Книга: «Машинное обучение на табличных данных: XGBoost, глубокое обучение и ИИ»
Привет, Хаброжители!
Книга: «Эффективный разговорный ИИ. Создаем чат-ботов, которые действительно работают»
Привет, Хаброжители!
Почему никто не ожидал, что механизм «предсказать следующее слово» не должен был оказаться так успешен (но оказался)
Большие языковые модели по-прежнему просто предсказывают следующее слово.
Поиск с возвратом
Привет, Хаброжители! Мы открыли предзаказ на книгу «Паттерны Coding Interview. Подготовка к сложному техническому интервью» Алекса Сюя и Шона Гунавардана. Предлагаем ознакомиться с главой 14 «Поиск с возвратом». Основные понятияПредставьте, что вы находитесь на перекрестке в лабиринте и знаете, что один из трех маршрутов впереди ведет к выходу:
Прогнозирование цен на Airbnb в Нью-Йорке
Привет, Хаброжители! Мы открыли предзаказ на книгу «Машинное обучение на табличных данных: XGBoost, глубокое обучение и ИИ» Марка Райана и Луки Массарона. Предлагаем ознакомиться с главой 3 «Машинное и глубокое обучение». Чтобы сравнить машинное и глубокое обучение с точки зрения простоты, сопоставим два решения для конкретной задачи классификации табличных данных: прогнозирование того, будет ли объект недвижимости, предлагаемый в аренду на платформе Airbnb в Нью-Йорке (NYC), иметь цену больше или меньше средней цены в объявлениях Airbnb на этом рынке. Мы сравним:машинное обучение
Можно ли будет благодаря ИИ обойтись без менеджеров пакетов?
Недавно Марсело Эммерих написал пост, в котором предложил заменить менеджеры пакетов «реестром промптов». По мысли автора, разработчики библиотек станут публиковать промпты для ИИ. Разработчик вставляет промпт в свой ИИ-инструмент, который прямо на месте генерирует самодостаточную реализацию. Никаких транзитивных зависимостей, никаких атак на цепочку поставок, никаких конфликтов версий. Каждый раз генерируется свежий код, подогнанный под ваш язык и проект.
