Публикации по теме 'artificial-intelligence'


Подрывные инновации в медицине
4 стартапа, которые перевернут будущее медицины Как врач, работающий в Великобритании, я лично видел влияние COVID-19 на оказание медицинской помощи. Это позволило инновациям закрепиться в медицине ( наконец) , и больницы обратились к MedTech за ответами на свои проблемы. Прежнее нежелание врачей и руководства инвестировать в технологии, чтобы идти в ногу с растущим цифровым миром, теперь сменилось бесспорно срочным решением проблем, чтобы обеспечить продолжение оказания медицинской..
Понимание трансформеров: прорыв в обработке естественного языка
Введение: В последние годы в области обработки естественного языка (NLP) произошел революционный прорыв с введением архитектуры преобразования. Эта революционная модель, представленная в знаменательной статье 2017 года «Внимание — это все, что вам нужно» Васвани и др., изменила ландшафт НЛП и достигла самых современных результатов в различных задачах, связанных с языком. Этот пост в блоге призван дать всестороннее представление о преобразователях путем изучения их архитектуры, ключевых..
Рассуждения важны для людей и должны быть одинаково важны для ИИ.
Обзор существующих подходов к рассуждению Насколько развит искусственный интеллект, несмотря на то, что на него направлено все финансирование и исследования, он все еще борется с некоторыми из самых простых задач из-за отсутствия навыков рассуждения. Из-за этого продукты и услуги, оснащенные ИИ, могут показаться очень неразумными, несмотря на скачки, достигнутые за последние годы. В этой статье мы коснемся того, как ИИ может рассуждать, и предположим, что это необходимый компонент и..
Что такое машинное обучение?
ML Что такое машинное обучение? Понимание определения машинного обучения и примеры вариантов использования для новичков В этой статье мы сначала рассмотрим некоторые формальные определения машинного обучения, а затем попытаемся понять, что это такое, а также некоторые технические термины. Мы также увидим, как машинное обучение связано с искусственным интеллектом, зачем его изучать и какие примеры мы используем в нашей повседневной жизни. Машинное обучение учит компьютер делать то,..
Сводка книг — шаблоны проектирования ML для создания систем на основе ML
https://www.amazon.com/Machine-Learning-Design-Patterns-Preparation/dp/1098115783 Общие проблемы при создании систем машинного обучения: 1. Качество данных 2. Полнота данных 3. Непротиворечивость данных Методы масштабирования данных: Линейное масштабирование — масштабирование минимум-максимум, отсечение для удаления выбросов и последующего масштабирования до [-1,1], нормализация Z-показателя и Winsorizing, при котором используется эмпирическое распределение в наборе обучающих данных для..
Открытие индустрии ИТ-услуг: самые востребованные услуги сегодня
Индустрия ИТ-услуг находится в авангарде преобразующих технологических достижений, стимулируя инновации и изменяя бизнес по всему миру. Поскольку организации все больше полагаются на технологии, чтобы оставаться конкурентоспособными, спрос на специализированные ИТ-услуги резко возрос. В этом сообщении блога мы исследуем самые востребованные услуги в индустрии ИТ-услуг, проливая свет на области, которые формируют цифровой ландшафт и стимулируют рост бизнеса в 21 веке. Службы облачных..
Последние инновации в сетях ReLU, часть 4 (машинное обучение)
Слегка завышенные параметры сетей ReLU имеют благоприятный ландшафт потерь (arXiv) Автор: Кедар Кархадкар , Майкл Мюррей , Ханна Церан , Гвидо Монтуфар . Аннотация: мы изучаем ландшафт потерь двухслойных нейронных сетей ReLU со слегка завышенными параметрами на общем конечном наборе входных данных для квадрата ошибки. Наш подход включает ограничение размерности множеств локальных и глобальных минимумов с использованием ранга якобиана карты параметризации. Используя результаты для..