Publikációk a témában 'artificial-intelligence'
Problémák, amelyekkel az NLP gyakorlói és fejlesztői szembesülnek
A nehézségek többsége az adatok összetettségéből, valamint az olyan jellemzőkből adódik, mint a ritkaság, változatosság és dimenzionalitás, és ezáltal az adatkészletek dinamikus tulajdonságai. Az NLP továbbra is fiatal technológia; ezért bőven van tere a mérnököknek és a vállalkozásoknak, hogy megküzdjenek a sok megoldatlan problémával, beleértve az „NLP-rendszerek” bevezetését.
Bevezetés az NLP-be
Az NLP a számítástechnika vagy a „mesterséges intelligencia” egyik ága, amely a gépek..
Hogyan működnek a grafikus automatikus kódolók, 2. rész (mesterséges intelligencia)
Wasserstein ellentétes szabályosságú gráf automatikus kódolója (arXiv)
Szerző: Huidong Liang , Junbin Gao
Absztrakt : Ez a cikk bemutatja a Wasserstein Adversarially Regularised Graph Autoencoder (WARGA) egy implicit generatív algoritmust, amely a Wasserstein-metrikán keresztül közvetlenül szabályozza a csomópont-beágyazás látens eloszlását a céleloszláshoz. A javasolt módszer validálásra került a valós világ gráfokon történő kapcsolat-előrejelzési és..
A gépi tanulási algoritmusok megfejtése
Az Ön útmutatója a mesterséges intelligencia motorjaihoz
A modernizált gondolkodás (PC-alapú információ) terén a PC-alapú tudáskalkuláció valószínűleg a gerinc, a motorok, amelyek a tehetséges tanfolyam és modell megerősítését szolgálják. Ezek a számítások a háttérben húzódó varázslók, amelyek feljogosítják a gépeket, hogy nyerjenek az információkból és az új körülményeknek megfelelően változzanak. Ebben a cikkben egy kirándulásra indulunk, hogy feltárjuk a PC-alapú..
A Feature Selection 1. rész (mesterséges intelligencia) használatának megértése
1. Méretezhető mRMR funkció kiválasztása a nagy dimenziós adatkészletek kezelésére: Függőleges particionáláson alapuló Iteratív MapReduce keretrendszer ( arXiv )
Szerző : Yelleti Vivek , P. S. V. S. Sai Prasad
Absztrakt : A gépi tanulási modellek építése során a jellemzőválasztás (FS) kiemelkedik az adatok bizonytalanságának és homályosságának kezelésére szolgáló alapvető előfeldolgozási lépésként. A közelmúltban a minimális redundancia és maximális relevancia (mRMR)..
Magabiztossági korlátok használata a gépi tanulásban, 2. rész
Egyéni jóléti elemzés: véletlenszerű kvázilineáris hasznosság, függetlenség és bizalom határai (arXiv)
Szerző: Junlong Feng , Sokbae Lee
Absztrakt: Bemutatunk egy új keretet az egyén szintű jóléti elemzéshez. A folyamatos kereslet parametrikus modelljére épít egy kvázilineáris hasznosságfüggvénnyel, lehetővé téve a nem megfigyelhető egyedi termékszintű preferencia sokkokat. A feltételezett áremelésből adódó egyéni szintű fogyasztói jóléti veszteségre bármely konfidenciaszinten..
A mesterséges intelligencia szerepe a kiberbiztonságban
A mesterséges intelligencia (AI) kulcsfontosságú szerepet játszik a kiberbiztonsági intézkedések fokozásában azáltal, hogy fejlett képességeket biztosít a fenyegetések észlelésében, elemzésében és reagálásában. Íme néhány kulcsfontosságú módja az AI-nak a kiberbiztonságban:
Fenyegetésészlelés és -megelőzés: Az AI algoritmusok nagy mennyiségű adatot képesek elemezni, beleértve a hálózati forgalmat, a felhasználói viselkedést és a rendszernaplókat, hogy azonosítsák a lehetséges..
Az Orlicz tér működése 1. rész (gépi tanulás)
Súlyozott szekvenciális ergodikus tételek Orlicz-tereken (arXiv)
Szerző: Panchugopal Bikram , Diptesh Saha
Absztrakt: Egy félvéges von Neumann-algebra M esetében a következő, \mathcal{Z}(M) (M középpontja) értékű súlyozott ergodikus átlagok egyéni konvergenciáját vizsgáljuk nem kommutatív Orlicz-terekben. A folyamat során a Yeadon által kapott gyenge (1,1) egyenlőtlenség felhasználásával az ilyen átlagoknak megfelelő maximális ergodikus egyenlőtlenséget is származtatjuk..
Új anyagok
A rádiógomb ellenőrzött eseményének használata a jQueryben
Ebben a cikkben látni fogjuk, hogyan kell dolgozni a jquery választógombbal ellenőrzött eseményeivel. A választógombok HTML gombok, amelyek segítenek kiválasztani egyetlen értéket egy csoportból...
Körkörös függőségek megoldása terraformban adatforrásokkal – lépésről lépésre
Mi az a körkörös függőségek
Dolgozzunk egy egyszerű eseten, amikor az SQS-sor és az S3-vödör közötti körkörös függőség problémája van egy egymástól függő címkeérték miatt.
provider..
Miért érdemes elkezdeni a kódolást 2023-ban?
01100011 01101111 01100100 01100101 — beep boop beep boop
Világunk folyamatosan fejlődik a technológia körül, és naponta fejlesztenek új technológiákat a valós problémák megoldására. Amint..
🎙 Random Noise #2 – Örökbefogadás és hit
az analitika íratlan világának gondozása
Szeretné, hogy ezek a frissítések a postaládájába kerüljenek? Iratkozzon fel itt .
"Ha önvezető autókat gyártanak, akkor mi miért ne..
A legrosszabb politika és prediktív modellek májátültetésre jelöltek számára az Egyesült Államokban
A máj (vagy óangolul lifer) az emberi test legnehezebb belső szervére utal, amely csendesen működik a nap 24 órájában.
Mit csinál a máj? 500 feladatot hajt végre a szervezet egészségének..
5 webhely, amely 2022-ben fejleszti front-end fejlesztői készségeit
Frontendmentor.io
A tényleges projektek létrehozásával a Frontendmentor.io segítséget nyújt a front-end kódolási képességeinek fejlesztésében. A kódolást azután kezdheti meg, hogy..
Mikor kell használni a Type-t az interfészhez képest a TypeScriptben?
A TypeScript a JavaScript gépelt szuperkészlete, amely statikus gépelést ad a nyelvhez. Ez megkönnyíti a robusztus és karbantartható kód írását azáltal, hogy a hibákat a fordítási időben..