Публикации

Великая паника ИИ: реальные риски ИИ не такие, как вы думаете.
Научно-фантастический оккультизм стал мейнстримом. У карманных телефонов, как и у большинства человеческих изобретений, непростая история. Первоначально предназначенный для использования в военных целях, к ноябрю 1992 года десять миллионов американцев купили свой первый мобильный телефон. Но несколько месяцев спустя человек по имени Дэвид Рейнард появился в популярном в то время ток-шоу Larry King Live , и история мобильных телефонов приняла новое направление. Рейнард оплакивал..
Новые функции в Haystack V1.0
Попробуйте Table QA, а также нашу улучшенную оценку и отладку уже сегодня! Мы вложили свое время и усилия в создание Стога сена , потому что верим в будущее, в котором современный поиск легко реализовать в любом программном обеспечении. Технологии поиска незаметно развивались в академическом пространстве, и модели Transformer открыли смену парадигмы. Ранее желательные задачи, такие как ответы на вопросы, семантический поиск документов и обобщение, теперь твердо относятся к сфере как..
Президент Трамп в образах — есть ли предвзятость?
Президент Трамп в образах — есть ли предвзятость? На фоне утверждений президента Трампа о неточных репортажах с тех пор, как он оказался в центре политического внимания, безумие по поводу предвзятости СМИ достигло апогея. Президент Трамп назвал некоторые СМИ поставщиками «фейковых новостей» и назвал их «врагами народа». Политики, ученые, ведущие ток-шоу и другие критики также обвиняли СМИ в предвзятости. Но основаны ли предположения президента Трампа на истине? Подсознательно или..
Смотритель против. Рабочий стол Tableau
Поиск 4,4 * из 5 * Tableau Desktop 4.4 * из 5* Функции: Прогнозная аналитика — Looker 7.2 */ Tableau Desktop 7.1 * Визуализация данных — Looker 8.1 */ Tableau Desktop 9.3 * Преобразование данных — Looker 8.5 */ Tableau Desktop 7.8 * Моделирование данных — Looker 8.9 */ Tableau Desktop 7.4 * Поддержка мобильных пользователей — Looker 7.0 */ Tableau Desktop 7.5 * Настройка — Looker 7.9 */ Tableau Desktop 7.7 * Интернационализация — Looker 8.0 */..
Приложения RoBERTa часть 1 (искусственный интеллект)
Тайгете на SemEval-2022. Задача 4: Модели на основе RoBERTa для выявления покровительственного и снисходительного языка (arXiv) Автор: Джаянт Чхиллар Аннотация: в этой работе описывается разработка различных моделей для выявления покровительственной и снисходительной лексики в отрывках новостных статей в рамках конкурса SemEval 2022 (Задание-4). В этой работе исследуются различные модели, основанные на предварительно обученной языковой модели RoBERTa в сочетании со слоями..
Практический пример : Обнаружение мошенничества в медицинском учреждении
Бизнес-проблема Сопоставление с проблемой ML Понимание данных EDA и разработка функций Описание модели Полученные результаты Выводы и будущая работа Рекомендации Введение Этот кейс был выбран здесь . Для этого тематического исследования мы выбрали обнаружение мошенничества со стороны поставщиков медицинских услуг. В сфере здравоохранения мошенничество с поставщиками услуг является одной из самых больших проблем. Мошенничество в сфере здравоохранения — это организованное..
Новое исследование таламуса, часть 1 (нейронаука)
Таламус мозжечка (PubMed) Автор: Кристоф Хабас 1 , Марио Манто 2 3 , Пьер Кабаро 2 Аннотация: Таламус является нейронным процессором и интегратором деятельности переднего мозга. Удивительно, но мало известно о роли «мозжечкового» таламуса, несмотря на анатомическое наблюдение, что все корково-мозжечково-кортикальные петли передают сигналы в основных субъядрах таламуса. Таламус демонстрирует широкий спектр электрофизиологических реакций, таких как выбросы нейронов, разрывы..
Могут ли алгоритмы ИИ быть необъективными?
Определение, выявление и предотвращение предвзятости Алгоритмы ИИ все чаще используются в самых разных областях для принятия решений, влияющих на нашу повседневную жизнь. Вот некоторые примеры: набор персонала, здравоохранение, уголовное правосудие, оценка кредитного риска и т. Д. Он используется не только частными предприятиями, но и правительствами. Одним из предполагаемых преимуществ использования ИИ или машин в целом для принятия решений является то, что они могут быть..
Полиномиальная регрессия в машинном обучении : реализация Python
Полиномиальная регрессия — это популярный метод обучения с учителем, используемый для моделирования связи между независимой переменной (x) и зависимой переменной (y) путем подбора полиномиальной функции к данным. Этот метод часто используется, когда связь между переменными нелинейна. В этом блоге мы обсудим, как реализовать полиномиальную регрессию с помощью Python и библиотеки scikit-learn. Импорт необходимых библиотек Мы начнем с импорта необходимых библиотек, включая NumPy для..
