенное случайное блуждание при динамической перколяции (arXiv)
Автор: Себастьян Андрес , Нина Гантерт , Доминик Шмид , Перла Сузи
Аннотация: мы изучаем смещенные случайные..