Что такое отсев: Отсев — виды и применение

Что такое отсев — Шархинский карьер

18

Ноябрь 2021

Отсев — это материал, являющийся побочным продуктом при производстве щебня, получаемый в результате дробления и просеивания горных пород, вторичного щебня, известняка называется отсевом. Он может быть разного цвета – розовым, серым, серо-розовым. Стоит этот строительный материал дешевле гранитного щебня и песка.

Получают отсев при просеивании раздробленного материала через сита с отверстиями определенного диаметра. Наиболее мелкие частицы, которые меньше установленного норматива по размеру щебня и представляют собой отсев.

Сфера применения отсева

Используется этот материал в разных отраслях экономики. Он востребован в строительстве, в ремонте, в  производстве, в жилищно-коммунальном хозяйстве, также в сельском хозяйстве, благоустройстве территорий, ландшафтном дизайне.

Материал используется:

• В строительстве. Его применяют при изготовлении водостоков, товарного бетона, железобетонных конструкций, устройстве полов и фундаментов;
• Жилищно-коммунальном хозяйстве. Вместе с солью для посыпки дорог и тротуаров, с целью предотвращения гололедицы;
• При обустройстве фильтрующих и дренажных систем. В качестве абсорбирующего слоя;
• При производстве сухих смесей для строительства и облицовочных работ;
• При обустройстве территории. В качестве покрытия детских, спортивных площадок, тротуаров, дорожек в скверах, парках, декоративного оформления цветников и газонов;
• В дорожном строительстве. При приготовлении асфальтобетонной смеси;
• В сельскохозяйственном производстве для приготовления минеральных удобрений, в виде добавок в пищу животных;
• Ландшафтный дизайн. Для укрепления почвы, выравнивания территории, засыпки траншей и котлованов;
• При изготовлении тротуарной плитки, ЖБ-блоков, кирпича.

Этот строительный материал, позволяет существенно сократить затраты на строительство, выполнение ремонта. При этом не будут нарушены установленные нормы и технологии выполнения работ.

Основные параметры

Размер фракции материала колеблется 0,1 до 5 мм. Область применения зависит от величины зерна отсева. Он содержит минимальное количество различных примесей – пыль, органические вещества, глину. Их допустимый объем находится в диапазоне 0,4–2 % процента.

Кроме этого, к общим характеристикам материала относится:

• прочность — М1200-М1400;
• насыпная плотность — 1,4 т/м3;
• морозостойкость — F300;
• радиоактивность — 158 Бк на 1 кг;
• лещадность (наличие фракций разных видов) — 14-19%.

Свойства материала повышают прочность изделий произведенных с использованием отсева. Он не деформируется, не видоизменяется и не разрушается под постоянным действием факторов окружающей среды, как вода, солнечное излучение. Он устойчив к механическим повреждениям, воздействию химически агрессивных веществ, колебаниям температуры в достаточно широком диапазоне.

Разновидности отсева

Он делится на виды в зависимости от материала, в результате обработки которого был получен.

• Отсев гранитного щебня.

Образуется в ходе отделения соответствующих ГОСТУ фракций гранитного камня. Размер отсева колеблется от 0,1-5 мм. Насыпная плотность материала составляет около 1330 кг. на м. куб. По внешнему виду он напоминает песок, при этом содержит намного меньше примесей глины, пыли. Их уровень не превышает 0,4 % от общей массы отсева. Удельный вес игольчатых фракций не больше 15 %. Это облегчает укладку и трамбовку материала.

• Гравийный отсев щебня. 

Размер фракции находиться в диапазоне от 0,14 до 2,5 мм. Уровень примесей, включая глину и органику, не превышает 0,6%. Насыпная плотность составляет 1,4 т/м3. Материал легко трамбуется и укатывается.

• Известняковый отсев щебня. 

Крупинки имеют размер в пределах 2-5 мм. Объем примесей не превышает 2 % от общего веса материала.

• Отсев вторичного щебня. 

Размер крупиц отсева — не больше 5 мм. Его получают при дроблении демонтированных изделий из бетона. Он устойчив к воздействию влаги и прекрасно трамбуется.

