Искусственный интелект
Еще в 1940-х годах технологическая революция искусственного интеллекта (ИИ) всегда была не за горами. Сегодня, благодаря значительным достижениям в таких технологиях, как машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение, и появлению новых клиентских приложений, таких как виртуальные помощники, программы для брокеров, эта революция во многих отношениях уже наступила. Не одним громким ударом, а, скорее, благодаря устойчивому движению более доступных и недорогих вычислительных мощностей, новых инноваций, таких как облачное хранилище, и огромных объемов данных изЧитать далее… >
В каждом секторе мы видим, как технологии помогают одним предприятиям и мешают другим. Лидеров рынка, которые какое-то время занимали лидирующие позиции, беспокоят новые предприятия, которые выходят на рынок и используют возможности технологий лучше и умнее. Прочтите в этой статье, какие возможности искусственный интеллект открывает для вашего производственного бизнеса. Индустрия 4.0 Современное производство часто называют Индустрией 4.0. Интернет вещей (IoT) позволяет подключать машины и датчики через проводные и беспроводные сети, чтобы мы могли собирать информацию с производственногоЧитать далее… >
Технология глубокого обучения не просто увлекательна – она может революционизировать будущее веб-дизайна. Благодаря технологии глубокого обучения машины могут обрабатывать данные и даже принимать решения, имитируя человеческий разум. В будущем это может изменить множество отраслей, включая веб-дизайн. Но какие изменения это принесет? Смогут ли когда-нибудь технологии глубокого обучения полностью заменить веб-разработчиков? В этой статье мы более подробно рассмотрим подобные вопросы. Читайте дальше, чтобы узнать, что технология глубокого обучения означает для будущего веб-дизайна. Что такое технология глубокого обучения?Читать далее… >
Технологические изменения произошли с момента изобретения колеса. Таким образом, хотя это может быть и не новое явление, оно преобразует и происходит быстрее, чем когда-либо прежде. Здесь мы рассмотрим цифровую трансформацию и ее значение для бизнеса. Существует множество научных доказательств того, что простая экспоненциальная кривая может использоваться для представления феномена ускорения технологических изменений – и ее можно спроецировать вплоть до основной предложенной гипотезы технологической сингулярности; точка, в которой скорость технологического прогресса превосходит биологическую эволюцию человека. Для предприятий принятие ускоряющегосяЧитать далее… >
В течение многих лет Америка доминировала на рынке компьютерных микросхем, но с появлением ИИ сохранение этого доминирования и инвестиции в ИИ-чипы нового поколения приобрели новую актуальность. Amazon, Google, Nvidia и Microsoft объединились с DARPA и множеством небольших стартапов в гонке, чтобы создать гибкую, эффективную и мощную архитектуру микросхем, которая может обеспечить процесс глубокого обучения. Область разработки чипов в настоящее время невероятно динамична в связи с ростом интереса к разработке новых чипов. Новая архитектура чипов появляется, поЧитать далее… >
В этой главе мы поймем различные аспекты обучения нейронной сети, которые могут быть реализованы с использованием фреймворка TensorFlow. Ниже приведены десять рекомендаций, которые можно оценить: Обратное распространение Обратное распространение – это простой метод вычисления частных производных, который включает базовую форму композиции, наиболее подходящую для нейронных сетей. Стохастический градиентный спуск В случае стохастического градиентного спуска (gradient descent), пакет – это общее количество примеров, которое пользователь использует для вычисления градиента за одну итерацию. До сихЧитать далее… >
TensorFlow включает в себя специальную функцию распознавания изображений, и эти изображения хранятся в определенной папке. С относительно одинаковыми изображениями будет легко реализовать эту логику в целях безопасности. Структура папок реализации кода распознавания изображений показана ниже: Dataset_image включает в себя связанные изображения, которые необходимо загрузить. Мы сосредоточимся на распознавании изображений с нашим логотипом, определенным в нем. Изображения загружаются с помощью скрипта «load_data.py», который помогает вести заметки о различных модулях распознавания изображений внутри них. import pickle from sklearn.model_selection importЧитать далее… >
Дифференциальное уравнение в частных производных (PDE) – это дифференциальное уравнение, которое включает в себя частные производные с неизвестной функцией нескольких независимых переменных. Что касается дифференциальных уравнений в частных производных, мы сосредоточимся на создании новых графиков. Предположим, есть пруд размером 500 * 500 кв. N = 500 Теперь мы вычислим уравнение в частных производных и сформируем соответствующий граф, используя его. Рассмотрим шаги, приведенные ниже для вычисления графа. Шаг 1 – Импорт библиотек для симуляции. import tensorflow as tfЧитать далее… >
Оптимизация градиентного спуска считается важной концепцией в науке о данных. Рассмотрим шаги, показанные ниже, чтобы понять реализацию оптимизации градиентного спуска: Шаг 1 Включите необходимые модули и объявление переменных x и y, с помощью которых мы собираемся определить оптимизацию градиентного спуска. import tensorflow as tf x = tf.Variable(2, name = ‘x’, dtype = tf.float32) log_x = tf.log(x) log_x_squared = tf.square(log_x) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) train = optimizer.minimize(log_x_squared) Шаг 2 Инициализируйте необходимые переменные и вызовите оптимизаторыЧитать далее… >
В этой главе мы узнаем о реализации XOR с использованием TensorFlow. Прежде чем начать с реализации XOR в TensorFlow, давайте посмотрим значения таблицы XOR. Это поможет нам понять процесс шифрования и дешифрования. A В A XOR B 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 Метод шифрования XOR в основном используется для шифрования данных, которые трудно взломать методом грубой силы, т. е. путем генерации случайных ключей шифрования, которые соответствуют соответствующему ключу. Концепция реализации с XORЧитать далее… >
