Полное руководство по Python для создания контролируемых систем искусственного интеллекта для семантической сегментации неструктурированных данных облака точек 3D LiDAR. Обладание навыками и знаниями для изучения всех аспектов обработки облаков точек открывает множество идей и возможностей для развития. 🤖 Это как набор инструментов для творчества и гибкости в области 3D-исследований. И в основе лежит это невероятное пространство искусственного интеллекта, нацеленное на понимание..

Какой инструмент подходит для работы? Эта статья о моем пути к пониманию и применению моделей выживания, которые можно использовать для прогнозирования вероятности события, происходящего с течением времени (например, выздоровления пациента). Я работаю специалистом по данным уже восемь лет и около двух лет внедряю модель выживания. Эти модели недооцениваются в образовании и промышленности и, следовательно, неизвестны большинству специалистов по данным. Редко встречаются ресурсы,..

LLM могут писать код, но что, если они могут выполнять программы? Хотя модели большого языка (LLM) используются для различных приложений, они обычно с трудом решают задачи, основанные на рассуждениях. Эта проблема была значительно уменьшена с появлением таких техник подсказок, как Цепочка мыслей и Подсказка от меньшего к большему . На высоком уровне эти методы стимулируют рассуждение в LLM, предоставляя примеры обоснования решения проблем в подсказке модели. Затем модель может..

Энтропия может показаться абстрактной, но у нее есть интуитивная сторона: это вероятность увидеть определенные закономерности в данных. Вот как это работает. В науке о данных существует множество концепций, связанных с понятием энтропии. Самый простой из них — это информационная энтропия Шеннона, определяемая для любого распределения P ( x ) по формуле: Где сумма по всем возможным категориям в C . Есть и другие связанные концепции, которые имеют похожие формулы:..