Programim dhe zhvillim, javascript, python, php, html

Publikime mbi temën 'artificial-intelligence'


Pikëpamja e një studiuesi studentor mbi AI bashkëbiseduese
Imazhet e përdorura në artikujt e mi janë veti të organizatave përkatëse dhe përdoren këtu vetëm për qëllime referimi, ilustruese dhe edukative. (Burimi i imazheve: Google [Përveç disa imazheve, në rastin e të cilave, burimi përmendet posaçërisht poshtë imazhit]) Çfarë është saktësisht AI biseduese? Inteligjenca artificiale bashkëbiseduese është grupi i teknologjive prapa aplikacioneve të automatizuara të mesazheve dhe të folurit që ofrojnë ndërveprime të ngjashme me njerëzit..
ChatGPT, dhe rastet e përdorimit të tij për ndërmarrje
A do ta prishë ChatGTP AI i ndërmarrjes? Sfondi ChatGPT ka pushtuar internetin ditët e fundit. Shumica e njerëzve janë habitur nga përgjigjet e tij. Nëse ende nuk e keni provuar ChatGPT, ai është i disponueshëm me një regjistrim falas në faqen e internetit të OpenAI: https://chat.openai.com/ Nëse nuk vini nga një sfond i Përpunimit të Gjuhës Natyrore (NLP), përgjigjet e ChatGPT mund të duken të mahnitshme. Pra, le të thellohemi pak më thellë në detajet teknike. Arkitekturat..
Vektorët për mësimin e makinerive
Vektorët studiohen nga fizikanët, matematikanët dhe fushat e Klasifikimit të të Dhënave si ML dhe AI. Ne do të shohim vektorët nga këndvështrimi i ML dhe AI. Vektorët ndihmojnë në klasifikimin e grupeve të të dhënave. Pyetja e parë që mund të lindë në mendjen tuaj se pse duhet të përdorim vektorin dhe përgjigja është e thjeshtë dhe ajo është për klasifikimin e të dhënave sepse është mënyra më e lehtë e klasifikimit të të dhënave. Pyetja tjetër që mund të lindë në mendjen tuaj se si quhen..
5 Rrjetet Neurale kryesore që duhet të dini
Të mësuarit e thellë është nënfusha e Mësimit të Makinerisë dhe për të krijuar modelin e të mësuarit të thellë, ne përdorim tre lloje shtresash. Njëra është shtresa hyrëse, e dyta është shtresa dalëse dhe e treta është shtresa e fshehur . Në shtresën e fshehur, ne krijuam Trurin të modelit tonë të të mësuarit të thellë, i cili përbëhet nga shumë rrjete nervore. Pra, pyetja që lind në mendjen tuaj është se çfarë janë saktësisht rrjetet nervore, si funksionon dhe pse është kaq e..
Të mësuarit e thellë kundër të mësuarit të cekët
Në mësimin e makinerive, modelet zakonisht kategorizohen në dy lloje kryesore bazuar në thellësinë e tyre: të cekëta dhe të thella . Thellësia i referohet numrit të shtresave në një rrjet nervor ose kompleksitetit të arkitekturës së modelit. Le të zbërthejmë kushtet: Mësimi i cekët: Mësimi i cekët, i njohur gjithashtu si mësimi i cekët i makinerive, i referohet përdorimit të modeleve relativisht të thjeshta me një numër të vogël shtresash ose fazash përpunimi. Këto modele..
Shprehjet e rregullta në Python 3
Ky postim është krijuar nga një AI Moduli "re" i Python ofron operacione të rregullta të përputhjes së shprehjeve të ngjashme me ato që gjenden në Perl. Një përdorim i zakonshëm i shprehjeve të rregullta është gjetja dhe zëvendësimi i tekstit në një varg. Për shembull, mund të dëshironi të zëvendësoni të gjitha rastet e "foo" me "bar". Moduli "re" i Python e bën këtë detyrë të lehtë për ne. Në këtë udhëzues të fillimit të shpejtë, ne do t'ju tregojmë se si të përdorni modulin "re" të..
Algoritmet e kërkimit në inteligjencën artificiale
Algoritmet e kërkimit në inteligjencën artificiale Mund të ketë një ose shumë zgjidhje për një problem të caktuar, në varësi të skenarit, pasi mund të ketë shumë mënyra për ta zgjidhur atë problem. Mendoni se si i qaseni një problemi. Le të themi se duhet të bëni diçka të drejtpërdrejtë, si një shumëzim matematikor. Është e qartë se ka një zgjidhje të saktë, por shumë algoritme për t'u shumëzuar, në varësi të madhësisë së hyrjes. Tani, merrni një problem më të ndërlikuar, si për..
Materiale të reja
Masterclass Coroutines: Kapitulli-3: Anulimi i korutinave dhe trajtimi i përjashtimeve.
Mirë se vini në udhëzuesin gjithëpërfshirës mbi Kotlin Coroutines! Në këtë seri artikujsh, unë do t'ju çoj në një udhëtim magjepsës, duke filluar nga bazat dhe gradualisht duke u thelluar në..
Faketojeni derisa ta arrini me të dhënat false
A e gjeni ndonjëherë veten duke ndërtuar një aplikacion të ri dhe keni nevojë për të dhëna testimi që duken dhe duken më realiste ose një grup i madh të dhënash për performancën e ngarkesës...
Si të përdorni kërkesën API në Python
Kërkesë API në GitHub për të marrë depot e përdoruesve duke përdorur Python. Në këtë artikull, unë shpjegoj procesin hap pas hapi për të trajtuar një kërkesë API për të marrë të dhëna nga..
Një udhëzues hap pas hapi për të zotëruar React
Në këtë artikull, do të mësoni se si të krijoni aplikacionin React, do të mësoni se si funksionon React dhe konceptet thelbësore që duhet të dini për të ndërtuar aplikacione React. Learning..
AI dhe Psikologjia — Pjesa 2
Në pjesën 2 të serisë sonë të AI dhe Psikologji ne diskutojmë se si makineritë mbledhin dhe përpunojnë të dhëna për të mësuar emocione dhe ndjenja të ndryshme në mendjen e njeriut, duke ndihmuar..
Esencialet e punës ditore të kodit tim VS
Shtesat e mia të preferuara - Git Graph 💹 Kjo shtesë është vërtet e mahnitshme, e përdor përpara se të filloj të punoj për të kontrolluar dy herë ndryshimet dhe degët më të fundit, mund të..
Pse Python? Zbulimi i fuqisë së gjithanshme të një gjiganti programues
Në peizazhin gjithnjë në zhvillim të gjuhëve të programimit, Python është shfaqur si një forcë dominuese. Rritja e tij meteorike nuk është rastësi. Joshja e Python qëndron në thjeshtësinë,..