Достоинства и преимущества отсева

Востребованность в разных отраслях экономики обусловлена свойствами и параметрами отсева. К достоинствам и выгодам применения этого материала относятся:

• возможность использования при ведении хозяйственной деятельности в промышленности, строительстве, сельском и жилищно-коммунальном хозяйстве, благоустройстве территорий;
• низкая цена. Путем замены части песка отсевом можно сократить строительные затраты на треть;
• прекрасная адгезия. Частички материала отлично скрепляются с другими элементами смеси, обеспечивают плотное заполнение пустот.
• экологичность. Использование отсева позволяет существенно сократить объемы строительных отходов, чем улучшает экологическую ситуацию.

Что такое отсев щебня и где он используется?

Отсев щебня — это природный материал, который остается в результате дробления твердых горных пород. Он образуется после того, как самые крупные осколки щебня будут распределены по фракциям. Таким образом, к отсеву относят самые мелкие элементы размером до 1 см. Из-за этого зачастую употребляется синоним данного понятия: песок из отсевов дробления. 

Характеристики материала

Долгое время ввиду своего происхождения отсев считался материалом, непригодным для использования. Кроме того, многие считают его аналогом песок. Однако со временем отсев стал активно применяться, и сейчас считается достаточно востребованным материалом.

Для него характерны следующие параметры:

1. Прочность. Под данной характеристикой понимаю способность отсева выдерживать механические нагрузки. Показатель измеряется в кг/см2;
2. Размер.  Крупность отдельных элементов, или фракция, которая измеряется в мм;
3. Насыпная плотность. От данного показателя зависит, насколько плотно можно уложить материал. Измеряется в кг/м3;
4. Морозостойкость. Важный показатель, который фиксирует количество циклов замерзания и разморозки, который может выдержать отсев;
5. Лещадность. Ключевой показатель для щебня, измеряемый в процентном соотношении и указывающий на наличие плоских и игольчатых зерен в составе массы;
6. Количество примесей. В процентном соотношении также измеряется концентрация примесей;
7. Удельная эффективная радиоактивность. Данный показатель измеряется в Бк/кг.

Сравнение самых популярных видов отсева

Чаще всего в работе используется один из двух видов щебня: гранитный и гравийный. Следовательно, и отсев производят из этих же материалов.

Характеристика	Гранитный отсев	Гравийный отсев
Прочность	М1200	М800-М1000
Морозостойкость	300 циклов	150 циклов
Лещадность	14,5%	17%
Насыпная плотность	1340 кг/м3	1400 кг/м3
Количество примесей	0,4%	0,6%

Возьмите на заметку: щебень также производят из известняка, и такой материал обладает наименьшей прочностью по сравнению со всеми остальными материалами.  

Отсев щебня применяется для экономии. Например, добавив его в бетон, можно существенно снизить стоимость смеси, при этом не теряя показателей качества. Однако полностью заменить им ни песок, ни щебень более крупных фракций нельзя. Большие осколки камней требуют меньшего количества цементного раствора, который служит для заполнения промежутков между ними. А песок в свою очередь в связи с цементом образует прочный клеящий состав. 

Применение отсева щебня

Одно из основных преимуществ отсева — стоимость, которая существенно ниже, чем у исходного сырья. И при этом характеристики сохраняются те же, что и у остальных фракций щебня. Это позволило найти отсеву применение в следующих отраслях:

• Строительство. Отсев активно используется при производстве бетона, создании железобетонных конструкций и др. Причем блоки, произведенные с применением данного материала, пользуются большой популярностью среди строительных организаций благодаря низкой стоимости, экологичности и удобству транспортировки.  
• Ландшафтный дизайн. Крашеный щебень является популярным материалом для устройства садовых дорожек, клумб, подпорных стенок.
• Устройство противоскользящих покрытий. Благодаря наличию острых граней у отдельных элементов, отсев становится идеальным материалом для создания различных типов противоскользящих полов и других типов покрытий. Также отсевом посыпают трассы в гололедицу.
• Дренаж. Наличие мелких каменных частиц в системе дренажа помогает фильтровать и очищать воду.
• Изготовление удобрений. Отсев применяется при создании полимерных покрытий и сельскохозяйственных удобрений. 

