• Technologia
  • Analiza Danych
  • Dla dzieci
  • Technologia
  • Analiza Danych
  • Dla dzieci

Nie znaleziono Widżetów w opisie Panelu Bocznego

  • Analiza Danych,  Uczenie Maszynowe

    Rozwiązywanie równań różniczkowych cząstkowych za pomocą głębokiego uczenia

    2021-09-14 /

    Równania różniczkowe cząstkowe są jednym z podstawowych narzędzi matematycznych do opisu rzeczywistego układu i zachodzących w nim zmian w czasie. Stosuje się je począwszy od fizyki, gdzie wzięły swój początek, przez chemię, biologię, aż po socjologię i ekonomię. Niestety dla większości opisywanych zjawisk tworzą one skomplikowane układy równań. Ich rozwiązanie analityczne jest możliwe tylko w bardzo niewielu przypadkach. Ogromną większość można rozwiązać tylko numerycznie na bardzo silnych komputerach, a i tak zajmuje to bardzo dużo czasu: dni, tygodnie, a nawet miesiące. Próby wykorzystania sieci neuronowych i głębokiego uczenia bezpośrednio do modelowania natury na podstawie danych natrafiły na bardzo poważne problemy, o czym możecie przeczytać w osobnym artykule – Fizyka zmienia…

    czytaj dalej

    Zobacz również

    Narzędzia do automatyzacji eksploracyjnej analizy danych (EDA) w Python

    2021-07-14

    Środowisko pracy Data Science w Python

    2020-06-24

    Fizyka zmienia uczenie maszynowe

    2021-09-03
  • Analiza Danych,  Uczenie Maszynowe

    Fizyka zmienia uczenie maszynowe

    2021-09-03 /

    Uczenie maszynowe (ang. machine learning – ML) odcisnęło piętno praktycznie na każdym aspekcie naszego życia i to w bardzo krótkim czasie. Ten element sztucznej inteligencji zrewolucjonizował nie tylko handel i e-commerce odcisnęło piętno zastosowanie elementów sztucznej inteligencji uczenie maszynowe w większym lub mniejszym stopniu Nie ma chyba już aspektów życia w którym uczenie maszynowe nie odcisnęłoby swojego piętna. Modele naukowe a życie Każdy model fizyczny ma za zadanie jak najbardziej wiernie opisać rzeczywistą sytuację lub proces. Dotyczy to zresztą wszystkich modeli naukowych od fizyki przez chemię i biologię po ekonomię i socjologię. Modele bazując na odkrytych prawach naturalnych i teoriach biorą pod uwagę wiele zmiennych, które opisują realne sytuacje i…

    czytaj dalej

    Zobacz również

    Entropia – pomost pomiędzy fizyką a uczeniem maszynowym

    2021-08-12

    Narzędzia do automatyzacji eksploracyjnej analizy danych (EDA) w Python

    2021-07-14

    Środowisko pracy Data Science w Python

    2020-06-24
  • Analiza Danych

    Entropia – pomost pomiędzy fizyką a uczeniem maszynowym

    2021-08-12 /

    Entropia jako koncept naukowy i mierzalna wielkość określająca nieuporządkowanie, niejednorodność, przypadkowość i niepewność funkcjonuje we wszystkich naukach przyrodniczych, socjologii, ekonomii i teorii informacji. Krótko mówiąc im większa entropia tym większy nieporządek, a mówiąc potocznie chaos i bałagan. Pierwszy raz entropia została zdefiniowana w połowie XIX wieku przez fizyków w termodynamice jako funkcja stanu określająca kierunek zachodzących zmian i przepływu energii. Bardzo szybko zaczęto koncepcję entropii termodynamicznej przekładać na inne dziedziny naukowe. Szybko też naukowcy doszli do wniosku, że musi być ona powiązana z tak abstrakcyjnym tworem jak informacja. Z punktu widzenia uczenia maszynowego to właśnie analogia pomiędzy entropią w fizyce a entropią w teorii informacji umożliwia lepsze wykorzystanie uczenia maszynowego…

    czytaj dalej

    Zobacz również

    Narzędzia do automatyzacji eksploracyjnej analizy danych (EDA) w Python

    2021-07-14

    Środowisko pracy Data Science w Python

    2020-06-24

    Fizyka zmienia uczenie maszynowe

    2021-09-03

Kategorie

  • Analiza Danych
  • Archiwum
  • Dla dzieci
  • Smartfony, Tablety, Laptopy
  • Uczenie Maszynowe
Ashe Motyw przez WP Royal.