Публикации по теме 'analytics'
Десять выходных 30.04: Несколько интересных чтений, которые мне попались:
Основные направления: Блокчейн| МЛ-АИ| Приложения для обработки и анализа данных |Киберспорт| КРИСПР| Дизайн-мышление
1. Генеративный ИИ: следующая потребительская платформа: https://a16z.com/2023/02/07/everyday-ai-consumer/
2. Внутренняя история удивительного потенциала ChatGPT: https://www.ted.com/talks/greg_brockman_the_inside_story_of_chatgpt_s_astonishing_potential/c
3. NVIDIA обеспечивает надежные, безопасные и защищенные диалоговые системы на больших языках: NeMo:..
Десять выходных 09.04: Несколько интересных чтений, которые мне попались:
Основные направления: Блокчейн| МЛ-АИ| Приложения для обработки и анализа данных |Киберспорт| КРИСПР| Дизайн-мышление
Последние несколько недель были безумными (мягко говоря) на фронте ИИ, и было сложно просто идти в ногу со всеми выпускаемыми вещами.
1. BloombergGPT: большая языковая модель для финансов. Будет много LLM/Co-pilot для X. Это будет грандиозно: https://arxiv.org/abs/2303.17564
2. Отчет индекса ИИ: https://aiindex.stanford.edu/report/
3. Генеративный ИИ может..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..