Вам также может быть интересно

Где применять вторичный щебень различных фракций?

Вторичный щебень появился на рынке сравнительно недавно, но сразу же привлек к себе внимание и стал востребованным в различных сферах. Что делает популярным сыпучий материал, который образуется в результате измельчения бетона, кирпича, асфальта и другого строительного мусора?

Три вида щебня для дороги и стоянки: какой выбрать?

Какой бывает щебень? Видов немало, часто они определяются исходной породой. Самые распространенные и востребованные – гранитный, гравийный, известковый, кварцитный, андезиновый. Но сейчас поговорим о специальных видах щебня для дороги или стоянки – вторичном, асфальтовом и известняковом. Представим …

Современные способы демонтажа зданий

В наши дни за один год возводится больше новых сооружений и зданий, чем раньше за целое десятилетие. Старые или невостребованные постройки мгновенно «приговариваются» к сносу и заменяются на новые многоэтажные жилые дома или многофункциональные спортивные, культурные, торговые …

Кирпичный бой: где применять?

Битый кирпич присутствует практически на любой загородной стройке. При покупке участка возникает необходимость разобрать старые строения, во время ремонта зданий, строительства с нуля появление кирпичного боя неминуемо. Это сырье можно с пользой применить на некоторых этапах строительства, …

Отсев в нейронных сетях. Выпадающие слои были популярны… | by Harsh Yadav

Выпадающие слои были популярным методом уменьшения переобучения нейронных сетей.

Это король преступного мира регуляризации в современную эпоху глубокого обучения.

В эпоху глубокого обучения почти каждый специалист по обработке и анализу данных в какой-то момент своей карьеры в построении нейронных сетей использовал слой отсева. Но почему отсев так распространен? Как работает выпадающий слой внутри? Какую проблему он решает? Есть ли альтернатива увольнению?

Рисунок 0: Индийский Джарохе, выпадающий свет (Изображение автора)

Если у вас есть похожие вопросы относительно выпадающих слоев, то вы попали по адресу. В этом блоге вы узнаете о тонкостях знаменитых выпадающих слоев. После завершения этого блога вам будет удобно отвечать на различные вопросы, связанные с отсевом, и если вы более новаторский человек, вы можете придумать более продвинутую версию слоев отсева.

Начнем… 🙂

Этот блог разделен на следующие разделы:

1. Введение: проблема, которую он пытается решить
2. Что такое отсев?
3. Как это решает проблему?
4. Реализация Dropout
5. Dropout во время вывода
6. Как это было задумано
7. Реализация Tensorflow
8. Заключение

Итак, прежде чем углубиться в его мир, давайте ответим на первый вопрос. Какую проблему мы пытаемся решить?

Глубокие нейронные сети имеют различную архитектуру, иногда неглубокую, иногда очень глубокую, пытающуюся обобщить заданный набор данных. Но в этом стремлении слишком усердно изучать различные функции из набора данных они иногда изучают статистический шум в наборе данных. Это определенно улучшает производительность модели в обучающем наборе данных, но значительно терпит неудачу в новых точках данных (тестовый набор данных). Это проблема переобучения . Для решения этой проблемы у нас есть различные методы регуляризации, которые снижают вес сети, но этого недостаточно.

Лучший способ уменьшить переоснащение или лучший способ упорядочить модель фиксированного размера — это получить средние прогнозы для всех возможных значений параметров и агрегировать окончательный результат. Но это становится слишком затратным с вычислительной точки зрения и неприемлемым для вывода/предсказания в реальном времени.

Другой способ вдохновлен методами ансамбля (такими как AdaBoost, XGBoost и Random Forest), где мы используем несколько нейронных сетей с различной архитектурой. Но для этого требуется обучение и хранение нескольких моделей, что со временем становится огромной проблемой по мере того, как сети становятся глубже.

