Статьи
ИИ и музыка: изучение последних разработок в области машинного обучения и композиции
Музыка всегда была важной частью человеческой культуры, но с появлением искусственного интеллекта (ИИ) она становится еще более захватывающей. От создания новых композиций до анализа эмоционального воздействия различных звуков — ИИ меняет наше представление о музыке. В этой статье мы рассмотрим последние разработки в области машинного обучения и композиции, а также их значение для будущего музыки.
Одна из самых захватывающих областей ИИ и музыки — создание новых композиций. Благодаря..
Как создать проект приложения для голосования freeCodeCamp - подробное руководство
Приложение для голосования на freeCodeCamp было первым проектом freeCodeCamp в учебной программе, который показался мне действительно сложным. Я просто не мог справиться с этим так легко, как со всеми другими проблемами. Чтобы построить его, необходимо столько знаний о таком большом количестве концепций.
Я не нашел никаких руководств или примеров, которые помогли бы решить эту проблему с помощью современных инструментов. Поэтому я решил задокументировать процесс его создания.
В..
Слои решений — w1d(5..7)
Пятница была очень крутой! Мы получили короткую лекцию о поиске в ширину и поиске в глубину в бинарных деревьях поиска. После этого мы применили их на практике, создав класс узлов, который, по сути, брал объекты и позволял использовать их в качестве узлов. Кроме того, мы создали класс дерева, который может просматривать структуру и искать в ней любой данный узел, используя DFS или BFS. На самом деле это удивительная концепция, поскольку она позволяет включать множество проблем в формат..
Генеративный ИИ «обманывает» ученых искусственными данными
Генеративный искусственный интеллект (ИИ) сделал значительный шаг вперед в области научных исследований. Исследователи из Университета Иллинойса в Урбане-Шампейне разработали революционную систему искусственного интеллекта, способную генерировать искусственные данные из экспериментов с микроскопией. Включая фоновый шум и экспериментальные дефекты в генерируемые данные, эта инновационная технология позволяет ученым обнаруживать свойства материалов быстрее и эффективнее, чем когда-либо..
Python против Джулии: битва за превосходство в науке о данных
Python долгое время был популярным языком для специалистов по данным, но недавно Джулия стала многообещающей альтернативой. В этой статье мы сравним Python и Julia по четырем ключевым критериям, чтобы определить, какой язык лучше подходит для науки о данных.
Критерии, которые мы будем использовать для оценки этих языков, следующие:
Простота использования: насколько легко выучить и использовать язык? Производительность: насколько быстр и эффективен язык для обработки и анализа..
Решение проблемы общественного транспорта с помощью машинного обучения: пример E-Vtol
Обзор
Научная фантастика превратилась в научный факт: аэротакси ближе, чем мы думаем. Благодаря широкому внедрению электромобилей в автомобильной промышленности и достижениям в области аккумуляторных технологий компании наконец-то могут производить электронные самолеты с вертикальным взлетом и посадкой (e-VTOL), которые можно использовать для ежедневных авиаперелетов.
E-VTOL создают совершенно новую форму транспорта, позволяющую быстрее перемещаться по воздуху между городами и..
Как тренировать свою первую модель глубокого обучения
Создайте свой собственный классификатор кошек / собак в кратчайшие сроки!
Если вы сегодня пытаетесь узнать о глубоком обучении, для этого есть множество онлайн-курсов, книг и материалов. Затем в самом первом уроке появляется что-то вроде этого:
Глубокое обучение - это, по сути, метод анализа данных, поэтому лежащие в его основе концепции определенно требуют большого объема математики. Однако на эти сложные уравнения и формулы действительно сложно смотреть, если мы просто пытаемся..
Принятие решений в условиях неопределенности с Amazon Forecast
Инструменты прогнозирования AI следующего поколения обещают помочь вам заглянуть в будущее, но есть некоторые вещи, которые вам нужно знать, чтобы извлечь из них максимальную пользу.
Автор Daemonite Дэмиен Джейд Дафф
Amazon Forecast - это полностью управляемое облачное решение машинного обучения для прогнозирования временных рядов. «Прогнозирование временных рядов» - это когда вы заставляете компьютер (или человека) просматривать исторические данные, такие как продажи товаров в..
Пишите больше глупого кода
Определенно существует баланс между тем, насколько умным или глупым вы делаете свой код.
Как вы думаете, что важнее? Быть умным в написании кода? Или сделать его понятным для других? Я бы предпочел читаемый код тому, что трудно понять ради «умности»!
Проблема в том, что мы, разработчики, иногда чувствуем странную гордость за то, что пишем то, что другие не могут понять. Мы убеждаем себя, что другие не могут этого понять, потому что мы «умнее» или «более креативны», чем они. Я бы..
Хроники MicroZed: тройное модульное резервирование и MicroBlaze
Одной из общих тем на протяжении всей моей карьеры была разработка FPGA и SoC для высоконадежных приложений. Это варьировалось от управления ядерными реакторами до спутников, оборонных и автомобильных приложений.
Конечно, существует множество стандартов, которыми руководствуются при разработке этих решений, например, IEC61508, ISO26262 и DO 178/254.
Хотя требуется значительный анализ и работа по проектированию на уровне системы, прежде чем мы начнем с проектирования FPGA для этих..
