Publikációk a témában 'machine-learning'
4 módszer, amellyel a gépi tanulás javíthatja a márkák vásárlói élményét
Napjaink éles verseny digitális korszakában az ügyfélélmény javítása kiemelt fontosságú és kötelező. Ha nem alakítja át a folyamatot a legjobb ügyfélélmény biztosítása érdekében, gyorsan lemarad a versenytársaitól.
Valamikor az emberi munkát előnyben részesítették a gépi munkával szemben, mert az emberek precízebbek voltak, mint a gépek. Az emberek bármilyen munkát elvégezhetnek, ha minden lehetőséget mérlegelnek, és megalapozott következtetést vonnak le. A gép képességei azonban..
Rövid részletek a Quicksight Q-ról!
Bevezetés
A kulcsfontosságú üzleti döntéseket hatékonyan hozzák meg a rendelkezésre álló adatok minősége alapján. Ezért ebben a korszakban az egyik elsődleges szempont az adatok értelmezésének és értelmes meglátásainak levezetésének képessége.
Az ilyen felhasználási esetekben Business Intelligence eszközökre van szükség. Az Amazon saját házon belüli BI-eszközzel rendelkezik, amely Amazon Quicksight néven ismert. Az Amazon QuickSight, ahogy a neve is sugallja, kifejezetten a..
A mesterséges intelligencia felemelkedése: költői felfedezés
A nemzeti költészet hónapja alkalmából itt a Vers az AI-ról
Az egyesek és nullák birodalmában,
Álmainkon túli világ hazudik,
Ahol a gépek életre keltek,
Algoritmusokkal és sémákkal.
AI, a jövő új reménye,
A tanulás és a fejlődés képességével,
Hogy megkönnyítsük életünket,
És segíts legyőzni ellenségeinket.
A nyelvi fordítástól a beszédfelismerésig,
Az AI lett az új hagyományunk,
Prediktív modellek és gépi tanulás,
Forradalmasítja cselekvésmódunkat.
De ahogy..
Munka a nagy dimenziós idősorokkal, 2. rész (mesterséges intelligencia)
Időben változó hálózatok becslése nagydimenziós idősorokhoz (arXiv)
Szerző: Jia Chen , Degui Li , Yuning Li , Oliver Linton
Absztrakt: Időben változó hálózatokat kutatunk fel nagydimenziós, lokálisan stacionárius idősorokhoz, a nagy VAR modell keretrendszer segítségével, amely mind az átmeneti, mind a (hiba) pontosságú mátrixok zökkenőmentesen fejlődnek az idő múlásával. Kétféle időben változó gráfot vizsgálunk: az egyik a Granger-oksági kapcsolatok irányított éleit, a másik pedig..
Ismerje meg az LLM-AUGMENTER-t: a Microsoft Research architektúrája az LLM-ek memória, tudás és…
Az új keretrendszer referenciaként szolgálhat a termelésre kész LLM megoldásokhoz.
Nemrég elindítottam egy AI-központú oktatási hírlevelet, amelynek már több mint 160 000 feliratkozója van. A TheSequence egy no-BS (azaz nincs hírverés, nincs hír, stb.) ML-orientált hírlevél, amelynek elolvasása 5 percet vesz igénybe. A cél az, hogy naprakészen tartsa a gépi tanulási projekteket, kutatási dokumentumokat és koncepciókat. Kérjük, próbálja ki az alábbi feliratkozással:..
Mi a véleményed az OpenAI-ról?
Absztrakt
Az OpenAI, a mesterséges intelligencia arénája kiemelkedő szereplője a kezdetek óta jelentős előrelépéseket tett a mezőny fejlődésében. A nyitottság, a biztonság és az együttműködés elvei iránti elkötelezettséggel a szervezet olyan korszerű modelleket és kutatásokat hozott létre, amelyek kitágították az AI által megvalósítható határokat. Mindazonáltal, mint a gyorsan fejlődő tartomány bármely jelentős entitása, az OpenAI útját kihívások, eredmények és kritikus döntések..
Kategorikus adatok kezelése a gépi tanulásban
Ebben a cikkben a kategorikus adatok numerikus adatokká alakításának Pythonic módszereit mutatom be.
Bevezetés
Tisztában vagyunk vele, hogy a gépi tanulásban (ML) a legtöbb modell nem fogad el nem numerikus adattípusokat. Mégis, nyers adataink legtöbbször kategorikus adattípusokat tartalmaznak. Valójában nem csak a fontos változók jöhetnek szóba kategorikus formában, hanem a célváltozók is.
Ezért kötelező ezeket a változókat numerikussá transzformálni, hogy az ML modell lássa és..
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..