Итак, у нас есть отличное решение, известное как Dropout Layers.

Рисунок 1: Исключение, примененное к стандартной нейронной сети (изображение Nitish)

Термин «выпадение» относится к исключению узлов (входной и скрытый слой) в нейронной сети (как показано на рисунке 1). Все прямые и обратные соединения с отброшенным узлом временно удаляются, таким образом создавая новую сетевую архитектуру из родительской сети. Узлы отбрасываются с вероятностью отсева p.

Попробуем разобраться с заданным вводом x: {1, 2, 3, 4, 5} до полносвязного слоя. У нас есть слой отсева с вероятностью p = 0,2 (или сохранить вероятность = 0,8). Во время прямого распространения (обучения) от входа x будет отброшено 20% узлов, т. е. x может стать {1, 0, 3, 4, 5} или {1, 2, 0, 4, 5} и скоро. Точно так же это относится и к скрытым слоям.

Например, если скрытые слои имеют 1000 нейронов (узлов) и применяется отсев с вероятностью отбрасывания = 0,5, то 500 нейронов будут случайным образом отброшены на каждой итерации (пакете).

Как правило, для входных слоев вероятность удержания, т. е. вероятность 1-го сброса, ближе к 1, 0,8 является лучшим, как предложено авторами. Для скрытых слоев чем выше вероятность удаления, тем разреженнее модель, где 0,5 — наиболее оптимизированная вероятность сохранения, которая означает удаление 50% узлов.

Так как же отсев решает проблему переобучения?

В задаче переобучения модель изучает статистический шум. Если быть точным, основной мотив обучения состоит в том, чтобы уменьшить функцию потерь для всех единиц (нейронов). Таким образом, при переоснащении единица может измениться таким образом, чтобы исправить ошибки других единиц. Это приводит к сложной коадаптации, которая, в свою очередь, приводит к проблеме переобучения, поскольку эта сложная коадаптация не может обобщить невидимый набор данных.

Теперь, если мы используем отсев, он не позволяет этим юнитам исправить ошибку других юнитов, тем самым предотвращая совместную адаптацию, так как в каждой итерации присутствие юнита крайне ненадежно. Таким образом, случайным образом отбрасывая несколько единиц (узлов), он заставляет слои брать на себя большую или меньшую ответственность за входные данные, применяя вероятностный подход.

Это обеспечивает обобщение модели и, следовательно, уменьшение проблемы переобучения.

Рисунок 2: (а) Скрытые элементы слоя без исключения; (b) Скрытые функции слоя с выпадением (Изображение Nitish)

Из рисунка 2 легко понять, что скрытый слой с отсевом изучает больше обобщенных признаков, чем коадаптации в слое без отсева. Совершенно очевидно, что отсев нарушает такие межблочные связи и больше фокусируется на обобщении.

Хватит болтать! Давайте перейдем к математическому объяснению отсева.

Рисунок 3: (a) Единица (нейрон) во время обучения присутствует с вероятностью p и связана со следующим слоем с весами ‘ w ’; (b) Единица во время вывода/предсказания всегда присутствует и связана со следующим слоем с весами, « pw » (изображение Nitish)

. нейрон) в слое выбирается с вероятностью сохранения (вероятность 1-го сброса). Это создает более тонкую архитектуру в данном тренировочном пакете, и каждый раз эта архитектура отличается.

В стандартной нейронной сети при прямом распространении мы имеем следующие уравнения:

Рисунок 4: Прямое распространение стандартной нейронной сети (изображение Nitish)

где:
z: обозначает вектор выходных данных из слоя (l + 1) до активации
y: обозначает вектор выходных данных из слоя l
w: вес слоя l
b: смещение слоя l

Далее с помощью функции активации z преобразуется в выход для слоя (l+1).

