Публикации по теме 'artificial-intelligence'


Разработка ИИ для KYC: бизнес-руководства и приложения
Искусственный интеллект (ИИ) готов повысить безопасность в финансовой сфере. Технологии искусственного интеллекта, от наблюдения с помощью ИИ до автоматического извлечения данных, оптимизируют усилия по обеспечению безопасности для предприятий и финансовых учреждений. Услуги по разработке искусственного интеллекта призваны нарушить устаревшие процессы, такие как «Знай своего клиента» или «Знай своего клиента», для улучшения проверки и повышения качества обслуживания клиентов. При..
Классификация операций безопасности
Все в индустрии кибербезопасности спешат заполучить необходимый искусственный интеллект и машинное обучение, необходимые для того, чтобы опередить своих злоумышленников. В то время как многие компании, занимающиеся кибербезопасностью, безусловно, используют ИИ/МО только для торговли модными словечками , большинство профессионалов в области кибербезопасности считают, что ИИ/МО занимает свое место в мире безопасности. Основополагающая проблема в машинном обучении или любой аналитике..
Исследовательские работы для чтения по задачам о ранцах
Эволюционные алгоритмы ограничения влияния неопределенности для задачи о рюкзаке со стохастической прибылью (arXiv) Автор: Анета Нойманн , Юэ Се , Фрэнк Нойманн Аннотация: Эволюционные алгоритмы широко используются для ряда задач стохастической оптимизации для решения сложных реальных задач оптимизации. Мы рассматриваем задачу о рюкзаке, где прибыль связана с неопределенностью. Такая стохастическая настройка отражает важные сценарии реального мира, когда прибыль, которую..
Нет тренировочных данных? Без проблем! Слабый надзор в помощь!
Используйте знания предметной области для создания больших помеченных наборов данных с помощью современного слабого контроля НЛП. 🚧 Задача современного машинного обучения Одним из основных узких мест при разработке современных моделей машинного обучения (МО) в реальных приложениях является потребность в значительных объемах обучающих данных, помеченных вручную [ Бумага ]. Например, набор данных ImageNet состоит из более чем 14 миллионов размеченных вручную изображений различных..
Феномены глубокого обучения. Просто так получилось.
Несколько дней назад я был удивлен, узнав, что Facebook открыл свое оборудование искусственного интеллекта под названием Big Sur. Прошло совсем немного времени после того, как Google выпустила свою библиотеку с открытым исходным кодом для глубокого обучения под названием Tensor Flow. Но самые удивительные новости о глубоком обучении появились всего два дня назад Илон Маск и его коллеги основали новую некоммерческую компанию под названием OpenAI. Как будто эти ребята действительно серьезно..
Новое исследование по распознаванию именованных объектов, часть 2 (искусственный интеллект)
Расширение таксономии для распознавания именованных объектов (arXiv) Автор: Картикеян К , Йогарши Вьяс , Джи Ма , Джованни Паолини , Неха Анна Джон , Шуай Ван , Яссин Бенаджиба , Витторио Кастелли , Дэн Рот , Мигель Бальестерос Аннотация: Обучение модели распознавания именованных сущностей (NER) часто включает в себя исправление таксономии типов сущностей. Однако требования развиваются, и нам может понадобиться модель NER для распознавания дополнительных типов..
Как используются асимптотические расширения, часть 3 (машинное обучение)
Верхние оценки и асимптотика функции Макдональда и суммируемость интегралов Конторовича-Лебедева(arXiv) Авторы. Якубович» Аннотация: Для функции Макдональда Kiτ(x) установлены равномерные оценки сверху и асимптотическое разложение с явным остаточным членом. Результаты могут быть применены, например, для изучения суммируемости расходящихся интегралов Конторовича-Лебедева по Джонсу. А именно, мы положительно отвечаем на вопрос (см. [6]), сходятся ли эти интегралы для четных целых..