Публикации по теме 'artificial-intelligence'
GPT-3: хорошее, плохое и уродливое
"Мнение"
GPT-3: хорошее, плохое и уродливое
Изменит ли большие языковые модели способ разработки приложений НЛП?
Если вы следите за последними новостями об искусственном интеллекте, вы, вероятно, встречали несколько потрясающих приложений последней версии Language Model (LM), выпущенной OpenAI: GPT-3 . Приложения, которые эта LM может подпитывать, могут варьироваться от ответов на вопросы до генерации кода Python . Список вариантов использования растет с каждым днем...
5 причин, по которым основы математики необходимы для изучения машинного обучения
Можем ли мы игнорировать математику и по-прежнему преуспевать в быстро развивающейся области машинного обучения?
Если вы читаете этот пост, то определенно либо вы слишком заинтересованы в этой области, либо хотите сделать карьеру в этой области. В статье область, о которой мы говорим, продолжает ежедневно развиваться с появлением новых технологий, методов, фреймворков и библиотек. Итак, самый важный вопрос, который мы должны задать себе, это когда есть так много классных (Очевидно)..
Предиктивное моделирование и прогнозирование с помощью SwiftUI
Узнайте, как использовать SwiftUI для прогнозного моделирования и прогнозирования
Прогнозное моделирование и прогнозирование являются важнейшими компонентами принятия решений в различных отраслях, таких как финансы, маркетинг и здравоохранение. С появлением машинного обучения и искусственного интеллекта теперь можно делать точные прогнозы о будущем…
Создание собственной модели в TensorFlow/Keras.
Введение
Платформа TensorFlow позволяет создавать модели, охватывающие диапазон от простых до сложных архитектур. В сфере глубокого обучения специалисты-практики могут обладать разным опытом и опытом. TensorFlow признает это разнообразие и предлагает различные подходы как для новичков, так и для опытных людей.
Одним из таких подходов является tf.keras, который представляет собой реализацию TensorFlow спецификации Keras API. Keras превратился в высокоуровневый интерфейс для..
Алгоритм KNN для классификации и регрессии: практические занятия с Scikit-Learn
"Машинное обучение"
Алгоритм KNN для классификации и регрессии: практические занятия с Scikit-Learn
Google Colab и Python
Table of Contents:
A — KNN for classification
1. Import Libraries
2. Build a dataset
3. Explore Dataset
4. Setting variables for ML
5. Split data into train and test
6. Building the model
7. Finding best k value
8. Model Complexity
9. Plotting decision boundaries
B — KNN for regression
1. Import Libraries
...
6. Building the model
7. Finding best k value..
Состязательный поиск и обрезка α-β
Сможете ли вы превзойти то, что только что создали?
Интересно, почему обычному человеку практически невозможно обыграть компьютер в стратегических настольных играх, таких как шахматы, го или крестики-нолики? Это потому, что компьютеры могут буквально заглядывать в будущее (или, если быть точным, фьючерсы ) игры и принимать соответствующие решения о предстоящих действиях. Класс алгоритмов, используемых в этом контексте, известен как состязательный поиск . Основной мотив таких..
Всего понемногу ИИ — #4
МОДЕЛЬ НЕДЕЛИ: Фи
Модель Phi была разработана Microsoft, чтобы попытаться доказать тезис о том, что если модель питается только качественными данными, она не должна быть такой большой и содержать так много параметров.
Это модель-трансформер, обученная генерировать код с 1,3 миллиардами параметров (намного меньше по сравнению с Кодексом OpenAI, в котором 12 миллиардов).
Несмотря на свой размер, он показал качество и производительность на уровне, а иногда и лучше, чем у конкурентов в..