ML (машинное обучение) и его модели
******* ML (Машинное обучение) ******** 1- ML - это приложение искусственного интеллекта (AI). Искусственный интеллект предоставляет системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. 2- ML фокусируется на разработке компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для обучения. 3- ML - это подход, основанный на семантическом анализе, который имитирует человеческую способность понимать..
Та же ошибка, что и у Врунды выше, я могу добавить, что первая ошибка:
Та же ошибка, что и у Врунды выше, я могу добавить, что первая ошибка: TypeError : Expected binary or unicode string, got {'diagnosis_numeric': <tf.Tensor 'random_shuffle_queue_DequeueUpTo:3' shape=(?,) dtype=int64>} During handling of the above exception, another exception occurred: Другим исключением является деталь ошибки Врунды. Есть ли у вас какие-либо идеи о том, как решить эту проблему?
Нежное введение в ИИ
Сравнение алгоритмов обнаружения рака молочной железы с использованием логистической регрессии (LR) и искусственных нейронных сетей (ANN) Раннее выявление рака жизненно важно для увеличения шансов на выживание пациента. При раннем обнаружении лечение, такое как химиотерапия, может быть назначено как можно скорее, предотвращая метастазирование рака в другие органы и давая людям, у которых диагностирован рак, шанс на выживание. В этом сообщении блога будет обсуждаться и сравниваться..
Как работают сети автоматов, часть 2 (машинное обучение)
Расширенные сети автоматов (arXiv) Автор: Флориан Бриду , Максимилиан Гадуло , Гийом Тиссье . Аннотация: Сеть автоматов — это карта f:Qn→Qn, где Q — конечный алфавит. Его можно рассматривать как сеть из n объектов, каждый из которых имеет состояние из Q и развивается в соответствии с детерминированным правилом синхронного обновления таким образом, что каждый объект зависит только от своих соседей в графе сети, называемом графом взаимодействия. Основной тенденцией в теории сетей..
Новый видеоурок, показывающий, как выполнять перенос стилей с помощью Google Colab.
Новый видеоурок, показывающий, как выполнять перенос стилей с помощью Google Colab. https://www.youtube.com/watch?v=f1UK8KPt-KU
КОМПЛЕКСНОЕ РУКОВОДСТВО ПО ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ
Введение: В современном мире существует множество различных алгоритмов. Прежде чем углубляться в более сложные методы, важно усвоить основы. Одним из таких основополагающих алгоритмов является линейная регрессия. В этом руководстве мы предоставим всестороннее понимание линейной регрессии, включая ее основные концепции, реализацию в коде и распространенные вопросы на собеседованиях. Что такое линейная регрессия? Линейная регрессия — это контролируемый алгоритм машинного..
Что такое анализ главных компонентов?
Это часть серии статей об анализе основных компонентов (АПК), и это еще не все. В этом посте обсуждается, что делает PCA, а не его интерпретация. По своей сути любой алгоритм принимает входные данные и производит новые выходные данные, почти как чистая функция, не влияя на состояние мира в противном случае. PCA традиционно рассматривается как алгоритм обучения без учителя. Он производит вывод, который не извлекается из человеческих ярлыков. Цитата ниже относится к обучению с..
Ограниченный бесплатный курс по машинному обучению
Теперь присоединяйтесь к более чем 1300+ студентам, которые бесплатно изучили этот ценный курс по машинному обучению, по этой ссылке: https://www.udemy.com/course/complete-machine-learning/?couponCode=E42C8C73912BFF033ECB
Приключение с трансферным обучением и DenseNet121
Привет! Знаете, чем я недавно занимался? Играем с чем-то, что называется трансферным обучением в наборе данных CIFAR-10! Я использовал модель DenseNet121, которая отлично обучена набору данных ImageNet. Это был взрыв, и лучшая часть? Результаты были убийственными! Давайте приступим. Моя миссия Представьте, что вам дали 60 000 крошечных цветных картинок, каждая размером всего 32x32 пикселя. Все эти изображения делятся на 10 классов, таких как собаки, грузовики и так далее...
Исследовательские работы, основанные на корреляции в нейронных моделях (искусственный интеллект)
Теория авто- и взаимных корреляций входных спайков и их влияние на реакцию спайковых нейронов ( arXiv ) Автор: Рубен Морено-Ботэ , Альфонсо Ренарт , Нестор Парга Аннотация: Спайковые корреляции между нейронами широко распространены в коре головного мозга, но их роль в настоящее время не изучена. Здесь мы описываем реакцию запуска нейрона с дырявой интеграцией и запуском (LIF), когда он получает временно коррелированный вход, генерируемый пресинаптически коррелированными..
Быстро развивающаяся технология .
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Искусственный интеллект (ИИ) — это интеллект машин и отрасль компьютерных наук, которая направлена ​​на его создание. Учебники по ИИ определяют эту область как «изучение и проектирование интеллектуальных агентов», где интеллектуальный агент — это система, которая воспринимает окружающую среду и предпринимает действия, которые максимизируют ее шансы на успех. ТИП ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 1- Реактивные машины 2-..