River - это библиотека Python для машинного обучения онлайн
Материалы курса Ричарда Вебера по теории вероятностей для математиков первого года обучения в Кембридже.
Machine Learning | Big Data
Материалы курса Ричарда Вебера по теории вероятностей для математиков первого года обучения в Кембридже.
Machine Learning | Big Data
Какой язык программирования требуется для работы с данными в Meta (Facebook).
Machine Learning | Big Data
Machine Learning | Big Data
Масштабируемое нейронное обучение для ранжирования (LTR) моделей
Проверьте новую документацию и обучающие программы для ранжирования библиотеки TensorFlow
Machine Learning | Big Data
Проверьте новую документацию и обучающие программы для ранжирования библиотеки TensorFlow
Machine Learning | Big Data
Объяснение MLOps
MLOps (Операции машинного обучения) - одна из новых рабочих ролей в последнее время. Согласно отчету LinkedIn, за последние четыре года спрос на роли машинного обучения и роли искусственного интеллекта вырос на 74% ежегодно.
Machine Learning | Big Data
MLOps (Операции машинного обучения) - одна из новых рабочих ролей в последнее время. Согласно отчету LinkedIn, за последние четыре года спрос на роли машинного обучения и роли искусственного интеллекта вырос на 74% ежегодно.
Machine Learning | Big Data
🐍 Научная визуализация: Python + Matplotlib
Исходники для книги (включая примеры кода) доступны по адресу *тык* Вы можете прочитать книгу *тык*
Machine Learning | Big Data
Исходники для книги (включая примеры кода) доступны по адресу *тык* Вы можете прочитать книгу *тык*
Machine Learning | Big Data
🖥 Машинное обучение и искусственный интеллект приводят к серьезным изменениям в мировой экономике.
В этой статье рассматривается, как компании в различных секторах экономики применяют методы искусственного интеллекта (ИИ). Однако, прежде чем мы рассмотрим затронутые секторы, важно отметить основные движущие силы, которые подпитывают рост влияния и охвата машинного обучения в секторах экономики, будут только расти по мере нашего продвижения вперед. Это связано с тем, что большие данные только становятся больше, скорость передачи данных увеличивается, плюс доступность более дешевого хранилища данных плюс появление мощных GPU позволяющих развертывать алгоритмы глубокого обучения. Кроме того, новые исследования в области глубокого обучения и других областей машинного обучения будут продолжать внедряться в реальное производство в течение следующих нескольких лет, что приведет к новым возможностям и приложениям.
Machine Learning | Big Data
В этой статье рассматривается, как компании в различных секторах экономики применяют методы искусственного интеллекта (ИИ). Однако, прежде чем мы рассмотрим затронутые секторы, важно отметить основные движущие силы, которые подпитывают рост влияния и охвата машинного обучения в секторах экономики, будут только расти по мере нашего продвижения вперед. Это связано с тем, что большие данные только становятся больше, скорость передачи данных увеличивается, плюс доступность более дешевого хранилища данных плюс появление мощных GPU позволяющих развертывать алгоритмы глубокого обучения. Кроме того, новые исследования в области глубокого обучения и других областей машинного обучения будут продолжать внедряться в реальное производство в течение следующих нескольких лет, что приведет к новым возможностям и приложениям.
Machine Learning | Big Data
🖥 7 различий между глубоким обучением и машинным обучением.
Решения на основе искусственного интеллекта, такие как языковой перевод, распознавание лиц и системы подсказок, стали частью нашей жизни.
Машинное обучение и глубокое обучение - две важные области искусственного интеллекта. Хотя эти два поля отличаются друг от друга, иногда они используются как взаимозаменяемые. В этой статье я расскажу о различиях между этими двумя полями.
Machine Learning | Big Data
Решения на основе искусственного интеллекта, такие как языковой перевод, распознавание лиц и системы подсказок, стали частью нашей жизни.
Машинное обучение и глубокое обучение - две важные области искусственного интеллекта. Хотя эти два поля отличаются друг от друга, иногда они используются как взаимозаменяемые. В этой статье я расскажу о различиях между этими двумя полями.
Machine Learning | Big Data
🖥 Искусственный интеллект проливает свет на то, как мозг обрабатывает язык.
Нейробиологи считают, что внутренняя работа моделей предсказания следующего слова напоминает работу центров обработки языка в мозгу.
Machine Learning | Big Data
Нейробиологи считают, что внутренняя работа моделей предсказания следующего слова напоминает работу центров обработки языка в мозгу.
Machine Learning | Big Data
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Распознавание рукописных математических функций в реальном времени и прогнозирование их графиков с помощью #MachineLearning
Machine Learning | Big Data
Machine Learning | Big Data
🖥 Pip vs Conda: подробное сравнение двух систем упаковки Python
Если вы используете Python в мире науки о данных или научных вычислений, вы скоро обнаружите, что Python имеет две разные системы упаковки: pip и Conda. ✔️Насколько они разные?
✔️Каковы компромиссы между ними?
✔️Что вам следует использовать?
Machine Learning | Big Data
Если вы используете Python в мире науки о данных или научных вычислений, вы скоро обнаружите, что Python имеет две разные системы упаковки: pip и Conda. ✔️Насколько они разные?
✔️Каковы компромиссы между ними?
✔️Что вам следует использовать?
Machine Learning | Big Data
💦 DeepMind утверждает, что обучения с подкреплением достаточно для достижения ИИ
В своей многолетней погоне за созданием искусственного интеллекта компьютерные ученые спроектировали и разработали всевозможные сложные механизмы и технологии для воспроизведения зрения, языка, мышления, моторики и других способностей, связанных с разумной жизнью. Хотя эти усилия привели к созданию систем искусственного интеллекта, которые могут эффективно решать конкретные проблемы в ограниченных условиях, они не достигают уровня общего интеллекта, наблюдаемого у людей и животных.
В статье, представленной в рецензируемый журнал Artificial Intelligence , ученые утверждают, что интеллект и связанные с ним способности появятся не в результате формулирования и решения сложных проблем, а в результате соблюдения простого, но действенного принципа: максимизация вознаграждения.
В своей многолетней погоне за созданием искусственного интеллекта компьютерные ученые спроектировали и разработали всевозможные сложные механизмы и технологии для воспроизведения зрения, языка, мышления, моторики и других способностей, связанных с разумной жизнью. Хотя эти усилия привели к созданию систем искусственного интеллекта, которые могут эффективно решать конкретные проблемы в ограниченных условиях, они не достигают уровня общего интеллекта, наблюдаемого у людей и животных.
В статье, представленной в рецензируемый журнал Artificial Intelligence , ученые утверждают, что интеллект и связанные с ним способности появятся не в результате формулирования и решения сложных проблем, а в результате соблюдения простого, но действенного принципа: максимизация вознаграждения.
👨👧👧 Big Data и Data Science. Big Data. Знакомство с MapReduce. Введение в экосистему Hadoop
В этом видео познакомимся с большими данными (ближе), узнаем как развернуться и где найти больше информации по теме больших данных и науки о данных, MapReduce и Hadoop
Machine Learning | Big Data
В этом видео познакомимся с большими данными (ближе), узнаем как развернуться и где найти больше информации по теме больших данных и науки о данных, MapReduce и Hadoop
Machine Learning | Big Data
🖥 Исследовательский анализ данных
В этом посте мы представляем системный подход к EDA (основанный на источниках, перечисленных ниже), чтобы кратко представить методы EDA.
Machine Learning | Big Data
В этом посте мы представляем системный подход к EDA (основанный на источниках, перечисленных ниже), чтобы кратко представить методы EDA.
Machine Learning | Big Data