Публикации по теме 'artificial-intelligence'


Как работают 8 меньших моделей в GPT4?
Секрет «Модели экспертов» раскрыт; давайте поймем, почему GPT4 так хорош! В последние годы все чаще говорят о моделях глубокого обучения. Каждая компания разрабатывает его. А вместе с этим началась гонка за самой большой и самой плохой моделью! Мы все видели графики, демонстрирующие размеры таких моделей — Мы все сравнивали Chinchillas, GPT-3, PaLM и многие другие. Все это время Microsoft и OpenAI работали над GPT-4. Они создали весь ажиотаж вокруг разработки ГПТ-4. Все..
Революция в человеческой жизни: как ИИ решает проблемы в человеческой жизни
Искусственный интеллект стал революцией для людей и может решить многие проблемы, с которыми мы сталкиваемся. Он используется в различных областях, таких как здравоохранение, образование, транспорт, финансы и многие другие. ИИ играет значительную роль в решении проблем в здравоохранении. Алгоритмы ИИ могут анализировать большие объемы медицинских данных для выявления закономерностей и тенденций, которые людям может быть трудно обнаружить. Это помогает диагностировать заболевание быстрее..
Машинное обучение — Рудра Тивари, Дехрадун, Международная школа Дун
Машинное обучение имеет много преимуществ и приложений. Очень важно экономить время и усилия. Машинное обучение  — это способность адаптироваться к новым данным независимо друг от друга и посредством итераций. Машинное обучение — это в основном способность учиться на данных и применять их к конкретной проблеме на основе этих данных. Это очень важно, потому что может помочь вам в решении проблем. Например, если вы учитель, и ваши ученики придумали интересную тему для урока, то вы должны..
Обратное Мура-Пенроуза, упрощенное!
(Оценка псевдообратной неквадратной матрицы (Ax=b)) Предисловие В линейной алгебре обратная Мура-Пенроуза является наиболее широко известным обобщением обратной матрицы . Инверсия Мура-Пенроуза иногда также известна под названием псевдоинверсия или обобщенная инверсия . Е. Х. Мур в 1920 , Арне Бьерхаммар в 1951 и Роджер Пенроуз в 1955 описали его независимо друг от друга в своих исследованиях, а исследователи и разработчики широко используют его для решения реальных..
6 советов для начинающих по изучению алгоритмов машинного обучения
В большинстве случаев, когда мы начинаем делать или пробовать что-то « новое », мы фактически не знаем, с чего, когда и как нам следует начать. Но если у нас есть какие-то умные планы или идеи относительно наших целей, прежде чем мы приступим к действиям, они определенно помогут нам в прогрессе в достижении наших целей. Даже иногда они могут помочь нам выявить неудачи до того, как мы действительно потерпим неудачу. Я следую и применяю то же самое всякий раз, когда делаю что-то новое...
Распаковка Google Bard и GPT-4
Первый взгляд на два основных релиза ИИ А вот и видео распаковки ИИ! Эти блестящие новые инструменты были выпущены чуть более недели назад, так что они только что из печи. В видео вы увидите, как я запускаю свои первые параллельные подсказки Bard + GPT-4. Ниже вы найдете то, что начиналось как стенограмма видео и быстро превратилось в пиршество отступлений, правок и ехидных комментариев. Если это ваша чашка чая, наслаждайтесь! стенограмма Привет! Меня зовут Кэсси Козырков, и..
Роль сотрудничества в жизненном цикле проекта Data Science
Советы и рекомендации по сотрудничеству с учеными, экспертами в предметной области и другими заинтересованными сторонами в проекте Проекты по науке о данных включают несколько этапов: от планирования и сбора данных до анализа и развертывания. Хотя каждый этап проекта важен, сотрудничество между членами команды имеет решающее значение для успеха. В этой статье мы обсудим роль сотрудничества в жизненном цикле проекта по науке о данных, в том числе важность сотрудничества между учеными,..