Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Улучшите свои навыки SQL, используя Pure Python
Без необходимости устанавливать что-либо.
Если вы работаете в области науки о данных, независимо от должности или должности, SQL — один из самых важных навыков, которыми вам необходимо обладать. Я бы поставил его в топ-3 вместе с Python.
Когда я впервые начал изучать науку о данных, мне было немного сложно настроить среду для практики SQL. Мне нужно будет установить механизм базы данных и IDE для написания запросов, таких как MySQL Workbench или pgAdmin.
Сделать эту настройку не..
Как внедрить машинное обучение в производство
Подсказки и подсказки о том, как вы можете помочь своему бизнесу внедрить машинное обучение в производственную среду, чтобы вы и ваши клиенты могли его использовать. Эта статья основана на моем собственном опыте использования машинного обучения и его применения для распознавания речи в Speechmatics. Чтобы получить копию этой статьи, перейдите на наш сайт для загрузки моей электронной книги .
С ростом коммерциализированного применения машинного обучения (ML) способность эффективно..
Компьютерное зрение: обнаружение объектов и искусственный интеллект без кода с AutoML
В первой и второй частях этой серии блогов о компьютерном зрении мы поговорили с некоторыми экспертами Datatonic, чтобы узнать об их опыте в области компьютерного зрения и о том, куда он движется в ближайшие несколько лет. В этом блоге вы найдете пошаговое руководство по разработке собственной модели Computer Vision, обучению ее в Google Cloud и ее развертыванию без написания единой строки кода благодаря Vertex. Служба AI AutoML .
Представляем AutoML в Vertex AI
Одной из..
Новые методы работы с самостоятельным вниманием, часть 5 (машинное обучение)
Сеть адаптации предметной области знаний с самостоятельным вниманием для оценки состояния коммерческих литий-ионных аккумуляторов при неглубоких циклах (arXiv)
Автор: Синь Чен , Ювэнь Цинь , Вэйдун Чжао , Цимин Ян , Нинбо Цай , Кай Ву .
Аннотация: Точная оценка состояния работоспособности (SOH) имеет решающее значение для обеспечения безопасности, эффективности и надежности приложений с батарейным питанием. Большинство методов оценки SOH сосредоточены на диапазоне полного заряда..
9 способов, которыми ChatGPT может значительно повысить вашу производительность
От составления электронных писем, перевода фраз до составления планов на день и мозгового штурма — вот 9 способов, которыми ChatGPT может повысить вашу продуктивность.
ChatGPT, один из самых популярных инструментов обработки речи на основе ИИ, может помочь пользователям повысить свою продуктивность. Даже в…
Обеспечение качества кода с помощью PyContracts: руководство для начинающих
Проектирование по контракту (DbC) — это методология проектирования программного обеспечения, направленная на повышение качества и надежности программных систем. Он основан на идее определения четких и формальных контрактов между различными компонентами системы, чтобы определить их предполагаемое поведение и гарантировать, что они взаимодействуют предсказуемым и последовательным образом.
Преимущества проектирования по контракту
Улучшенное качество и надежность. Указав четкие..
Новое исследование раскрывает возможности больших языковых моделей для освоения более 16000 реальных API
В последние годы стало очевидным широкое внедрение моделей больших языков (LLM) в реальных приложениях. Однако производительность этих моделей обычно ограничена в задачах более высокого уровня, таких как обучение использованию внешних инструментов, таких как API.
В предыдущей работе была предпринята попытка построить данные по настройке инструкций для использования инструментов, но этим усилиям помешала их неспособность полностью стимулировать возможности использования инструментов...
Новые материалы
CS373 Summer 2018: Миранда Фуленчек
CS373 Summer 2018: Миранда Фуленчек
Неделя 1: 4 июня — 10 июня
Что вы делали на прошлой неделе?
Занятия начались на этой неделе, поэтому большую часть времени я потратил на..
Как развивается смешанно-целочисленное программирование, часть 7
Унифицированная техника раннего завершения для первично-двойственных алгоритмов в смешанно-целочисленном коническом программировании (arXiv)
Автор : Ювэнь Чэнь , Кэтрин Нин , Поль Гулар..
Как научить модель Keras распознавать текст переменной длины
Я некоторое время играл с официальным примером Keras image_ocr.py и хочу поделиться своими выводами в этом посте.
В официальном примере выполняется только обучение модели, но отсутствует..
Практическая пакетная нормализация
История начинается после использования инициализации He вместе с ELU (или любым вариантом ReLU) может значительно снизить опасность проблем с исчезающими/взрывающимися градиентами в начале..
Поэзия онлайн-кодирования: путешествие пикселей и страсти
В мире, наполненном инновациями, онлайн-обучение программированию становится холстом, на котором обретает форму полотно вашей мечты. Это больше, чем просто создание строк кода; это сродни..
Обработка изображений с помощью Python - размытие и повышение резкости для начинающих
Как применить ядра свертки к цветным изображениям?
В этой статье мы обсудим, как применять ядра размытия и повышения резкости к изображениям. Эти базовые ядра составляют основу многих более..
Ограничение скорости в .NET Core 7 Web API
Что такое ограничение скорости?
Ограничение скорости — это процесс, используемый для ограничения количества запросов, разрешенных для определенного ресурса в указанном временном окне. .NET..