ماشین‌های پردازش برای محدودیت‌های آتربرگ

لیست جامع بهترین کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین + نمونه کدهای عملی

کتابخانه Keras. Keras یک کتابخانه یادگیری ماشین بسیار محبوب برای پایتون است. کتاب‌خانه مذ‌کور یک واسط برنامه‌نویسی کاربردی برای شبکه‌های عصبی سطح بالا است که می‌تواند در بالای TensorFlow، CNTK یا Theano اجرا شود.

هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پردازش عکس

آیا هوش مصنوعی می‌تواند بر محدودیت‌های پردازش عکس غلبه کند و مرزهای آن‌را جابجا کند؟ ... اما آنچه که این مرزها را شکست، هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) بود. ... ابزارهای ...

بهترین کتابخانه های پایتون برای پردازش موازی

بهترین کتابخانه های پایتون برای پردازش موازی ارشیا یوسفی ادیب 9 دی 1402 8 دقیقه زمان مطالعه آیا نیاز دارید که حجم کار سنگین پایتون را بین چندین CPU یا یک خوشه محاسباتی توزیع کنید؟

معرفی OpenAI o1: جهشی در توانایی های استدلال هوش مصنوعی برای حل پیشرفته

با وجود قابلیت های پیشرفته، مدل OpenAI o1 دارای چندین محدودیت است. یکی از محدودیت‌های اصلی فقدان قابلیت‌های مرور وب است که توانایی آن را برای دسترسی به اطلاعات بلادرنگ محدود می‌کند.

رویکرد شبیه‌سازی در حل مسأله زمان‏بندی ماشین‏ های موازی پردازشگر دسته

در این مقاله، مسأله‏ زمان‏بندی ماشین‏های موازی پردازشگر دسته‏ای با هدف حداقل کردن حداکثر زمان تکمیل کارها بررسی می‌شود. نوآوری این پژوهش، به کارگیری زمان های پردازش و در دسترس بودن کارها به صورت احتمالی است.

بینایی ماشین برای تولید باتری

با تکیه بر تکنولوژی بینایی ماشین، شرکت بینا پردازش سیستم پروژه‌هایی تخصصی و پیشرفته برای کنترل کیفیت طراحی کرده است؛ از جمله سیستم‌های بازرسی بسته‌بندی با اشعه ایکس ، بازرسی کیفیت پوشک ...

پایان‌نامه: زمانبندی ماشین های موازی غیرمرتبط با در نظر گرفتن زمان های

در این تحقیق، مسأله زمانبندی ماشین های موازی غیرمرتبط با در نظرگرفتن زمان های آماده سازی وابسته به توالی کارها و محدودیت های پردازش بررسی می شود. در بیشتر مسائل زمانبندی معمولاً فرض می شود ماشین ها در تمام دوره ...

سرویس‌های هوش مصنوعی و مقدمه‌ای بر آنان! (AIaaS) | AIBOX

هوش مصنوعی (ai) توانایی ماشین‌ها یا نرم‌افزار‌ها برای انجام وظایفی است که به طور معمول نیاز به هوش انسانی دارد؛ مانند درک زبان طبیعی، تشخیص تصاویر، تصمیم‌گیری و یادگیری از داده‌ها که مثال‌های کاربردی به حساب می‌آیند.

8 مورد از بهترین کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین در سال 2021

ما در مورد کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین که در همه زمینه‌های اصلی آن استفاده می‌شود بحث کردیم. از مرحله دستکاری داده‌ها گرفته تا یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و حتی تجسم.

پردازش سیگنال دیجیتال (DSP): تعریف، اصول و کاربردهای آن در فناوری‌های مدرن

1. درک پردازش سیگنال دیجیتال. تعریف: پردازش سیگنال دیجیتال (Digital Signal Processing)، در اصل خود، شامل دستکاری سیگنال هایی است که به شکل دیجیتال نشان داده می شوند. برخلاف پردازش سیگنال آنالوگ که با سیگنال های پیوسته سروکار دارد، DSP ...

