Digitrode

Хотя машинное обучение (МО) может показаться сложным и трудоемким для новых исследований в этой области, часто обратное справедливо для создания доказательства концепции (proof of concept или POC). Целью POC является быстрая демонстрация того, что приложение или идея осуществимы с помощью МО, что не нужно делать с нуля. Вместо того, чтобы обучать модель или создавать что-то совершенно новое, можно использовать существующие сторонние или открытые ресурсы (Open Source).

Мы обсудим, как использовать некоторые этапы при разработке модели POC. Мы получим руководство о том, как подходить к разработке, особенно с точки зрения того, когда использовать многочисленные доступные ресурсы в экосистеме МО, которые постоянно обновляются. В этой статье описываются некоторые ключевые инструменты, программные пакеты и предварительно обученные хабы моделей, которые помогают успешно построить МО POC.

Существует несколько типов нейронных сетей (NN). Рекуррентные нейронные сети (RNN) могут «запоминать» данные и использовать прошлую информацию для выводов. В этой статье рекуррентные нейронные сети сравниваются с сетями прямого распространения (FFNN), которые не могут помнить, затем углубимся в концепцию обратного распространения во времени (BPTT) и завершим рассмотрением RNN с долговременной краткосрочной памятью (LSTM).

RNN и FFNN обрабатывают информацию по-разному. В FFNN информация перемещается напрямую из входного слоя в скрытые слои и в выходной слой. В результате FFNN не имеют памяти о предыдущих входах и бесполезны для прогнозирования будущего. Единственное использование прошлой информации в FFNN – это обучение. После обучения сети прошлая информация не учитывается. FFNN используются для задач классификации и распознавания.

Разработка встраиваемых систем всегда требует особого внимания к эффективности, надежности и ресурсоемкости. В последнее время технологии искусственного интеллекта (ИИ) начали активно проникать в эту область, предоставляя разработчикам новые инструменты для ускорения и улучшения процессов проектирования и тестирования. В этой статье мы рассмотрим полезные сервисы и программы, основанные на ИИ, которые могут значительно облегчить работу разработчиков встраиваемых систем.

Последние достижения в области технологий предоставили возможности искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в руки обычных пользователей. Искусственный интеллект обеспечивает инновации практически во всех отраслях промышленности, где его способность адаптироваться и реагировать на меняющиеся требования создает новые захватывающие возможности. От автомобилей, на которых мы ездим, до умных ферм, которые формируют будущее сельскохозяйственной отрасли, трудно найти отрасль, которая не будет преобразована с помощью ИИ.

Появление ChatGPT ознаменовало поворотный момент в развитии искусственного интеллекта (ИИ). Эта языковая модель покорила мир, продемонстрировав невероятный потенциал ИИ, способный произвести революцию в различных аспектах нашей жизни. Скорее всего, вы уже столкнулись с появлением чат-ботов с искусственным интеллектом и, вероятно, задаетесь вопросом, как они так быстро разрослись и куда они пойдут.

Сегодня мы рассмотрим развитие ChatGPT и исследуем его влияние на развитие искусственного интеллекта и разнообразных приложений в различных отраслях.

Неудивительно, что из-за ажиотажа вокруг машинного обучения (МО) и стремления преобразовать бизнес с его помощью не все проекты МО оказались успешными. Часто менталитет «решение прежде проблемы» приводит к плохо определенным требованиям и целям использования МО. Непонимание того, почему следует использовать МО, а также то, как это повлияет на бизнес-показатели, может привести к проверке концепции (ПК), которая отнимет драгоценное время и не принесет результатов.

Чтобы избежать этого, компании, стремящиеся внедрить МО в свои процессы или продукты, должны стремиться понять свою общую цель, а затем связать эту цель с соответствующими бизнес-показателями, используемыми для измерения текущего базового уровня, подготавливая почву для оценки эффективности МО в качестве ПК. работа продвигается. Наконец, соединение этих индикаторов с соответствующими метриками МО на основе задачи или варианта использования ПК и разработка краткой дорожной карты для направления исследований и разработок повысят вероятность успеха.

Как и в случае с любой другой темой, понимание основных терминов машинного обучения (МО) может помочь вам понять более сложные темы, необходимые для построения модели МО и позволить ей делать прогнозы. В данном материале обобщены несколько ключевых терминов, с которыми каждый может столкнуться при изучении искусственного интеллекта и машинного обучения.

В цифровой среде искусственный интеллект (ИИ) становится маяком инноваций. Когда-то ИИ рассматривался через призму удивления и скептицизма, но теперь он превратился в мощный инструмент, изменяющий наш мир за пределами воображения научной фантастики. Одной из областей, в которой ИИ оказывает преобразующее воздействие, является центр обработки данных.

Центры обработки данных в цифровой сфере больше похожи на оживленные города, беспрепятственно управляющие огромными потоками данных. Потребность в скорости, точности и эффективности имеет решающее значение, и ИИ и его аналоги в области машинного обучения идеально отвечают всем требованиям. Неудивительно, что ИИ коренным образом меняет работу этих центров, повышая их эффективность и безопасность сверх того, чего могли бы достичь только люди.

Машинное обучение (МО) предполагает обучение компьютерной системы делать прогнозы на основе незнакомых данных. Это достигается за счет использования наблюдений системы во время обучения с использованием набора помеченных или немаркированных обучающих данных. Какой бы разнообразной ни была тема машинного обучения, в большинстве проектов машинного обучения есть много общего. В данной статье будут рассмотрены шаги, которые обычно встречаются в каждом проекте машинного обучения.

Слова «искусственный интеллект» (ИИ), «машинное обучение» (МО) и «алгоритм» слишком часто неправильно используются, путаются и понимаются неправильно. Они используются взаимозаменяемо, хотя имеют фиксированное значение. К сожалению, эти значения, если их не понять, могут внести путаницу в быстро развивающуюся область, которая и без того достаточно сложна. В данном материале мы рассмотрим в общем алгоритмы, искусственный интеллект и основы машинного обучения, что они собой представляют, как и где они используются, и почему каждый из них был создан. Мы начнем с алгоритмов, поскольку они составляют основу для ИИ и МО.