Создайте Chat GPT с нуля
что такое ГПТ?
GPT — это генеративные предварительно обученные трансформеры, созданные на основе Transformer, который был опубликован в исследовательской статье Google Brain Внимание — это все, что вам нужно в 2017 году.
До Transformers такие модели, как RNN, LSTM и GRU, обрабатывали данные последовательно, по одному токену за раз.
Transformers использует механизм Attention, который позволяет им распараллелить обработку токенов, чтобы модель можно было обучать на больших наборах..
Пройдите бесплатные учебные пособия по ReactJS от начального до продвинутого.
Полное руководство по ReactJS: https://www.youtube.com/watch?v=f8pdqALP4Ys&list=PLbXAYqhxhzxxU5uKeQLEkshs-_QzA8y-q
Не забудьте подписаться.
Наш следующий учебник по полному React вместе с Redux будет выпущен в ближайшее время.
С уважением, Министерство JavaScript
Как работает непрерывное обучение, часть 1 (машинное обучение)
Избирательное сжатие воспроизведения опыта с использованием основных наборов для глубокого обучения с подкреплением на протяжении всей жизни в медицинской визуализации (arXiv)
Автор: Гуанъяо Чжэн , Самсон Чжоу , Владимир Браверман , Майкл А. Джейкобс , Вишва С. Парех .
Аннотация: выборочное воспроизведение опыта является популярной стратегией интеграции непрерывного обучения с глубоким обучением с подкреплением. Выборочное воспроизведение опыта направлено на то, чтобы рассказать о..
Работа с алгоритмом PageRank часть 2(Информатика)
Ландау о шахматных турнирах и рейтинге Google PageRank (arXiv)
Автор: Райнер Зинн , Гюнтер М. Циглер
Аннотация: В своей первой математической статье, опубликованной в 1895 году, когда ему было 18 лет, Эдмунд Ландау предложил новый способ определения победителя шахматного турнира, не просто добавляя для каждого игрока фиксированное количество очков, которые они будет получать за каждую победу или ничью, а скорее с учетом результатов всех игроков в турнире относительно друг друга:..
Как начать работу с AWS DeepRacer🚀: мой опыт на семинаре Thoughtworks Workshop👾
Как дела, гонщики? Давайте начнем!🙌
Я здесь, чтобы поделиться некоторыми знаниями, которые я получил на семинаре по AWS DeepRacer, который проходил в Thoughtworks , Коимбаторе💡.
Я был на 48-часовом мероприятии AWS DeepRacer, проводимом KGiSL Edu, еще в 2022 году 🕒.
Но за неделю до этого (31 августа) я пошел в ThoughtWorks с несколькими моими коллегами из KGX, все были в восторге от того, чтобы узнать что-то новое (или, может быть, просто переучить то, что я уже облажался)🤓...
Руководство по методам увеличения данных в машинном обучении
Вы хотите повысить производительность и обобщить свои модели машинного обучения? Хотите узнать о методе, который может повысить точность вашей модели, не требуя дополнительных размеченных данных?
Если да, то рассматривали ли вы возможности расширения данных? В этой статье мы углубимся в увлекательный мир увеличения данных и рассмотрим его приложения, методы и лучшие практики.
Что такое увеличение данных?
Аугментация данных — жизненно важный метод в области машинного обучения и..
6 любопытных ошибок JavaScript, из-за которых вы не можете стать старшим разработчиком
Не делайте таких простых ошибок, если хотите подняться по лестнице
Без требований или дизайна программирование — это искусство добавления ошибок в пустой текстовый файл. — Луис Сригли
Ключевые слова здесь — Добавление ошибок . Ошибки — злейший враг любого разработчика, и чем больше безошибочного кода вы сможете написать, тем легче вам будет получить повышение. JavaScript может быть джунглями, и если вы не знаете о многих причудах и функциях, которые предоставляет этот язык, вы..
Начало работы с Redux: пошаговое руководство по управлению состоянием в React
Введение
В этом сообщении блога мы рассмотрим Redux, популярную библиотеку для управления состоянием в приложениях React. Мы рассмотрим процесс настройки Redux в проекте React и реализации простого приложения-счетчика. К концу этого руководства у вас будет четкое представление о Redux и о том, как он может помочь вам более эффективно управлять состоянием ваших приложений React.
Предпосылки:
Базовое понимание JavaScript и React Node.js и npm установлены на вашем компьютере..
Руководство по карьере программиста, которое вы искали…
Изучите программирование, чтобы открыть 10-кратный заработок.
Обучение — это открытый путь к миллионам возможностей. Это зависит от того, как вы будете действовать, и от вашей способности быть настойчивыми на протяжении всего пути.
Программирование — очень популярная ниша в последнее десятилетие, ставшая основным сектором роста для расширения бизнеса. Разработка обширных приложений с автоматизированными функциями, охватывающими весь спектр требований пользователей, в настоящее время..
Сюжетные линии и функции с Python
Пакет Python matplotlib отлично подходит для визуализации данных. Распространенной задачей является построение линии на графике, что мы и рассмотрим в этой статье.
К концу этой статьи вы должны уметь рисовать линии на графиках следующим образом:
Установка и импорт matplotlib
