Публикации по теме 'data'


ИИ, ориентированный на данные / Большие данные против хороших данных
Мы можем согласиться с тем, что ИИ не является универсальным решением. Однако для многих компаний искусственный интеллект может принести значительные преимущества и способствовать росту и успеху. Некоторые потенциальные преимущества включают следующее: Повышенная эффективность: ИИ может автоматизировать задачи и процессы, экономя время и ресурсы для других действий. Повышенная точность: ИИ может делать более точные прогнозы и решения, чем люди, что снижает риск ошибок. Повышение..
Визуализация географических данных с помощью Mapbox
Визуализация геоданных с помощью API и инструментов Mapbox Среди тех, кто использует Jupyter Notebooks (или аналогичные), есть тенденция, которая заставляет меня думать, что человечество приходит к важному осознанию: Карты Google как API - это дорогое удовольствие . Независимо от того, встроены ли Google Maps как виджет, ориентированный на потребителя, или как часть обычного конвейера данных, один всплеск высокого трафика может оставить предприятия с ценами в сотни тысяч долларов...
DAG отстой; ЧЕСТНЫЕ данные; Э(т)ЛТ(П); ThDPTh #48
Всем привет, я только что открыл новый раздел в этом информационном бюллетене под названием "Заметки от сообщества ThDPTh". Так что, если вы хотите поделиться чем-то интересным и глубоко вовлечены в пространство данных, продолжайте и просто маякни мне! На этой неделе мои мысли были повсюду. Меня зацепил разговор о том, как правильно обрабатывать коммуникацию в стеках данных; И нет, на мой взгляд, оркестратор данных обычно не является правильным выбором инструмента. Я также говорил с..
В чем разница между машинным обучением и искусственным интеллектом?
Технологии машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ) в последние годы стали одним из важнейших элементов быстро развивающегося цифрового мира. Эти технологии используются для облегчения жизни людей, повышения эффективности бизнеса и создания цифровых решений нового поколения. Хотя Искусственный интеллект и Машинное обучение — взаимосвязанные темы, между ними есть фундаментальные различия. Прежде чем обсуждать эти различия, давайте лучше разберемся в этих двух..
Как работает генерация диалогов, часть 1 (НЛП)
PLATO-K: Генерация расширенного диалога с внутренними и внешними знаниями (arXiv) Автор: Сыци Бао , Хуан Хэ , Цзюнь Сюй , Хуа Лу , Фань Ван , Хуа У , Хань Чжоу , Вэньцюань У , Чжэн-Ю Ню , Хайфэн Ван Аннотация: В последнее время практическое развертывание диалоговых систем с открытым доменом было затруднено из-за недостатка информации и фактической неточности. С этой целью мы вводим PLATO-K, основанный на двухэтапном диалогическом обучении, чтобы усилить..
Работа с дифференциальной конфиденциальностью, часть 1 (машинное обучение)
Основы дифференциальной конфиденциальности Понимание дифференциальной конфиденциальности От интуиции, стоящей за теорией, к частному приложению ИИ. towardsdatascience.com Рейтинг дифференциальной конфиденциальности (arXiv) Автор: Широнг Сюй , Уилл Вэй Сун , Гуан Чэн Аннотация . Рейтинги широко собираются в различных сценариях реальной жизни, что приводит к утечке личной информации, такой как предпочтения пользователей в..
Последние разработки в области обработки изображений и видео часть1
Автоматический поиск формы кратера с использованием неконтролируемых и полуконтролируемых систем (arXiv) Автор: Атал Тевари , Викрант Джайн , Нитин Кханна Аннотация: Ударные кратеры образуются в результате непрерывных ударов о поверхность планетарных тел. Самые последние методы обнаружения кратеров, основанные на глубоком обучении, рассматривают кратеры как круглые формы, и меньше внимания уделяется извлечению точных форм кратеров. Извлечение точных форм кратеров может..