В сфере технологий различие между ИИ и МО имеет первостепенное значение. ИИ представляет собой амбициозную цель наделить машины интеллектом и автономией, подобными человеческим, а машинное обучение служит двигателем, который продвигает эволюцию ИИ. Обе области, хотя и разделены, объединяются, чтобы создать ландшафт инноваций, который меняет отрасли, автоматизирует процессы и расширяет возможности человека. Понимание нюансов искусственного интеллекта и машинного обучения является не..

Удивительно, что нейронные сети (НС) можно проектировать и обучать конкретным задачам, не зная явных алгоритмов выполнения этих задач. Например, хорошо известное руководство по распознаванию рукописных цифр легко реализовать, но нижележащая логика, наконец, скрыта внутри NN и только неявно задается ее слоистой структурой, весами и функциями активации. В этой статье мы раскрываем "черный ящик" NN, делая ее правила прозрачными. Для этого мы исследуем NN для булевой функции XOR...

Когда я отправился в свое путешествие по изучению GenAI, меня привлекли некоторые проницательные работы Джерома Раджана и Прадипа Ничите . Их сообщения в блогах послужили катализатором моего любопытства, разжигая страсть к более глубокому изучению возможностей этой передовой технологии. В этом блоге я поделюсь своим опытом о том, как я пытаюсь превратить вдохновение в осязаемые решения, создавая что-то, что могло бы стать практическим решением реальных бизнес-задач, которые я..

Введение в основы логики для КБ В моем последнем посте я рассказал об агентах, основанных на знаниях, и представил концепции, лежащие в основе баз знаний (БЗ), и набор предложений, которые мы используем для их создания. В этом посте мы будем развивать идею предложения как точки, позволяющей погрузиться в логику и логическое представление. Эта статья является второй из нескольких частей обсуждения агентов, основанных на знаниях, представления знаний и логики. Смотрите предыдущие..

Раскройте силу взаимосвязанных знаний с помощью GraphGPT — передовой технологии, революционизирующей то, как мы понимаем информацию с помощью графов знаний. Добро пожаловать во вторую часть нашей серии «Все взаимосвязано», в которой мы исследуем, как, казалось бы, разные темы связаны между собой удивительным и неожиданным образом. Информационный мир, в котором мы живем сегодня, требует способности быстро и эффективно получать необходимую информацию. Граф знаний, как обсуждалось ранее,..