Inteligência artificial

Eu falo sobre o robô da: Hanson Robotics , à qual foi concedido o direito à cidadania da Arábia Saudita . Encontrei os seguintes artigos: Seu novo amigo é um robô humanóide Fonte: theaustralian.com.au Como Amazon Echo, Google Assistant e Siri, Sophia pode fazer e responder perguntas sobre informações discretas …

9 natural-language-processing  applications  robots 

Preciso de um algoritmo de aprendizado de máquina para identificar padrões em um conjunto de dados (salvo em um arquivo CSV) que contenha detalhes do desempenho do cache de uma CPU. Mais especificamente, o conjunto de dados contém colunas como Readhits, Readmissou Writehits. Os padrões que o algoritmo identifica devem …

9 machine-learning  algorithm  unsupervised-learning  pattern-recognition 

De acordo com a Wikipedia (citações omitidas): Na história da inteligência artificial, um inverno de IA é um período de financiamento reduzido e interesse em pesquisas de inteligência artificial. O termo foi cunhado por analogia à idéia de um inverno nuclear. O campo passou por vários ciclos de hype, seguidos …

9 history 

Atualmente, estou trabalhando em um aplicativo de IA do Android. Estou ciente dos modelos de IA para gerar frases aleatórias. No entanto, existe um modelo de IA para gerar sentenças sarcásticas?

9 machine-learning  algorithm 

Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado no mês passado . Quais são os principais periódicos de inteligência artificial? Estou procurando …

9 research 

Pouco sobre aprendizado profundo (para referência) : O aprendizado profundo é um ramo do aprendizado de máquina baseado em um conjunto de algoritmos que tentam modelar abstrações de alto nível nos dados usando um gráfico profundo com várias camadas de processamento, compostas por várias transformações lineares e não lineares. Várias …

9 neural-networks  machine-learning  deep-learning  convolutional-neural-networks  computer-vision 

Se neurônios e sinapses podem ser implementados usando transistores, o que nos impede de criar redes neurais arbitrariamente grandes usando os mesmos métodos com os quais as GPUs são feitas? Em essência, vimos como as redes neurais virtuais extraordinariamente bem implementadas nos processadores sequenciais funcionam (até as GPUs são máquinas …

9 neural-networks  recurrent-neural-networks  hardware 

Como o emprego de algoritmos evolutivos para projetar e treinar redes neurais artificiais tem vantagens sobre o uso dos algoritmos de retropropagação convencionais?

9 neural-networks  comparison  backpropagation  evolutionary-algorithms 

Pensei nisso por um tempo, sem desenvolver uma intuição para a matemática por trás da causa disso. Então, o que faz com que um modelo precise de uma baixa taxa de aprendizado?

8 machine-learning  hyper-parameters 

Eu queria saber se os algoritmos de aprendizado de máquina (CNNs?) Podem ser usados ​​/ treinados para diferenciar pequenas diferenças de detalhes entre imagens (como pequenas diferenças em tons de vermelho ou outras cores, ou a presença de pequenos objetos entre imagens muito semelhantes? )? E depois classificar imagens com …

8 machine-learning  convolutional-neural-networks  image-recognition  classification 

Portanto, o Taleb tem duas heurísticas para descrever geralmente as distribuições de dados. Um deles é o mediocristão, que basicamente significa coisas que estão em uma distribuição gaussiana, como altura e / ou peso das pessoas. O outro é chamado de Extremistão, que descreve uma distribuição mais parecida ou com …

8 machine-learning  ai-design  probability  statistical-ai 

Existe pesquisa que emprega modelos realistas de neurônios? Normalmente, o modelo de um neurônio para uma rede neural é bastante simples, em oposição ao neurônio realista, que envolve centenas de proteínas e milhões de moléculas (ou números ainda maiores). Existe pesquisa que extraia implicações dessa realidade e tente projetar modelos …

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As redes maxout eram uma idéia simples, porém brilhante, de Goodfellow et al. de 2013 até o máximo de mapas de recursos para obter um aproximador universal de ativações convexas. O design foi adaptado para uso em conjunto com o abandono (introduzido recentemente) e resultou, é claro, em resultados de …

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Sou praticamente iniciante no Tensorflow e simplesmente sigo um tutorial. Não há nenhum problema com meu código, mas tenho uma pergunta sobre a saída accuracy: 0.95614034 accuracy_baseline: 0.6666666 auc: 0.97714674 auc_precision_recall: 0.97176754 average_loss: 0.23083039 global_step: 760 label/mean: 0.33333334 loss: 6.578666 prediction/mean: 0.3428335 Gostaria de saber o que "prediction / mean" …

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Se você foi atacado por uma aranha, uma vez que as chances são de que você nunca mais se aproximará de uma aranha. Em um modelo de rede neural, ter uma experiência ruim com uma aranha diminuirá ligeiramente a probabilidade de você chegar perto de uma aranha, dependendo da taxa …

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