Publikációk a témában 'data-science'
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..
Az emberi intelligencia és a mesterséges intelligencia szinergiája: az együttműködésen alapuló jövő alakítása
A technológia folyamatosan fejlődő világában az emberi intelligencia és a mesterséges intelligencia (AI) közötti kölcsönhatás mélyreható átalakulást eredményezett. Ez a két erő korántsem ellenfél, hanem együttműködésen alapuló jövőt kovácsol, amely az innováció, a hatékonyság és a határtalan lehetőségek ígéretét rejti magában. Ez a cikk a történelmi utazást, a feltörekvő technológiákat, az előnyöket, a sikeres üzleti eseteket, a végfelhasználók számára nyújtott előnyöket, a jövőbeli..
Hogyan javította a belső verseny a gépi tanulási készségeinket?
Felhasználja az AI-innovációt szórakozás közben
Nagy rajongói vagyunk a nyitott együttműködésnek, hogy tanuljunk, fejlődjünk és ösztönözzük az innovációt, de néha meg kell érezni egy versenytárs melegét, hogy előre mozdítsuk magunkat. Cégünk belső mesterséges intelligencia-versenyével pontosan ezt tettük. Kiválasztottunk egy releváns kihívást, és mérnökeink kis csoportokban versenyeztek egymással, hogy kidolgozzák – egyidejűleg – a legjobb és leghatékonyabb gépi tanulási modellt.
Ez..
Neurális hálózatok és mély tanulás
Kezdő megjegyzések a mély tanuláshoz
A mély tanulás ismét egy olyan kifejezés, amelyet az emberek gyakran összetévesztenek és felcserélhetően használnak másokkal, bár deep learning refers to training the Neural Networks .
Mi az a neurális hálózat?
Egy Neural Network is a series of algorithms , amely megpróbálja felismerni a bemeneti adatok mögöttes összefüggést, akárcsak az emberi agy. Ily módon a neurális hálózatok a systems of neurons -ra utalnak, akár szerves, akár..
A gépi tanulás elsajátításának 3 legjobb forrása
Nézzünk szembe a tényekkel – a gépi tanulás már egy ideje forró téma, és ennek jó oka van – segít előre jelezni a jövőbeli viselkedést, megőrzi e-mailjeink spammentességét, és a múltbeli tetszés szerint filmeket ajánl nekünk.
A lehetőségek végtelenek, a fizetések kiválóak, és a legtöbbször nem is érzi magát munkának a sok szórakozás miatt. De hogyan tanulhatja meg a gépi tanulást ésszerű időn belül előzetes tapasztalat nélkül? Olvass tovább, hogy megtudd.
Az első lépés ugyanaz..
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..