آینده پردازنده‌های مجهز به واحدهای پردازش عصبی (NPUs) در لپ‌تاپ‌ها

Unite.AIhttps://کاغذ-سفید-دوباره-کار-چالش-ها...

RE•WORK White Paper: چالش ها، موفقیت ها، پیشرفت و شکست های پردازش در

این فصل بر روی سه مطالعه موردی خاص برای نشان دادن محدودیت‌های داده در متن، ویدیو و داده‌های جغرافیایی، از جمله «بررسی آسیب‌پذیری با NLP»، «Computer Vision برای واکنش اضطراری» و «Computer Vision Applications for ...

ادامه مطلب

10 تا از برترین الگوریتم های یادگیری ماشین برای افرادی مبتدی

در این مطلب می خواهیم با 10 تا از برترین الگوریتم های یادگیری ماشین آشنا شویم. در دنیایی که تقریباً تمام کارهای دستی به صورت خودکار انجام می­ شود، تعریف کار دستی در حال تغییر است.

طرح توجیهی احداث آزمایشگاه های تخصصی ⭐️ 0تا100مجوز+وامWord

طرح توجیهی احداث آزمایشگاه های تخصصی به بررسی جامع امکان راه‌اندازی این مراکز از جنبه‌های مختلف می‌پردازد.. این طرح به تحلیل نیاز بازار و مشتریان، شناسایی فرصت‌ها و چالش‌ها، برآورد هزینه‌های سرمایه‌ای و جاری ...

گفتار فارسی در پایتون (آموزش روش خواندن متن فارسی)

پردازش زبان فارسی با وجود پیشرفت‌های قابل توجه، همچنان با چالش‌ها و محدودیت‌های متعددی مواجه است. یکی از مهم‌ترین چالش‌ها، کمبود داده‌های برچسب‌دار برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین است.

غلبه بر موانع استقرار چند پلتفرمی در عصر واحدهای پردازش هوش مصنوعی

تغییرات در معماری، معیارهای عملکرد، و محدودیت‌های عملیاتی هر واحد پردازش به مجموعه پیچیده‌ای از مسائل سازگاری و عملکرد کمک می‌کند.

رویکرد شبیه‌سازی در حل مسأله زمان‏بندی ماشین‏ های موازی پردازشگر دسته

در این مقاله، مسأله‏ زمان‏بندی ماشین‏های موازی پردازشگر دسته‏ای با هدف حداقل کردن حداکثر زمان تکمیل کارها بررسی می‌شود. نوآوری این پژوهش، به کارگیری زمان های پردازش و در دسترس بودن کارها به صورت احتمالی است. در ...

الگوریتم‌های یادگیری عمیق در پردازش سیگنال EEG

در سال‌های اخیر، الگوریتم‌های یادگیری عمیق به سرعت توسعه یافته‌اند و در حال تبدیل شدن به ابزاری قدرتمند در مهندسی پزشکی هستند. به طور خاص، تمرکز زیادی بر کاربرد الگوریتم‌های یادگیری عمیق در رمزگشایی وضعیت ...

چگونه ماهیت غیرخطی قابل تفکیک مسئله XOR محدودیت‌های مدل‌های پرسپترون تک

مسئله XOR یا مسئله انحصاری OR یک مثال کلاسیک در زمینه یادگیری ماشین و شبکه های عصبی است که محدودیت های مدل های پرسپترون تک لایه را برجسته می کند. برای درک اینکه چرا مسئله XOR به صورت غیرخطی قابل تفکیک است و چگونه محدودیت های ...

مقایسه FPGA، CPU، GPU، ASIC و انتخاب بهترین پردازنده

با این حال، یکی از محدودیت‌های asic ها این است که برای تغییر وظیفه‌ی آنها نیاز به تولیدمتناسب با برنامه‌ی جدیدی که قصد اجرای آن را دارید، نیاز به تراشه‌ی جدیدی دارید. ... fpga ها برای پردازش ...