Теперь, если у нас есть выпадение, уравнения прямого распространения меняются следующим образом:

Рисунок 5: Прямое распространение слоя с выпадением (Изображение Nitish)

Итак, прежде чем мы вычислим z, , входные данные для слоя дискретизируются и поэлементно умножаются на независимые переменные Бернулли. r обозначает случайные величины Бернулли, каждая из которых имеет вероятность p, равную 1. По сути, r действует как маска для входной переменной, которая обеспечивает сохранение только нескольких единиц в соответствии с вероятностью сохранения выпадения. Это гарантирует, что у нас есть прореженные выходные данные « y(bar)» , которые задаются в качестве входных данных для слоя во время распространения с прямой связью.

Рисунок 6: Сравнение сети отсева со стандартной сетью для данного уровня во время прямого распространения (изображение Nitish)

Теперь мы знаем, что отсев работает математически, но что происходит во время вывода/предсказания? Используем ли мы сеть с отсевом или удаляем отсев во время вывода?

Это одна из самых важных концепций отсева, о которой знают очень немногие специалисты по данным.

Согласно исходной реализации (рис. 3б) при выводе мы не используем слой отсева. Это означает, что на этапе прогнозирования учитываются все единицы. Но из-за взятия всех единиц/нейронов из слоя окончательные веса будут больше, чем ожидалось, и для решения этой проблемы веса сначала масштабируются в соответствии с выбранным коэффициентом отсева. Благодаря этому сеть сможет делать точные прогнозы.

Чтобы быть более точным, если единица сохраняется с вероятностью p во время обучения, исходящие веса этой единицы умножаются на p на этапе прогнозирования.

По словам Джеффри Хинтона, одного из авторов книги «Отсев: простой способ предотвратить переобучение нейронных сетей», произошел ряд событий, которые вдохновили фундаментальный отсев.

1. Аналогия с Google Brain заключается в том, что он должен быть большим, потому что он изучает большой набор моделей. В нейронных сетях это не очень эффективное использование аппаратного обеспечения, поскольку одни и те же функции необходимо изобретать отдельно в разных моделях. Именно тогда была обнаружена идея использования одного и того же подмножества нейронов.
2. Кассир банка: В те дни кассиры регулярно менялись, и это должно быть потому, что для успешного обмана банка требовалось сотрудничество между сотрудниками. Это внедрило идею случайного выбора разных нейронов, чтобы на каждой итерации использовался другой набор нейронов. Это гарантировало бы, что нейроны не смогут изучить коадаптацию, и предотвратило бы переоснащение, аналогично предотвращению заговоров в банке.
3. Половое размножение: оно включает передачу половины генов одного родителя и половины другого, добавление очень небольшого количества случайных мутаций для получения потомства. Это создает смешанную способность генов и делает их более устойчивыми. Это может быть связано с отсевом, который используется для нарушения коадаптаций (добавляет случайность, как генная мутация).

Разве это путешествие не увлекательно?

Основной мотив представить идею о том, как был задуман отсев, состоит в том, чтобы мотивировать читателей исследовать окружающий мир и связать его с принципами работы нескольких других нейронных сетей. Это определенно породило бы много таких инноваций.

Если мы будем следовать исходной реализации, нам нужно умножить веса на вероятность выпадения на этапе прогнозирования. Просто чтобы удалить любую обработку на этом этапе, у нас есть реализация, известная как « обратное отключение».

Цель умножения весов на вероятность выпадения состоит в том, чтобы гарантировать, что окончательные веса имеют одинаковую шкалу, поэтому прогнозы будут правильными. В обратном отсеве этот шаг выполняется во время самой тренировки. Во время обучения все веса, оставшиеся после операции исключения, умножаются на обратную вероятность сохранения, т. е. w * (1/p).

Чтобы получить математическое доказательство того, почему обе операции аналогичны весам слоев, я рекомендую просмотреть блог Лей Мао.

Наконец-то!! Мы рассмотрели глубокий анализ слоев отсева, которые мы используем почти во всех нейронных сетях.

Dropouts можно использовать с большинством типов нейронных сетей. Это отличный инструмент для уменьшения переоснащения модели. Это намного лучше, чем доступные методы регуляризации, и его также можно комбинировать с нормализацией максимальной нормы, что обеспечивает значительный прирост по сравнению с простым использованием отсева.

