tag :: machine_learning

закладки (спрятать)78
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

81Theses
archive ouverte rassemblant des mémoires et des thèses de recherche
12 месяцев назад , @amiragherabi
AO
bioinformatics
machine_learning
thèses
AObioinformaticsmachine_learningthèses
(1)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Wie funktioniert Künstliche Intelligenz? Ein Gespräch mit Ranga Yogeshwar über ChatGPT und die Folgen (1) | Hypotheses 24.3.2023
Wie funktionieren Systeme wie ChatGPT? Sind sie wirklich „intelligent“? Was passiert, wenn sie großflächig zum Einsatz kommen? Was hätte das für Auswirkungen auf Bibliotheken?
год назад , @meneteqel
ChatGPT
artificial_intelligence
large_language_models
machine_learning
ChatGPTartificial_intelligencelarge_language_modelsmachine_learning
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1The machine learning pipeline: space for action | etui 15.3.2022
Guest speakers: Anne Mollen and Lukas Hondrich, AlgorithmWatch. Moderator: Aida Ponce Del Castillo, Senior researcher @ ETUI.
2 лет назад , @meneteqel
AlgorithmWatch
artificial_intelligence
etui
machine_learning
workplace_democracy
AlgorithmWatchartificial_intelligenceetuimachine_learningworkplace_democracy
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Machine Learning-Friendly Biomedical Datasets for Equivalence and Subsumption Ontology Matching | Zenodo
The purpose of these datasets is to support equivalence and subsumption ontology matching. There are five ontology pairs extracted from MONDO and UMLS: Source Ontology Pair Category MONDO OMIM-ORDO Disease MONDO NCIT-DOID Disease UMLS SNOMED-FMA Body UMLS SNOMED-NCIT Pharm UMLS SNOMED-NCIT Neoplas Each pair is associated with three folders: "raw_data", "equiv_match", and "subs_match", corresponding to the downloaded source ontologies, the package for equivalence matching, and the package for subsumption matching. See detailed documentation at: https://krr-oxford.github.io/DeepOnto/#/om_resources. See the incoming OAEI Bio-ML track at: https://www.cs.ox.ac.uk/isg/projects/ConCur/oaei/. See our resource paper at: https://arxiv.org/abs/2205.03447.
2 лет назад , @hangdong
dataset
iswc
machine_learning
myown
oaei
om
ontology
ontology_matching
datasetiswcmachine_learningmyownoaeiomontologyontology_matching
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Künstliche Intelligenz: Das kann doch nicht echt sein! | Netzpolitik.org 11.2.2022
Um wenig Technologien gibt es einen so großen Hype: Künstliche Intelligenz übt eine unwiderstehliche Anziehungskraft auf Scharlatane aus. Wie viel "Fake AI" auf dem Markt ist, zeichnet ein neues Buch nach. Eine Rezension.
2 лет назад , @meneteqel
Automatisierte_Inhaltemoderation
Künstliche_Intelligenz
Tracking
machine_learning
Automatisierte_InhaltemoderationKünstliche_IntelligenzTrackingmachine_learning
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Is Google’s AI research about to implode? | by David Sumpter | Medium
What does Timnit Gebru’s firing and the recent papers coming out of Google tell us about the state of research at the world’s biggest AI research department. The high point for Google’s research in…
3 лет назад , @meneteqel
Google
artificial_intelligence
machine_learning
Googleartificial_intelligencemachine_learning
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Newz | News for Gen Z
Notizie tutte generate automaticamente senza intervento umano.
3 лет назад , @mbinotto
giornalismo
machine_learning
network
software
giornalismomachine_learningnetworksoftware
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1KI zur Persönlichkeitsanalyse: Fragwürdige Personalauswahl mit Algorithmen | tagesschau.de 16.02.2021
Anbieter neuer Software versprechen Vorstellungsgespräche, die vorurteilsfreier ablaufen sollen: Eine "Künstliche Intelligenz" erstellt Persönlichkeitsprofile von Bewerbern anhand kurzer Videos. Doch die Technologie hat Schwächen, wie eine Analyse des <em>BR</em> zeigt.
3 лет назад , @meneteqel
Alogirthmen
Künstliche_Intelligenz
Personalauswahl
Persönlichkeitsprofil
machine_learning
AlogirthmenKünstliche_IntelligenzPersonalauswahlPersönlichkeitsprofilmachine_learning
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Why AI is so power-hungry | Ars Technica 29.12.2020
It takes a lot of energy for machines to be trained with data sets.
3 лет назад , @meneteqel
artificial_intelligence
carbon_footprint
enery_efficiency
machine_learning
artificial_intelligencecarbon_footprintenery_efficiencymachine_learning
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Künstliche Intelligenz - Gemeinwohl und Nachhaltigkeit statt nur Profit | Netzpolitik.org 17.08.2020
