Это гостевой пост Габора Уграя о проблемах и проблемах построения моделей NMT. Не позволяйте игривому тону и общему ощущению шалости в посте обмануть вас. Если вы посмотрите повнимательнее, вы увидите, что в нем очень четко определен точный список проблем, с которыми можно столкнуться, когда кто-то решается создать механизм Neural MT. Этот список проблем, вероятно, является точным списком, с которым столкнулись большие мальчики (Microsoft, FaceBook, Google и другие) некоторое время назад...

В последнее время много говорят о науке о данных. Это одна из самых популярных тем в мире технологий, и кажется, что все пытаются попасть в эту область. Но что такое наука о данных и почему вы должны стать специалистом по данным? Наука о данных — это относительно новая область, которая сочетает в себе статистику, информатику и бизнес-аналитику, чтобы делать выводы из данных. Специалисты по данным…

Cogito, ergo sum! Мы, как человеческие существа, интуитивно убеждаемся в том, что способны мыслить, а значит, и наше существование. Тем не менее, в последние десятилетия у нас был спорный спор о том, могут ли компьютеры думать. Аргумент все еще постепенно поднимается, поскольку искусственный интеллект и сложные компьютеры все больше и больше внедряются в нашу жизнь [1, 2]. Люди из нескольких дисциплин, таких как философия, информатика и математика, размышляют над этой загадкой; в то..

Введение Теория обучения утверждает, что алгоритм машинного обучения может хорошо обобщать конечный набор обучающих примеров. Кажется, это противоречит некоторым основным принципам логики. обобщение или вывод общих правил из ограниченного набора примеров логически недействительны. Чтобы логически вывести правило, описывающее каждого члена группы, необходимо иметь информацию о каждом члене этого множества. Отчасти машинное обучение избегает этой проблемы, предлагая только..

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..

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...