Публикации по теме 'artificial-intelligence'
The BlabberMouth (разговорный ИИ)
Введение
В блоге рассматривается дизайн диалогового ИИ. Разговорный ИИ — это тип чат-бота, способный вести неформальные беседы с пользователем.
Существует три типа чат-ботов:
i.) Вопрос-Ответ- Бот отвечает на вопрос пользователя, ссылаясь на абзац.
ii) Поиск информации. Подобно обслуживанию клиентов, бот отвечает на вопрос пользователя из набора предопределенных ответов. По сути, ИИ в таких случаях не играет большой роли.
iii) На основе блок-схемы . Это тип чат-бота, в..
Как использовать модели прогнозирования классификации
Краткое руководство по моделям классификации в Python.
Алгоритм классификации — это тип алгоритма машинного обучения, который используется для прогнозирования класса или категории элемента или точки данных. Этот тип алгоритма используется в самых разных приложениях, включая фильтрацию спама, распознавание изображений и речи и медицинскую диагностику.
Чтобы понять, как работает алгоритм классификации, рассмотрим простой пример. Предположим, у нас есть набор данных электронных писем, и мы..
Как работают инфляционные гравитационные волны, часть 2 (Космология)
Выявление изначального неприводимого инфляционного гравитационно-волнового фона с помощью вращающегося аксиона Печчеи-Куинна (arXiv)
Автор: Ян Гуттенуар , Жеральдин Серван , Пера Симакачорн .
Аннотация: Первичный неуменьшаемый фон гравитационных волн из-за флуктуаций тензора квантового вакуума, возникающих во время инфляции, охватывает большой диапазон частот с почти масштабно-инвариантным спектром, но слишком низок, чтобы его можно было обнаружить интерферометрами следующего..
Самые впечатляющие изображения, созданные искусственным интеллектом (MidJourney)
Если вы ищете способ создать по-настоящему впечатляющие изображения, вам нужно проверить инструмент искусственного интеллекта MidJourney для преобразования текста в искусство.
С помощью этого инструмента вы можете просто ввести описательный текст, и ИИ создаст изображение, которое поразит вас. Черт возьми, он создает произведения искусства, которые более впечатляющие, чем все, что я когда-либо мог создать самостоятельно.
Внедрение человечности в машинное обучение
Иногда мне хочется, чтобы прогресс в кодировании был хоть немного более полезным. Если использовать баскетбол — еще одно хобби всей моей жизни — для сравнения: когда я забиваю мяч, это гораздо более тактильно и приятно, чем отсутствие сообщения об ошибке: я чувствую, что импульс, создаваемый моими ногами, проходит через мое тело и переданное кончиками пальцев, — это правильно. Получающийся взмах , когда мяч прорезает сетку, - это всего лишь вишенка на торте (хотя я слышу не очень обычный..
Машинное обучение в дистанционном зондировании: революция в том, как мы видим Землю
Дистанционное зондирование — это наука о получении информации о поверхности Земли на расстоянии. Эта информация может использоваться для мониторинга изменений в окружающей среде, отслеживания природных ресурсов и управления инфраструктурой. В последние годы машинное обучение (ML) становится все более важным в дистанционном зондировании. Алгоритмы машинного обучения можно использовать для автоматизации задач, повышения точности и получения новых идей.
Вот несколько примеров использования..
Повысьте свои ожидания: раскрыта трансформация оценки домов с помощью ИИ
Добро пожаловать в завтра (вы готовы?)
«Мерой интеллекта является способность меняться». — Альберт Эйнштейн
Достаточно соседских перешептываний о вашей собственности? Будьте готовы, ведь боты готовы высказать свое нефильтрованное мнение.
Добро пожаловать в мир, где технологии продолжают менять отрасли, и, очевидно, сфера недвижимости не может оставаться неизменной. Традиционные методы оценки недвижимости находятся в стадии трансформации благодаря интеграции искусственного..
Новые материалы
Обучение модели Keras с большим набором данных (пакетное обучение)
Привет народ!! В этом блоге я собираюсь обсудить очень интересную особенность Keras. При обучении любой модели глубокого обучения обязательным условием для получения хорошего результата..
Раскрытие возможностей сверточных нейронных сетей: обучение аутентификации изображений
1.0 ВВЕДЕНИЕ
В области анализа цифровых изображений насущной необходимостью стала разработка надежных методов, позволяющих отличить подлинные изображения от поддельных. С появлением сложных..
Изучение основных библиотек Python для науки о данных
В эпоху больших данных и информационной перегрузки способность извлекать значимую информацию из огромных наборов данных стала важнейшим навыком. Именно здесь в игру вступает наука о данных...
Легко загружать в React элемент HTML в виде изображения
Много раз на наших сайтах нам нужно сделать кнопку доступной для пользователей, чтобы они могли загружать содержимое страницы. Иногда нам нужно загрузить таблицу, график или, в более общем..
Запуск кластера Stable Diffusion на GCP с обслуживанием tensorflow (часть 1)
Часть 1. Настройка инфраструктуры с помощью Terraform
В первой части этого руководства, состоящего из двух частей, мы научимся создавать кластер Kubernetes, который развертывает модель Stable..
Внедрение человечности в машинное обучение
Иногда мне хочется, чтобы прогресс в кодировании был хоть немного более полезным. Если использовать баскетбол — еще одно хобби всей моей жизни — для сравнения: когда я забиваю мяч, это гораздо..
Обнаружение выражений лица и поз с помощью машинного обучения
От обнаружения лица человека до доступа к устройствам или распознавания человека с помощью камер видеонаблюдения или прогнозирования стратегий в спорте путем определения ключевых точек поз или..