Mit Blick auf die Diskussionen um die Agrar-, Energie- oder Verkehrswende sind die Hoffnungen auf die Künstliche Intelligenz groß. Doch sie wird nur marginale Wissens- und Effizienzzuwächse ermöglichen, nicht aber der entscheidende Faktor der Transformation sein. Maschinelles Lernen kann nur begrenz
4 лет назад , @meneteqel
Klimakrise
Künstliche_Intelligenz
Machtverhältnisse
Nachhaltigkeit
Sozial-ökologische_Transformation
machine_learning
KlimakriseKünstliche_IntelligenzMachtverhältnisseNachhaltigkeitSozial-ökologische_Transformationmachine_learning
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1People + AI Research
https://pair.withgoogle.com/
4 лет назад , @carand
AI
Google
ML
ethics
machine_learning
AIGoogleMLethicsmachine_learning
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Studie: 50 Prozent der Systeme für "Künstliche Intelligenz" schummeln | heise online 11.03.2019
Viele vermeintliche KI-Modelle bedienen sich wenig intelligenter Lösungsstrategien, erklärte der Berliner Forscher Klaus-Robert Müller im Bundestag.
4 лет назад , @meneteqel
Künstliche_Intelligenz
bias
black_box
explainable_ai
machine_learning
Künstliche_Intelligenzbiasblack_boxexplainable_aimachine_learning
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Falsch-Positive machen Prognose-Algorithmen zum Problem
https://projekte.sueddeutsche.de/artikel/digital/falsch-positive-machen-prognose-algorithmen-zum-problem-e716375/
5 лет назад , @carand
bdml
confusion_matrix
ethics
false_positive
machine_learning
bdmlconfusion_matrixethicsfalse_positivemachine_learning
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1The bias-variance tradeoff | Machine Learning, Deep Learning, AI
https://www.machinelearningtutorial.net/2017/01/26/the-bias-variance-tradeoff/
5 лет назад , @carand
bdml
bias
machine_learning
variance
bdmlbiasmachine_learningvariance
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-2/
http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-2/
5 лет назад , @carand
BDML
bias
decision_tree
machine_learning
variance
BDMLbiasdecision_treemachine_learningvariance
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
5A visual introduction to machine learning
http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/
5 лет назад , @carand
BDML
decision_tree
machine_learning
BDMLdecision_treemachine_learning
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
4Browse the State-of-the-Art in Machine Learning
amazing collection of soat in machine learning
5 лет назад , @straybird321
deep_learning
machine_learning
soat
deep_learningmachine_learningsoat
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Keine roten Linien: Industrie entschärft Ethik-Leitlinien für Künstliche Intelligenz – netzpolitik.org 08.04.2019
Künstliche Intelligenz soll den Menschen dienen und Grundrechte respektieren. Das fordert eine Expertengruppe der EU-Kommission in ihren nun veröffentlichten Leitlinien für die Technologie. Unverrückbare ethische Prinzipien finden sich darin jedoch nicht mehr – Vertreterinnen der Industrie im Gremium haben sie erfolgreich gestrichen.
5 лет назад , @meneteqel
Algorithmen
Datenschutz
EU-Kommission
Ethics_Washing
Ethik
Künstliche_Intelligenz
Regulierung
Verbraucherschutz
machine_learning
AlgorithmenDatenschutzEU-KommissionEthics_WashingEthikKünstliche_IntelligenzRegulierungVerbraucherschutzmachine_learning
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Algo Aware – informed debate on algorithmic decision-making
https://www.algoaware.eu/
5 лет назад , @carand
algorithmic_decision_making
ethics
explainable_machine_learning
machine_learning
algorithmic_decision_makingethicsexplainable_machine_learningmachine_learning
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
4Interpretable Machine Learning
Machine learning algorithms usually operate as black boxes and it is unclear how they derived a certain decision. This book is a guide for practitioners on how to make machine learning decisions more interpretable.
6 лет назад , @carand
explainable_machine_learning
machine_learning
explainable_machine_learningmachine_learning
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи

&lang;&lang;
⟨
1
2
3
&rang;
⟩⟩

публикации (спрятать)401
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

&lang;&lang;
⟨
1
2
3
&rang;
⟩⟩

закладки (спрятать)78 показатьвсётолько закладкизакладки на страницу5102050100 RSSBibTeXXML

публикации (спрятать)401 показатьвсётолько публикациипубликации на страницу5102050100 расширенный... RSSBibTeXRDFдальше...

просмотр

сходные по теме тэги

сходные по популярности тэги

закладки (спрятать)78
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

публикации (спрятать)401
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...