Статьи
Осмысление смысла: глубокое погружение в большие языковые модели и сложный ландшафт…
Семантика — изучение значения — представляет собой чрезвычайно сложную тему, которая на протяжении десятилетий бросала вызов лингвистам, философам и исследователям искусственного интеллекта.
С недавним взрывом больших языковых моделей возрос интерес к пониманию возможностей и ограничений этих моделей, когда дело доходит до изучения значения.
Давайте распутаем паутину значений, оценим сильные и слабые стороны LLM в семантическом понимании и посмотрим на развивающиеся стратегии, позволяющие..
Как добавить комментарии в свой блог
Наличие комментариев в собственном блоге — одна из самых привлекательных функций. Узнайте, как интегрировать комментарии Isso, чтобы в вашем блоге появилась функция комментариев, ориентированная на конфиденциальность.
Наличие комментариев в вашем блоге — одна из самых привлекательных функций! К сожалению, Ghost Blogging Service не поддерживает любые комментарии из коробки. Хотя существует множество различных сервисов, таких как Disqus или Discourse, которые являются своего рода..
Линейная регрессия с математической интуицией
Термин регрессия означает попытку найти и проанализировать взаимосвязь между одной зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. В линейной регрессии у нас есть одна зависимая переменная или целевая переменная и одна независимая переменная. Независимые переменные — это переменные признаков, по которым прогнозируется целевая переменная. Например, предположим, что мы пытаемся предсказать цену дома. Существуют различные факторы, которые могут увеличивать или..
Создание настольных приложений с помощью Electron - Меню
В этом руководстве предполагается, что вы знаете, как установить и настроить проект electron-quick-start . Вы можете найти учебник здесь .
В приложениях Electron есть два типа меню: первое — это меню приложения , а второе — контекстное меню (меню, вызываемое правой кнопкой мыши). Мы рассмотрим создание меню приложения.
Во-первых, нам нужно определить шаблон с ярлыками, подменю и типами пунктов меню.
Мы определим новый постоянный шаблон, который представляет собой массив..
Прикладное обучение с подкреплением V: нормализованная функция преимущества (NAF) для непрерывного контроля
Введение и объяснение алгоритма NAF, широко используемого в задачах непрерывного управления
В предыдущих статьях этой серии были представлены и объяснены два алгоритма обучения с подкреплением, которые широко использовались с момента их создания: Q-Learning и DQN .
Q-Learning сохраняет Q-значения в матрице действий-состояний таким образом, чтобы получить действие a с наибольшим Q-значением в состоянии s должен быть найден наибольший элемент матрицы Q-Value для строки s ,..
MLOps: навыки, необходимые в 2021 году
Для большинства практиков рабочий процесс машинного обучения прост. Обучение, проверку и развертывание моделей можно выполнять вручную. Однако по мере того, как конвейеры машинного обучения становятся все более сложными, а технические риски возрастают, его уже нельзя масштабировать ни с технической, ни с культурной точек зрения. Ручным процессам не хватает устойчивости и дисциплины, и они культурно не вписываются в более крупную ИТ-организацию, которая использует автоматизированные..
Мой опыт работы в Highsoft
В Highsoft я изучил основы программирования Highchart с использованием JSfiddle и JavaScript. Я также узнал, как работает компания и как она устроена. Мне очень и очень нравилось работать в Highsoft. Все милые, сообщество фантастическое, и общение между коллегами отличное.
Во время обучения в Highsoft я создал две диаграммы и с гордостью делюсь ими с вами:
Альбомы Эминема Код: ht tp://jsfiddle.net/PerAnders/em701mb1/6/ Изображение:
2. Процент рейтинга Rainbow Six Осада..
Подводный расчет истинной вертикальной глубины для вертикальных скважин с использованием Python
При работе со скважинными данными из las-файлов обычно единственными доступными данными о глубине является измеренная глубина (MD), которая учитывает отметку буровой платформы (поворотного стола).
При интерпретации скважин, когда анализируется только одна скважина, этим фактом можно в определенной степени пренебречь. Однако, когда анализ основан на нескольких скважинах одновременно, необходимо получить истинную вертикальную глубину под водой (TVDSS) каждой скважины, чтобы выполнить их..
Как использовать AWS SNS с SQS
Как использовать AWS SNS с SQS
Amazon SNS (Simple Notification Service) и Amazon SQS (Simple Queue Service) — это два мощных сервиса, предлагаемых Amazon Web Services (AWS), которые можно использовать вместе для создания масштабируемых и надежных распределенных приложений. В этой статье мы обсудим, как использовать AWS SNS и SQS вместе.
Amazon SNS позволяет отправлять сообщения нескольким получателям или подписчикам. Это служба обмена сообщениями pub/sub, которая позволяет..
Характеристики внешней инфраструктуры, которые вам следует знать
1. Спецификация каталога проекта
Существует два широко используемых метода организации каталогов файлов. Для этих двух методов не существует лучшего метода, есть только тот, который вам больше подходит.