В следующих блогах мы узнаем больше о таких базовых слоях, которые используются почти во всех сетях. Пакетная нормализация, нормализация слоев и слои внимания, и это лишь некоторые из них.

[1] Нитиш Шривастава, Отсев: простой способ предотвратить переобучение нейронных сетей, https://jmlr.org/papers/volume15/srivastava14a/srivastava14a.pdf

[2] Джейсон Браунли, Нежное введение в отсев для регуляризации глубоких нейронных сетей, https://machinelearningmastery.com/dropout-for-regularizing-deep-neural-networks/

[3] Лей Мао, Объяснение отсева, https://leimao.github.io/blog/Dropout -Explained/#:~:text=Во время%20inference%20time%2C%20dropout%20does%20умножается%20на%20pkeep%20.

[4] Хуан Мигель, Объяснение Dropout и реализация в Tensorflow, http://laid.delanover.com/dropout-explained-and-implementation-in-tensorflow/

Что такое Dropout? Понимание отсева в нейронных сетях

Корпоративный ИИ

К

• Мэри Э. Шеклетт, Данные Transworld

Что такое отсев в глубоких нейронных сетях?

Отсев относится к данным или шуму, который намеренно удаляется из нейронной сети, чтобы улучшить обработку и ускорить получение результатов.

Нейронная сеть — это программное обеспечение, пытающееся имитировать действия человеческого мозга. Человеческий мозг содержит миллиарды нейронов, которые посылают друг другу электрические и химические сигналы для координации мыслей и жизненных функций. Нейронная сеть использует программный эквивалент этих нейронов, называемый единиц . Каждый блок получает сигналы от других блоков, а затем вычисляет выходные данные, которые он передает другим нейронам/блокам или узлам в сети.

Зачем нужен отсев?

Проблема программных нейронных сетей состоит в том, что они должны найти способы уменьшить шум миллиардов нейронных узлов, взаимодействующих друг с другом, чтобы вычислительные возможности сетей не превышались. Для этого сеть удаляет все сообщения, которые передаются ее нейронными узлами и не имеют прямого отношения к проблеме или обучению, над которыми она работает. Срок ликвидации этого нейронного узла отсев .

Дропаутные слои

Подобно нейронам человеческого мозга, единицы нейронной сети случайным образом обрабатывают множество входных данных, а затем запускают множество выходных сигналов в любой момент времени. Процесс и результаты каждого блока могут быть промежуточными выходными активациями, которые передаются другому блоку для дальнейшей обработки задолго до конечного результата или итоговых результатов. Часть этой обработки заканчивается шумом, который является промежуточным результатом действий по обработке, но не конечным результатом.

Когда ученые данных применяют отсев к нейронной сети, они учитывают природу этой случайной обработки. Они принимают решения о том, какой шум данных следует исключить, а затем применяют отсев к различным слоям нейронной сети следующим образом:

• Входной слой. Это самый верхний уровень искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения, на который поступают исходные необработанные данные. Отсев может применяться к этому слою видимых данных в зависимости от того, какие данные считаются нерелевантными для решаемой бизнес-задачи.
• Промежуточные или скрытые слои. Это уровни обработки после приема данных. Эти слои скрыты, потому что мы не можем точно видеть, что они делают. Слои, которых может быть один или несколько, обрабатывают данные, а затем передают промежуточные — но не окончательные — результаты, которые они отправляют другим нейронам для дополнительной обработки. Поскольку большая часть этой промежуточной обработки в конечном итоге окажется шумом, специалисты по данным используют отсев, чтобы исключить некоторые из них.
• Выходной слой. Это окончательный видимый результат обработки всех нейронных блоков. Dropout не используется на этом слое.

На этих изображениях показаны различные слои нейронной сети до и после применения исключения.