پردازش تصویر برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین

پردازش تصویر برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین از تصاویر به عنوان ورودی استفاده می‌کند تا الگوریتم‌ها بتوانند الگوها و ویژگی‌های مختلف را شناسایی کنند. این فرایند شامل استخراج ویژگی‌ها، پیش‌پردازش تصاویر و سپس ...

محدودیت ‌های یادگیری ماشین

همانند محاسبات، محدودیت ‌های یادگیری ماشین نیز وجود دارند؛ محدودیت‌هایی که حتی باوجود استفاده از gpu ها و کامپیوترهای سریع نیز نمی‌توانیم بر آن‌ها غلبه کنیم

مقاله طراحی یک مدل ریاضی به منظور زمانبندی سیستم تولید بدون وقفه در

صفحه اصلی; مقالات گوناگون; مقاله طراحی یک مدل ریاضی به منظور زمانبندی سیستم تولید بدون وقفه در محیط ماشین - های موازی نامرتبط با در نظرگرفتن محدودیت های زمان نصب وتوالی پردازش کارها

بررسی جامع هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی در

مقدمه. در چشم‌انداز همیشه در حال تحول تولید آلومینیوم، ادغام فناوری‌های پیشرفته‌ای مانند هوش مصنوعی (ai)، یادگیری ماشین (ml)، یادگیری عمیق (dl) و شبکه‌های عصبی نقش محوری در افزایش کارایی، کیفیت و نوآوری ایفا کرده است.

تأثیر هوش مصنوعی بر نوآوری در مدل‌های تجاری: پلتفرم‌ها

این سیستم‌ها برای آنکه به‌طور مناسب پیاده‌سازی شوند به حسگرها و زیرساخت‌ها و همچنین جمع‌آوری داده‌های بزرگ برای «آموزش» ماشین‌های هوش مصنوعی نیاز دارند.

بهترین هوش مصنوعی های 2024 | فروشگاه اینترنتی دیاتل

جزئیات بیشتر: بهترین هوش مصنوعی‌ های 2024: Claude 2 به ویژه برای سازمان‌ها و شرکت‌های داده‌محور طراحی شده و قابلیت‌های پیشرفته‌ای در تحلیل داده‌ها و پردازش زبان طبیعی دارد. این ابزار به عنوان ...

تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در هوش مصنوعی + محدودیت های یادگیری

اما یادگیری ماشین محدودیت هایی دارد که منجر به ... هایی دارند، الگوریتم‌های یادگیری عمیق نیز شبکه‌های عصبی مصنوعی برای پردازش داده‌ها دارند. این شبکه عصبی مصنوعی به عنوان نورون برای ماشین ...

چگونه پردازش ابری به توسعه مدل‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند؟

یکی از مهمترین ویژگی‌های پردازش ابری که باعث می‌شود فضایی مناسب برای پیاده‌سازی و اجرا مدل‌های هوش مصنوعی باشد، مقیاس‌پذیر بودن زیرساخت‌هاست: به این معنا که پردازش ابری می‌تواند براساس ...

پایان‌نامه: مسأله‌ی زمان‌بندی کار کارگاهی انعطاف‌پذیر با در نظر گرفتن

در این تحقیق به بررسی مسأله زمان بندی کار کارگاهی انعطاف پذیر با زمان های راه اندازی و فعالیت های نت پرداخته شده است. پس از ارائه مدل، به حل مدل با استفاده از الگوریتم واکنش شیمیایی پرداخته شده است.

محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟

هنگام برخورد با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین، محدودیت های متعددی وجود دارد که باید برای اطمینان از کارایی و اثربخشی مدل های در حال توسعه در نظر گرفته شود. این محدودیت ها می توانند از جنبه های مختلفی مانند منابع ...

بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین چیست؟ – مهم ترین زبان های

به عنوان مثال، بسیاری از برنامه نویسان و مهندسان یادگیری ماشین برای پروژه‌های «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP)، از زبان برنامه نویسی پایتون استفاده می‌کنند زیرا دارای کتابخانه‌های ...