1.1 Разделение по типу функции
В зависимости от типа функции файла, например API, компонента, страницы, маршрута, перехватчиков и хранилища, независимо от того, используется ли он глобально или локально на одной странице, он помещается в соответствующий каталог в src в соответствии..
Создание агрессивного врага
Цель: создать врага, который будет двигаться к игроку, если он рядом.
Я использовал процесс, аналогичный самонаводящейся атаке , чтобы создать врага, который будет двигаться к игроку, если он окажется поблизости.
Во-первых, я создал новый скрипт для этого врага, так как у него новое поведение. Главное, что здесь отличается, это добавленная функция Vector3.Distance . По сути, мы рассчитываем расстояние врага от игрока, и если враг находится в пределах этого заданного расстояния,..
Расширенный графический интерфейс с Python
Начало работы с более современными интерфейсами разработки на Python для ваших проектов
Почти каждое программное обеспечение, которое мы используем на экране компьютера, представляет собой своего рода графический интерфейс. Большинство приложений с графическим интерфейсом пользователя предоставляют платформу для удобного взаимодействия с программным продуктом. Блокнот и обычный калькулятор, присутствующие в большинстве систем Windows, являются простыми примерами интерфейса GUI,..
3 способа, которыми искусственный интеллект завладеет нашей жизнью к 2041 году
ChatGPT — крупнейшая разработка в области искусственного интеллекта всех времен. С последним чат-ботом от OpenAI исследования ускорятся, и мы начнем наблюдать интеграцию искусственного интеллекта в нашу повседневную жизнь. Основываясь на моих предыдущих чтениях и беседах с профессорами в академических кругах, я считаю:
Самоуправляемые автомобили будут нормализованы. Мозговые имплантаты будут гораздо более распространены среди людей с ограниченными возможностями. Виртуальные..
День 54: 60 дней серии «Наука о данных и машинное обучение»
Pytorch и ResNet с проектом…
С возвращением! Надеюсь, вы многому научились за эти 60 дней серии «Наука о данных и машинное обучение». В этом посте мы узнаем об основах PyTorch (одна из моих любимых библиотек) и ResNet.
Некоторые из других лучших сериалов —
Освоение памяти: искусство управления памятью и сборки мусора в Go
Управление памятью в суматошном мире программирования часто напоминает управление оживленным, всегда открытым рестораном. Постоянный спрос на эффективное обслуживание и требование оптимальной производительности находит отражение в каждой закусочной или переменной, нуждающейся в собственной таблице или пространстве памяти. Язык Go зарекомендовал себя как лучший в этой динамичной среде, известный своей простотой использования, эффективностью и надежной поддержкой параллельного..
7 дней статистики для науки о данных: день 01 — Что такое статистика?
Статистика является неотъемлемой частью науки о данных. В этой статье подробно рассказывается о важности статистики в науке о данных и типах статистики, чтобы понять данные с использованием библиотеки Python и Pandas.
Математика и статистика являются основой науки о данных и машинного обучения. В настоящее время каждая компания управляется данными и имеет огромное количество данных. Данные — это не что иное, как бесформенный поток байтов, они становятся информацией после обработки и..
Насильственное НЛП — Часть 3.
Сегодня я покажу вам, как создать целевой список слов на основе огромного дампа утечки паролей — rockyou2021. Ниже приведено множество материалов по машинному обучению и большим данным. Если вам не хочется их читать, перейдите непосредственно на страницу загрузки списка слов .
Я был взволнован, увидев выпуск вордлиста RockYou2021, но после загрузки 100 ГБ паролей я понял, что это слишком много для вордлиста, используемого для взлома одного пароля. Было бы разумно выполнить..
7 методов обучения программированию, которые мне не подошли
Избегайте их, если хотите добиться успеха.
Имея более чем десятилетний опыт программирования, я вполне уверен, что могу рассказать о том, чего следует избегать при изучении любого языка программирования, не потому, что это не работает у меня, но и не работает у других.
Так почему бы не потратить на это время, верно? Вот они.
1. Использование неправильных методов обучения
Любому делу, в том числе и программированию, можно научиться в разное время. Неправильная методика..
Дэвид Колвелл объяснил проблемы и решения в тестировании программного обеспечения
Как вы можете эффективно и результативно тестировать свое программное обеспечение?
Дэвид Колвелл, вице-президент по искусственному интеллекту и машинному обучению в Tricentis, посетил всемирный вебинар по искусственному интеллекту, чтобы обсудить проблемы и решения, связанные с тестированием программного обеспечения. Вот основные моменты его речи.
Смотрите его выступление на нашем сайте и YouTube-канале .
Проблемы в тестировании программного обеспечения
Тестирование..
Прогнозирование породы собак с помощью CNN
Прогнозирование породы собак с помощью CNN
Сверточные нейронные сети (CNN) — невероятно полезный инструмент для анализа изображений, и в этой статье мы попытаемся использовать его для определения породы по изображению собаки. Кроме того, мы также стремимся вводить в модель изображения людей и выводить породу, на которую человек больше всего похож.
Для ввода в модель нам предоставили более 8000 изображений собак, каждое из которых сопровождалось соответствующей породой — всего 133..
