Публикации по теме 'ai'


Ключевые свойства функций активации в нейронных сетях
Влияние выбора функции активации в CNN Как мы видели в прошлой статье, функции активации являются фундаментальной концепцией нейронных сетей, поскольку они привносят в сеть нелинейность, позволяя модели изучать более сложные отношения и фиксировать сложные закономерности в данных. В этом блоге мы узнаем об общих, но важных свойствах функций активации и о том, как они влияют на производительность модели. Знание того, как эти свойства влияют на производительность и сходимость..
Понимание объяснимого ИИ: изучение преимуществ и проблем интерпретируемой машины…
Поскольку искусственный интеллект (ИИ) становится все более распространенным явлением, необходимость прозрачности, подотчетности и доверия к системам ИИ приобретает первостепенное значение. Объяснимый ИИ (XAI) — это подполе ИИ, целью которого является сделать модели машинного обучения более интерпретируемыми, понятными и объяснимыми для людей. В этой статье мы представляем обзор XAI, его мотивации, приложений и проблем. Мы обсудим различные методы и подходы, используемые в XAI, такие как..
AI: определение фантазии из реальности
Роботы захватывают мир, миллионы людей остались без работы из-за автоматизации, конец цивилизации, которую мы знаем. К настоящему моменту вы, наверное, слышали, как говорят об искусственном интеллекте. Наезженные линии часто отклоняются от реальности и доходят до абсурда, в основном благодаря множеству культовых фильмов 80-х, которые устанавливают планку того, что мы ожидаем от роботов. 10 лет назад такие творческие мысли не имели большого значения. Они были не более чем фантазией...
Чтобы открыть новый путь для ИИ, ученые предлагают новый тип нейроморфных искусственных нанопроводов…
Поддерживая сеть нанопроводов в состоянии, аналогичном состоянию мозга на «грани хаоса», система может выполнять задачи на оптимальном уровне. Как мы все знаем, сложность системы обработки информации человеческим мозгом не имеет себе равных в современных самых передовых суперкомпьютерах. Десятки миллиардов нейронов в головном мозге связаны через синапсы, образуя сложную нейронную сеть. В условиях сложного взаимодействия между нелинейными элементами нервных синапсов и топологией..
Новейшие передовые технологии и методы, используемые и изучаемые в здравоохранении…
Новейшие передовые технологии и методы, используемые и изучаемые в отрасли здравоохранения. Новейшие передовые технологии и методы, используемые и изучаемые в отрасли здравоохранения, освещены в следующих параграфах: В настоящее время ИИ, используемый в здравоохранении, обычно представляет собой АОН, который может решать задачи классификации и кластеризации на основе текста, голоса или изображений. Эти системы превосходно распознают образы в обширных наборах данных. Примеры ANI..
Обучение моделей компьютерного зрения для отслеживания арендованных активов и проблем с сортировкой: интервью с…
Эта статья изначально была опубликована в блоге Encord, который вы можете прочитать здесь . Как ИИ может помочь решить реальные операционные проблемы для предприятий и их сотрудников на местах? Именно этот вопрос побудил Шарлотту Бакс создать Captur . Компания Captur, основанная в 2020 году, использует компьютерное зрение для захвата изображений и обнаружения повреждений физических активов. За последние два года Captur работала с крупными мировыми игроками в области..
Кодирование к ответу, часть 10
Сигналы … Программирование к ответу, часть 9 Когда системные вызовы… mikail-eliyah.medium.com Мы начнем с того, что покажем, как случайные сигналы могут быть некоррелированными (кроме самих себя) и как они компенсируют себя. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Function to generate normalized signals #def generate_normalized_signal(length): # return np.random.normal(loc=0, scale=1, size=length) # Function to..