До 6 мая закупайте мониторы бренда ACER и получайте бонус до 5%*! *За подробной информацией по условиям данной программы необходимо связаться с менеджером компании АБСОЛЮТ
Уважаемые партнёры! Приглашаем принять участие в маркетинговой акции и получить бонус 5% за закупку компьютерной периферии брендов Acer, A4Tech Bloody, DIGMA, Оклик. Участвующие товары: мониторы, наушники с микрофоном, web-камеры, клавиатуры, мыши, коврики, разветвители, рюкзаки для ноутбука ...
Покупайте продукцию Systeme electric, участвующую в акции, и получайте кешбэк 5%. Чтобы получить кешбэк, необходимо выполнить условия программы, а также зарегистрироваться, указав свои данные: ФИО, компания, код клиента. Внимание! Бюджет программы ограничен, акция может быть закончена раньше ...
Уважаемые партнёры! Мы запускаем специальное предложение — снижение цен на ручные сканеры штрих-кода Datalogic Gryphon GD4520! Сканеры Datalogic GD4520 обеспечивают исключительную производительность благодаря передовому мегапиксельному датчику с белой подсветкой. Характеристики: • Тип сканера ...
Период: с 1 января по 30 июня 2026 г. (возможна досрочная остановка акции при исчерпании складских запасов). Участники программы: все партнёры OCS. За каждый проданный сервер партнёры получают фирменный набор брендированной одежды и аксессуаров NERPA Wear Pack — чтобы вы могли закрывать ...
Существует великое множество языков программирования, однако не все они подходят для машинного обучения (МО). Портал Techopedia рассказывает о наиболее подходящих языках, их преимуществах и недостатках. Специалист по вычислительной техники Стэнфордского университета Эндрю Нгом дал МО следующее определение: «наука, которая работает над тем, как научить компьютеры функционировать без явного программирования». Предпосылки к рождению науки появились в 1950-х, однако вплоть до начало 2000-х они носили лишь теоретический характер. Настоящий прорыв произошел десятилетие назад, когда МО стало катализатором развития нескольких прорывных технологий, особенно это касается искусственного интеллекта. МО можно разбить на несколько категорий, включая контролируемое (supervised), неконтролируемое (unsupervised), полууправляемое (semi-supervised ) и обучение с подкреплением (reinforcement learning). В то время, как контролируемое обучение для выведения взаимосвязи с выходными результатами опирается на маркированные (помеченные) входные данные, неконтролируемое МО предназначено для обнаружения закономерностей среди немаркированных входных данных. В полууправляемом (или МО с частичным привлечением учителя) применяется комбинация контролируемого и неконтролируемого обучения, тогда как обучение с подкреплением направлено на то, чтобы программы могли повторять заданную последовательность циклов или разрабатывать процессы с желаемыми результатами, избегая при этом ошибок. МО в современной итерации ... читать далее.
Мы используем cookie-файлы, возможности LiveInternet, Яндекс.Метрики и SberAds для наилучшего представления нашего сайта в соответствии с Политикой обработки персональных данных. Если Вы согласны с этим, пожалуйста, нажмите кнопку «Принять». Продолжая пользоваться сайтом, Вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании сайтом cookie-файлов, LiveInternet, Яндекс.Метрики и SberAds, и согласны с Политикой обработки персональных данных.