Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Как работают мультиагентные системы, часть 2 (искусственный интеллект)
1. Коллективная адаптация в многоагентных системах: как замешательство хищников формирует роеподобное поведение ( arXiv )
Автор : Георгий Иванов , Георгий Палама
Аннотация: Популярные гипотезы о происхождении коллективной адаптации связаны с двумя основными видами поведения: защитой от хищников и комбинированным поиском пищевых ресурсов. Среди объяснений против хищников гипотеза замешательства хищника предполагает, что группы особей, движущихся роем, стремятся сокрушить..
Новые идеи по обучению на протяжении всей жизни, часть 1 (машинное обучение)
Распределение и регуляризация параметров с учетом сложности задач для обучения на протяжении всей жизни (arXiv)
Автор: Вэньцзинь Ван , Юнцин Ху , Цянлун Чен , Инь Чжан .
Аннотация: Методы регуляризации или распределения параметров эффективны для преодоления катастрофического забывания при обучении на протяжении всей жизни. Однако они решают все задачи в последовательности единообразно и игнорируют различия в обучаемости разных задач. Таким образом, методы регуляризации параметров..
Чат-боты с искусственным интеллектом — Делаем факты недоступными
Я искал лучший электромобиль на ChatGPT и вот что у меня получилось. Интересно, почему в этот список не вошли Hyundai Ioniq 5 и Rivian. С другой стороны, новая технология искусственного интеллекта Google произвела фактическую ошибку в своей первой демонстрации. Итак, куда мы движемся с этими чат-ботами на базе искусственного интеллекта?
Я разработчик программного обеспечения в Microsoft, и я всегда чувствую, что технология — это очень хрупкий подарок в руках человека. Его можно..
Как наш искусственный интеллект использует данные Crowd Wisdom, чтобы предсказать сбой и превзойти ...
Это была тяжелая неделя для розничных инвесторов по всему миру. После того, как вспышка коронавируса получила официальный статус «пандемии», рынки упали в состояние распродажи, которого не было много лет.
В глобальной экономике, подпитываемой низкими процентными ставками и дешевыми деньгами, нетрудно увидеть пузыри, созданные по классам активов. Например, в случае глобальных акций коэффициенты ценовой прибыли все больше теряют свое значение как мерило для оценки стоимости, поскольку бычье..
Понимание линейной регрессии: полное руководство
Изучение основ линейной регрессии в машинном обучении
Сегодня мы узнаем о важном алгоритме обучения с учителем: линейной регрессии. В предыдущих статьях о машинном обучении и обучении с учителем мы заложили основу для этого важнейшего алгоритма.
Линейная регрессия — самый простой алгоритм обучения с учителем. Он используется для прогнозирования значения непрерывной зависимой переменной (той, которую мы хотим предсказать) на основе одной или нескольких независимых переменных..
Tl;dr Методы приближенного вывода стали проще
«MCMC vs VI» — это больше не дискуссия о любимой римской цифре. Если вы разделяете мое беспокойство по поводу эффективности моделей в условиях скудности данных или просто страдаете от тревожной неопределенности, у вас может возникнуть искушение окунуться в байесовский мир. Спустя годы, на пороге своей карьеры (и ухудшения психического здоровья), вы переусердствуете с вероятностными моделями, настолько неразрешимыми, что у самого лорда Байеса может возникнуть язва желудка. Решение?..
Бритва Оккама | Эмпирическое правило машинного обучения
В этой серии машинного обучения мы сосредоточимся на некоторых базовых принципах AI-ML. Давайте разберемся с одним из самых фундаментальных правил машинного обучения.
Машинное обучение — это не просто построение моделей, соответствующих имеющимся данным. Реальная задача состоит в том, чтобы выявить закономерности и объяснить поведение на основе реальных невидимых данных.
Модель машинного обучения может представлять собой функцию, логическое правило или алгоритм, который принимает..
Новые материалы
12 сайтов с искусственным интеллектом, которые поразят вас
Приготовьтесь поразить воображение
Сегодня существует несколько веб-сайтов, использующих искусственный интеллект (ИИ). От индивидуальных рекомендаций по новостям до более умных поисковых..
Скрытый технический долг в системах машинного обучения [NeurIPS 2015]
Что такое технический долг?
Технический долг — это метафора, введенная Уордом Каннингемом в 1992 году, чтобы объяснить долгосрочные затраты, связанные с быстрым продвижением в разработке..
Алгоритм быстрой сортировки в Python
Всем привет, добро пожаловать на programminginpython.com . Здесь я покажу вам, как реализовать алгоритм быстрой сортировки в Python. В предыдущих статьях я рассмотрел Сортировку вставкой ,..
Как использовать манипулирование объектами в JavaScript
Объекты являются важным строительным блоком JavaScript. Они позволяют группировать свойства и методы вместе.
Объект представляет собой набор свойств. Свойства идентифицируются с..
Разработка игр с помощью Godot Engine: мощный инструмент с открытым исходным кодом
Разработка игр — творческий и сложный процесс, требующий множества навыков и инструментов. Одним из наиболее важных инструментов является игровой движок, который представляет собой программную..
От XML к аннотациям: переход к современной конфигурации Spring
Введение
Фреймворк Spring претерпел значительную эволюцию с момента своего создания. Одним из заметных изменений стал переход от конфигураций на основе XML к конфигурациям, управляемым..
Я люблю Руби!
Я люблю Руби! Мне это нравится по той же причине, по которой мне нравится программировать на Python. Он настолько интуитивно понятен, а встроенные методы упрощают решение проблем. Если вы..