Свързани публикации 'machine-intelligence'


Революционизиране на селското стопанство с машинно обучение
Селското стопанство с „машинно обучение“ е бързо развиваща се област, която има потенциала да революционизира начина, по който подхождаме към селското стопанство. Използвайки усъвършенствани техники за машинно обучение, можем да анализираме и интерпретираме огромно количество данни, за да вземем по-информирани и ефективни решения относно отглеждането и управлението на култури, добитък и други селскостопански ресурси. Въведение в „Машинно обучение в селското стопанство“ Машинното обучение..
5 често срещани рискове за сигурността на машинното обучение и как да ги преодолеете
Все още си спомням дните, когато индустрията за разработка на софтуер беше в начален стадий. Много хора бяха загрижени за софтуерни уязвимости и експлойти и тогава бяха прави, тъй като хакерите се възползваха от тези експлойти и започнаха да изпълняват своите злонамерени проекти. Всяко нарушение на данните и „атака срещу киберсигурността“ беше широко отразено от основните медии, както печатни, така и електронни. Фокусът е повече върху изчистването на отделни грешки, отколкото върху..
Как работи машинното обучение?
Машинното обучение несъмнено ще бъде свързано с най-очарователните подмножества на създадения от човека интелект. Той завършва задачата, включваща слушане на съвети от данни, използвайки специфични входове, за да може машината. Много е важно да знаем какво кара Machine Mastering да работи и в резултат на това как работи изключително добре в обозримо бъдеще. Процесът на машинно обучение започва заедно с въвеждането на информация за обучение в избраната формула. Данните за обучение стават..
Странна история на музикален невронен двигател
Защо изкуственият интелект на Kena е най-мощният и точен музикален невронен двигател? Отговорът се крие в пренебрегването на индустриалните стандарти и започването от нова гледна точка. Когато започнах Kena, хората казаха: „Ако не разбираш музикалната теория, няма да успееш да решиш проблема.“ Също така, много от съществуващата общност за машинно обучение „пу-пу“ идеята, че опростяването и композиционната точност на музикалната обратна връзка, изградена с помощта на невронни мрежи, не..
Най-добрите начини, по които AI и машинното обучение се използват в iGaming индустрията
Машинното обучение (ML) е подгрупа на AI. Целта на алгоритмите за машинно обучение е да откриват модели в данните и да използват тази информация, за да правят прогнози за предстоящи събития. Тази форма на AI може да се използва за откриване на модели в поведението на потребителите или за отгатване на резултатите от игрите. Също така може да помогне за подобряване на рекламните кампании, като позволява да се правят по-специфични оферти към определени клиенти. Друга категория AI е NLP или..
Заплахи и възможности, засягащи машинното обучение
„Машинното обучение“ революционизира различни индустрии, включително финансите, като предостави мощни инструменти за анализиране на големи количества данни и вземане на информирани решения. Интегрирането на алгоритми за машинно обучение в търговски и инвестиционни стратегии отвори нови начини за хората и институциите да правят пари. Въпреки това, наред с възможностите, има и присъщи заплахи, които трябва да се вземат предвид. В тази статия разглеждаме потенциала на машинното обучение..
Невронни мрежи и неврони
За да изградите невронна мрежа, която е ефективна, е важно да разберете техните принципи на работа. Тази статия обхваща правило за обучение, самоорганизиращи се карти на функции и входяща енергия. Това знание е от съществено значение, за да разберем как се учат невроните. Този курс ще ви научи как да създавате невронни мрежи, използвайки реални данни. Научете за невроните и невронните мрежи, ако се интересувате от подобряване на кариерата си. Има какво да научите за невронните мрежи!..