Примеры и использование dropout

Организация, отслеживающая звуковые передачи из космоса, ищет повторяющиеся, шаблонные сигналы, поскольку они могут быть возможными признаками жизни. Необработанные сигналы подаются в нейронную сеть для выполнения анализа. Заранее специалисты по обработке и анализу данных излучают все входящие звуковые сигналы, которые не повторяются и не являются шаблонными. Они также исключают процент промежуточных, скрытых слоев, чтобы сократить время обработки и ускорить получение результатов.

Вот еще один реальный пример, показывающий, как работает отсев: биохимическая компания хочет разработать новую молекулярную структуру, которая позволит ей производить революционную форму пластика. Компании уже известны отдельные элементы, из которых будет состоять молекула. Чего он не знает, так это правильной формулировки этих элементов.

Чтобы сэкономить время и средства обработки, компания разработала нейронную сеть, которая может оценивать сокровища мировых исследований, но при этом будет принимать и обрабатывать только те исследования, которые непосредственно относятся к молекуле и ее идентифицированным элементам.

Любая другая информация автоматически исключается как нерелевантная и отбрасывается. Исключая ненужные данные заранее, модель искусственного интеллекта этой биохимической компании позволяет избежать явления, известного как переобучение. Переобучение происходит, когда модель ИИ пытается предсказать тенденцию на основе слишком зашумленных данных, потому что посторонние данные не были отброшены в начале процесса.

Следующий шаг: узнайте о различных типах машинного обучения и о том, как они влияют на современный бизнес.

Последнее обновление: март 2021 г.

Продолжить чтение о выпадении

• Блокчейн и глубокая нейронная сеть демонстрируют обещание цифрового архива

• Обучение GAN основано на калибровке двух нестабильных нейронных сетей

• Глубокое обучение и нейронные сети получают коммерческую основу

• Предвзятость в примерах машинного обучения: полицейская деятельность, банковское дело, COVID-19

• Глубокое обучение: что вам нужно знать

Копайте глубже в технологиях искусственного интеллекта

• нейроморфные вычисления

  Автор: Ник Барни

• сверточная нейронная сеть (CNN)

  Автор: Рахул Авати

• Какова роль машинного обучения в сети?

  Автор: Джон Берк

• Сила двух: квантовые или нейроморфные вычисления?

  Автор: Клифф Саран

Бизнес-аналитика

• Внедрение BI готово преодолеть барьер — наконец

  Использование аналитики в организациях застопорилось более десяти лет. Но сочетание встроенного BI, NLP и разработки…

• Расширенная интеграция AtScale и Databricks добавляет функциональность

  Инструменты поставщика платформы семантического уровня теперь перечислены в Databricks Partner Connect, и существующие клиенты теперь могут подключаться…

• Платформы потоковой передачи данных способствуют быстрому принятию решений

  Анализ в режиме реального времени имеет решающее значение, поскольку организации пытаются конкурировать в условиях экономической неопределенности. Непрерывная потоковая передача интеллектуальных данных…

ИТ-директор

• Ускорение использования генеративного ИИ может побудить США принять меры

  Инструменты генеративного ИИ, такие как ChatGPT, делают все: от написания кода до обнаружения уязвимостей в сети. Но инструменты также несут в себе риски,…

• 10 самых перспективных инструментов для разработки Web 3.
  0

  Web 3.0 еще не существует, но есть много инструментов для разработки приложений для Интернета следующего поколения и преодоления разрыва с …

• Стратегия машинного обучения Capital One использует MLOps

  Компания, предоставляющая финансовые услуги, использует ML для нескольких вариантов использования и стремится развернуть технологию в масштабе с помощью стандартизированных…

Управление данными

• ESG прогнозирует 2023 смены для DataOps, управления данными

  Организации будут использовать облачные технологии и DataOps для доступа к аналитике данных в реальном времени и принятию решений в 2023 году, согласно …

• Озеро данных и хранилище данных: объяснение основных различий

  Озера данных и хранилища данных широко используются на предприятиях. Вот основные различия между ними, чтобы помочь вам …

• Тенденции в области управления данными: конвергенция и больше денег

  В прошлом году основное внимание уделялось анализу данных, разработке «лазерных домиков» и наблюдаемости, поскольку поставщики внедряли инновации, чтобы помочь .