Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Варианты использования генерации ключевых фраз, часть 1 (машинное обучение)
Неконтролируемая генерация ключевых фраз в открытом домене (arXiv)
Автор: Лам Тхань До , Притом Саха Акаш , Кевин Чен-Чуан Чанг .
Аннотация: В этой работе мы изучаем проблему неконтролируемой генерации ключевых фраз в открытом домене, целью которой является модель генерации ключевых фраз, которая может быть построена без использования данных, помеченных человеком, и может работать согласованно в разных доменах. Чтобы решить эту проблему, мы предлагаем модель seq2seq, состоящую..
Эволюция намерений
Эволюция намерений
Различные фреймворки и разные подходы к реализации намерений
Введение
За последние два года в отношении намерений произошла эволюция.
Такой акцент на намерениях оправдан, учитывая, что намерения — это слой, через который должны проходить разговоры. И в начале любого разговора намерения играют решающую роль для классификации разговора в соответствии с намерением пользователя.
По уважительной причине намерения считались слишком жесткими, и этот строгий слой..
От поведения пользователя к расширенному опыту: роль ИИ в персонализированных рекомендациях
«Как искусственный интеллект используется в персонализированных рекомендациях»
Персональные рекомендации стали неотъемлемой частью современного технологического мира. Пользователи возлагают большие надежды на персонализированные рекомендации, учитывающие их индивидуальные предпочтения, будь то покупки, потоковое воспроизведение фильмов или просмотр контента.
Рекомендательные системы — это системы, которые помогают пользователям находить товары, которые могут им понравиться.
ИИ..
Дорожная карта науки о данных на 2023–2024 годы
Наука о данных включает в себя использование знаний предметной области, навыков программирования, математики и статистики для извлечения осмысленной информации из данных. Он включает в себя применение алгоритмов машинного обучения к различным типам данных, таким как текст, изображения, видео и аудио, что приводит к разработке систем искусственного интеллекта, способных выполнять задачи, подобные человеческим. В результате эти системы генерируют ценную информацию для бизнеса, которую..
Работа с извлечением отношений, часть 1 (машинное обучение)
FinTree: кодировщик преобразования набора финансовых данных перед обучением для извлечения отношений (arXiv)
Автор: Хёнджон Ок
Аннотация: Мы представляем FinTree, кодировщик преобразования набора финансовых данных для извлечения отношений. Используя языковую модель кодировщика, мы дополнительно предварительно обучаем FinTree на наборе финансовых данных, адаптируя модель к задачам финансовой области. FinTree выделяется своей новой структурой, которая предсказывает замаскированный..
Последние обновления интерфейсов мозг-компьютер в 2023 году, часть 5 (ИИ)
Устройство JNEEG для преобразования Jetson Nano в интерфейсы мозг-компьютер. Краткий отчет(arXiv)
Автор : Ильдар Рахматулин
Аннотация: Искусственный интеллект добился значительных успехов в последние годы, и это оказало влияние на область нейробиологии. В результате были реализованы различные архитектуры для извлечения признаков из сигналов ЭЭГ в режиме реального времени. Однако использование таких архитектур требует больших вычислительных мощностей. В результате устройства ЭЭГ..
Работа с надежным искусственным интеллектом, часть 3 (машинное обучение)
Сертификационные этикетки для надежного искусственного интеллекта: результаты эмпирического исследования смешанными методами (arXiv)
Автор: Николас Шаровски , Микаэла Бенк , Свен Дж. Кюне , Леана Веттштайн , Флориан Брюльман .
Аннотация: Аудит играет ключевую роль в разработке заслуживающего доверия ИИ. Однако текущие исследования в первую очередь сосредоточены на создании проверяемой документации по ИИ, которая предназначена для регулирующих органов и экспертов, а не для конечных..
