Публикации по теме 'artificial-intelligence'


Как работает коллективное принятие решений, часть 5 (машинное обучение)
Разрыв связей при коллективном принятии решений (arXiv) Автор : Даниэла Бубболони , Мишель Гори Аннотация: Многие классические соответствия социальных предпочтений (социальный выбор с несколькими победителями) являются решающими только тогда, когда рассматриваются две альтернативы и нечетное число людей. Таким образом, они обычно допускают несколько решительных уточнений, каждое из которых, естественно, интерпретируется как решающее правило. В этой статье мы выявляем условия, при..
Работа с выпуклой онлайн-оптимизацией, часть 4 (машинное обучение)
Проксимальные алгоритмы для сглаженной выпуклой онлайн-оптимизации с прогнозами (arXiv) Автор: Спандан Сенапати , Ашвин Шенай , Кетан Раджават . Аннотация: В этой статье мы рассматриваем задачу сглаженной выпуклой онлайн-оптимизации (SOCO) с прогнозами, где учащийся имеет доступ к конечному окну просмотра вперед с изменяющимися во времени затратами на стадии, но получает штраф за изменение своих действий на каждой стадии. На основе концепции переменного проксимального градиентного..
Синтетический контент
Мы вступили в эпоху фейковых новостей и дипфейков. Сегодня как никогда проблематично найти полезную информацию среди миллионов веб-сайтов с нерелевантным или просто неправильным содержанием. Насколько плохо это может быть и есть ли какие-то положительные стороны? Поддельные новости против синтетического контента Как предприниматель и ученый, занимающийся искусственным интеллектом, я ежедневно слежу за исследованиями в области машинного обучения. В связи с недавним протестом по..
Чем машинное обучение не является
Самая большая проблема для внедрения ИИ - это ожидания. Интеграция машинного обучения с правильным набором ожиданий приведет к гораздо более успешному результату, чем заблуждение относительно того, что ИИ может сделать для вас. Я люблю машинное обучение. Я интегрирую его в бизнес более 3 лет и убедился, что он экономит время и деньги компании во многих различных областях. Но все может пойти на спад довольно быстро, если вы думаете, что получаете одно, а на самом деле получаете..
Как я могу использовать имя игрока, чтобы предсказать чемпионат мира с точностью 80%?
В этом ядре я собираюсь продемонстрировать, как я могу использовать имя игрока с Tensorflow для прогнозирования исторического результата чемпионата мира с точностью 80%. Позже я попытался предсказать результат чемпионата мира по футболу 2018 года и, кажется, есть некоторые интересные выводы. Этап Прием данных: Прежде всего, я получил 3 кадра данных из заданного набора данных и вручную собрал данные о чемпионате мира по футболу 2018 года с веб-сайта. Предварительная обработка:..
Подготовка набора данных для тонкой настройки GPT-J
Тонкая настройка — это мощный метод создания новой модели GPT-J, которая соответствует вашему варианту использования. При правильном выполнении тонкая настройка GPT-J может обеспечить производительность, которая значительно превосходит более крупные общие модели, такие как GPT-3 Davinci от OpenAI.‍ Для точной настройки GPT-J в Forefront вам потребуется всего лишь набор обучающих примеров, отформатированных в одном текстовом файле, где каждый пример обычно состоит из одного входного..
Различные способы использования ИИ для улучшения вашего бизнеса (Infotantra Technologies pvt ltd).
Сегодня ведущие корпорации сосредоточены на важности и применении искусственного интеллекта в бизнесе. Технологии искусственного интеллекта приносят пользу как крупным, так и малым предприятиям, помогая им расти, обеспечивая более разумное принятие решений и революционизируя область управления. Но как именно ИИ влияет на деловой мир? Как ИИ может помочь вашему бизнесу расти? Мы ответим здесь. КАКОВА ВАЖНОСТЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В БИЗНЕСЕ? Искусственный интеллект — это..