Публикации по теме 'artificial-intelligence'


Особенности локального бинарного шаблона для классификации текстуры
Руководство по улучшению текстур с помощью LBP. Прошел почти год с момента моего последнего поста на Medium. Начиная с сегодняшнего дня, в начале 2023 года, я планирую писать больше кодов, а также постов в блогах. *Надеюсь* Я буду последователен в своих словах, лол :) Введение В этой статье я хочу доказать, что, хотя глубокое обучение является современным современным подходом к классификации изображений, это не обязательно означает, что созданные вручную функции в сочетании с..
Анализ цикла ажиотажа Gartner для ИИ
Анализ цикла ажиотажа Gartner для ИИ Особое внимание уделяется аспектам языковых технологий Введение Прошло почти 10 месяцев с тех пор, как Gartner Hype Cycle for AI был выпущен, и есть несколько соображений, которые я хотел бы обсудить в отношении диалогового AI. Принимая во внимание Цикл ажиотажа ИИ Gartner, можно выделить пять технологий, связанных с языковыми технологиями и разговорным ИИ, которые составляют 15% отчета. Эти пять связанных с языком технологий в цикле..
Как масштабирование меняет основные компоненты? - Часть 2
На сегодняшний день я хочу выполнить некоторую нормализацию в отношении существующей в данных дисперсии. Обратите внимание, что эта публикация предназначена для моего обучения. Сравнение Numpy и Tensor-flow SVD Когда я использовал разложение по собственным значениям, чтобы найти основные компоненты, знаки для основных компонентов изменились, поэтому, когда мы проецируем данные в основное пространство, мы замечаем, что данные были перевернуты. Тем не менее, когда мы..
Забудьте о PIP, Conda, requirements.txt! Вместо этого используйте поэзию и поблагодарите меня позже
Наконец-то появилось безболезненное управление зависимостями Для библиотеки A требуется Python 3.6. Библиотека B зависит от библиотеки A, но требует Python 3.9, а библиотека C зависит от библиотеки B, но требует определенной версии библиотеки A, совместимой с Python 3.6. Добро пожаловать в ад зависимости! Поскольку нативный Python — это мусор без внешних пакетов для науки о данных, специалисты по обработке и анализу данных часто могут оказаться в ловушке ситуаций с зависимостями..
Какую тему я должен затронуть дальше?
Какую тему я должен затронуть дальше? Выберите один из четырех вариантов или прокомментируйте что-нибудь еще! Привет всем, прошло некоторое время с момента моего последнего сообщения; но у меня есть немного свободного времени, чтобы написать несколько более подробных статей о глубоком обучении и искусственном интеллекте. У меня есть несколько тем, которые я мог бы осветить, но я хочу, чтобы вы, зрители, определились, с какой именно мне начать дальше! Вот четыре возможных варианта:..
Запросы на подобие и обобщение текста в НЛП
Прежде чем углубляться непосредственно в запросы на подобие, важно знать, что такое метрика подобия. Показатель сходства Метрики подобия - это математические конструкции, которые особенно полезны в НЛП, особенно при поиске информации. Мы можем понимать метрику как функцию, которая определяет расстояние между каждой парой элементов набора или векторов. Мы видим, как это может быть полезно - мы можем сравнить, как будут основаны два похожих документа. на расстоянии. Если функция..
Топ-10 самых полезных встроенных констант Python для повседневного использования
Привет, любители Python! Сегодня я рад погрузиться в мир встроенных констант Python. Константы в Python — это надежные инструменты, которые вы всегда держите в своем наборе инструментов и готовые к использованию, когда они вам понадобятся. Они предоставляют ценную информацию и функциональные возможности в различных ситуациях. В этой статье я собираюсь познакомить вас с 10 наиболее полезными встроенными константами Python, на которые вы можете положиться при решении повседневных задач..