arhrs - современные компьютерные технологии

Публикации по теме 'artificial-intelligence'


Будет яркий, яркий, солнечный день
Мы встречались с Себастьяном Труном в прошлый раз. Он умный парень с солнечным нравом, которого не беспокоит, что роботы и искусственный интеллект займут все хорошие места, даже его собственное. Наоборот, он совершенно не против, если технология устраняет большую часть того, что он делает каждый день, потому что он верит, что человеческая изобретательность заполнит вакуум чем-то лучшим. Это из его беседы с куратором TED Крисом Андерсоном : «Если я смотрю на свою работу в качестве..

Приложения физико-информированных нейронных сетей (PINN), часть 5 (машинное обучение)
Решение уравнения Тейкольского с помощью нейронных сетей с учетом физики (arXiv) Автор: Раймон Луна , Хуан Кальдерон Бустильо , Хуан Хосе Сеоан Мартинес , Алехандро Торрес-Форне , Хосе А. Фонт Аннотация: мы используем физически информированные нейронные сети (PINN) для вычисления первых квазинормальных режимов геометрии Керра с помощью уравнения Тейкольского. Этот метод позволяет нам извлекать комплексные частоты и константы разделения уравнения без необходимости сложных..

ВСЕ О ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ
ЧАСТЬ 1: ТЕОРИЯ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ИНТУИЦИЯ. В этой статье я познакомлю вас с подробным объяснением теории регрессии, визуализаций, показателей оценки и препятствий, которые необходимо преодолеть, чтобы построить надежную модель регрессии. Его реализации будут рассмотрены в моей следующей статье. Прочитав эти две статьи, поверьте мне, вы поймете почти каждый аспект проблемы регрессии. Нажмите на ссылку, чтобы прочитать статью Все о реализации линейной регрессии (python) напрямую:..

Линейная регрессия методом наименьших квадратов в Python
Линейная регрессия методом наименьших квадратов в Python Как следует из названия, метод наименьших квадратов минимизирует сумму квадратов остатков между наблюдаемыми целями в наборе данных и цели, предсказанные линейным приближением. В этой статье мы увидим, как найти наиболее подходящую линию, используя линейную алгебру, а не что-то вроде градиентного спуска. Алгоритм Вопреки тому, что я думал изначально, реализация scikit-learn линейной регрессии минимизирует функцию..

День 9: Вопрос для собеседования SQL — Часть 1
Основные вопросы на собеседовании по SQL, которые вы должны знать, если готовитесь к какой-либо работе, связанной с данными. SQL — это язык программирования, используемый для управления и анализа данных в базе данных. Если вы хотите работать с данными, вам могут задать вопросы на собеседовании по SQL, которые предназначены для проверки ваших знаний и навыков использования этого языка. Это список распространенных вопросов на собеседовании по SQL с советами о том, как эффективно на них..

Анализ данных Iris на основе CNN  — ваш код FisrDeep Learning
Если вы новичок в искусственном интеллекте или глубоком обучении, вот ваша первая CNN, а пока код глубокого обучения. В. Почему данные IRIS? О. Поскольку все уже знакомы с данными Iris, почему бы не начать с данных IRIS. Конечно, это слишком просто для CNN, но тогда было бы слишком просто понять и углубиться. Хотя известно, что данные IRIS слишком малы для сложного процесса, такого как глубокое обучение, тем не менее, это хороший способ начать понимать глубокое обучение на базовом..

Применение интерполяционных таблиц, часть 2 (интеллектуальный анализ данных)
AdaInt: изучение адаптивных интервалов для 3D-справочников при улучшении изображения в реальном времени ( arXiv ) Автор: Цанцянь Ян , Мэйгуан Цзинь , Сюй Цзя , И Сюй , Ин Чен Аннотация . 3D Lookup Table (3D LUT) – это высокоэффективный инструмент для задач по улучшению изображения в реальном времени, который моделирует нелинейное 3D-преобразование цвета путем его разреженной выборки в дискретную 3D-решетку. В предыдущих работах были предприняты попытки изучить адаптивные..

Новые материалы

Конфигурация Gulp для WordPress - Часть II
Здесь мы переходим ко второй части руководства по настройке Gulp для оптимальной разработки WordPress. Если вы пропустили первую часть, где мы установили все модули, необходимые для задач,..

LACTF — сеть/метавселенная
В lactf я смог решить задачу веб/метавселенной. Ниже приведен исходный код, предоставленный здесь Из исходного кода видно, что флаг — это отображаемое имя администратора...

GraphQL — Язык запросов — Часть 1
Первое, что нужно знать: GraphQL — это спецификация (как она должна работать и выглядеть), а не реализация. GraphQL не нужно устанавливать, вы реализуете его с помощью серверной библиотеки,..

Будущее машинного обучения в Индии
Будучи связанным с интенсивно развивающимся языком, непрерывные технологические достижения наверняка поразят сектор машинного обучения, который вот-вот сформирует долгосрочную перспективу машинного..

Сравнение Clojure IDE  — Emacs/Cider и IDEA/Cursive
Введение Недавно я редактировал сообщение в блоге, в котором брал интервью у жителей Метосинии относительно их любимых редакторов Clojure . Было довольно интересно увидеть, что используется..

Строки, регулярные выражения и шаблонные литералы — Часть 1 | Понимание ES6
Строки, несомненно, являются одним из самых важных типов данных в любом языке программирования. Строки есть практически в каждом языке программирования, и научиться их эффективному..

7 признаков того, что вы все еще начинающий веб-разработчик
В этой статье я расскажу о 7 признаках того, что вы все еще начинающий веб-разработчик. Это вещи, в которые время от времени могут впадать даже опытные разработчики, поэтому не беспокойтесь,..