Ọbá akwụkwọ AI efu

Ihe ndị bụ isi nduN'efu ruo mgbe ebighị ebi.

84 Ntuziaka Bekee dị larịị, ụzọ mmụta ahaziri ahazi, yana ọbá akwụkwọ mepere emepe - nke 501(c)(3) anaghị akwụ ụgwọ wuru ya ka onye ọ bụla nwee ike ịghọta AI ọgbara ọhụrụ.

84Ntuziaka efu
1Egwu isiokwu
~2 minKwa ndu
~3hOge ịgụ ihe

Bido ebe a

Ise nkuzi dabere na nsonaazụ

Usoro nkuzi ọ bụla gụnyere nsonaazụ doro anya, ikike nke eserese, mmemme omume, na okwute etinyere n'ọrụ.

Egwu isiokwu

Chọgharịa site na egwu

Maba n'ime mpaghara ị na-eche. Egwu ọ bụla nwere ọtụtụ ntụzịaka larịị-Bekee.

Ihe ndị bụ isiIsi echiche: ka AI si arụ ọrụ na ọkwa dị elu.84 ndu Asụsụ AILLMs, NLP, ChatGPT, mkpali, na nghọta ederede.155 ndu Visual AIỌgbọ onyonyo, ọhụụ kọmputa, vidiyo, na imewe.133 ndu Audio AIOlu, egwu, pọdkastị na ọdịyo-mbụ AI.117 ndu Companieslọ ọrụProfaịlụ nke OpenAI, Anthropic, Google, Meta, na ndị ọzọ.121 ndu NgwaKedu ka AI si egosipụta na nzuzo, ọchụchọ, ndị nnọchite, na ndụ kwa ụbọchị.111 ndu Ụlọ ọrụAI na ahụike, ego, agụmakwụkwọ, ike na ndị ọzọ.91 ndu Nka na ụzụChips, nlegharị anya nke ọma, RAG, vectors na akụrụngwa AI.177 ndu Ọha mmadụỌgbaghara, nzuzo, nwebisiinka, nchekwa na ọdịnihu AI.30 ndu

Ọbá akwụkwọ zuru ezu

Nduzi niile

84 nke 1019 egosiputara ntuziaka. Wepụta site na egwu ma ọ bụ chọọ n'elu.

Ihe ndị bụ isi

Stochastic gradient mgbada nwere oge

Oge bụ tweak na mgbada gradient nke na-achịkọta ọnụ ọgụgụ na-agba ọsọ nke gradients gara aga, na-ahapụ njikarịcha na-aga ngwa ngwa site na ndagwurugwu wee daa jụụ…

2 min gụọGụọ
Ihe ndị bụ isi

Nesterov Accelerated Gradient

Nesterov Accelerated Gradient (NAG) bụ ụdị ọkụ ọkụ ka mma nke na-elepụ anya n'ihu tupu ịgbakọ gradient, na-enye ya nlele na-agbazi n'ihu.

2 min gụọGụọ
Ihe ndị bụ isi

Mfu Triplet na mmụta metrik

Ọnwụ Triplet na-akuziri netwọkụ akwara ka idowe ihe ndị yiri ya na nso nso na ihe ndị yiri ya n'ebe dị anya n'ime oghere.

2 min gụọGụọ
Ihe ndị bụ isi

Aha na-atọ ụtọ

Label smoothing bụ aghụghọ usoro nhazi dị mfe nke na-eme ka ebumnuche ọzụzụ na-ekpo ọkụ dị nro, na-agwa ihe nlereanya azịza ziri ezi nwere ike ịbụ ma ọ bụghị 100…

2 min gụọGụọ
Ihe ndị bụ isi

Selụ ebe nchekwa ogologo oge dị mkpirikpi

Selụ ebe nchekwa ogologo oge (LSTM) bụ ụdị pụrụ iche nke ngalaba netwọkụ akwara na-emegharị ugboro ugboro wuru iji cheta ozi n'ofe ogologo usoro.

2 min gụọGụọ
Ihe ndị bụ isi

K- pụtara ụyọkọ

K-Means bụ algọridim na-enweghị nlekọta na-ahazi data na-akpaghị aka n'ime otu K site na ịchọta ebe ụyọkọ.

2 min gụọGụọ
Ihe ndị bụ isi

K-Ndị agbataobi kacha nso

Ndị agbata obi K-Nearest (KNN) na-ekewa ebe data ọhụrụ site na ilele ihe atụ K kacha nso na iwere ọtụtụ votu.

2 min gụọGụọ
Ihe ndị bụ isi

Logistic nlọghachi azụ

Ntughari mgbagha na-ebu amụma ihe gbasara puru omume na ihe bụ nke klaasị, dị ka spam ma ọ bụ na ọ bụghị spam, site n'ịkwalite nchikota dị arọ site na usoro S.

2 min gụọGụọ
Ihe ndị bụ isi

Ndị klas nke Naive Bayes

Naive Bayes bụ ngwa ngwa, nhazi ọkwa nke puru omume wuru na Bayes' theorem nke na-eche na njirimara ọ bụla nwere onwe ya nyere klas ahụ.

2 min gụọGụọ
Ihe ndị bụ isi

ROC Curves na AUC

Otu ROC curve na-akpa nkata ka onye nhazi na-ekewa klaasị abụọ n'ofe oke mkpebi ọ bụla nwere ike ime, na AUC na-atụgharị usoro ahụ dum n'ime otu nọmba.

2 min gụọGụọ
Ihe ndị bụ isi

Matrices mgbagwoju anya

Matriks mgbagwoju anya bụ tebụl dị mfe nke na-agbaji amụma nke ọkwa ọkwa n'ime ọnụ ọgụgụ ziri ezi na ezighi ezi maka klaasị ọ bụla.

2 min gụọGụọ
Ihe ndị bụ isi

Azụmahịa dị iche iche-iche

Azụmahịa dị iche iche na-adịghị mma na-akọwa ihe kpatara ihe nlereanya nwere ike ịda site n'ịdị mfe ma ọ bụ dị mgbagwoju anya.

2 min gụọGụọ

Ọgụchachara? Gopụta ya.

Lelee ihe ị mụtara na ajụjụ ajụjụ isiokwu, wee nyochaa usoro ọmụmụ anyị ahaziri ma ọ bụ rụọ ọrụ na asambodo. Nduzi ọ bụla na-enwere onwe ya ịgụ ihe.

Nwalee ihe ị mụtaraNweta asambodoNye OnyinyeGụọ ebumnuche anyị