Skip to main content

AI (Artificial Intelligence) - Step 1

 "Technology is good, but it can be better." It's advancing faster and taking less time to be widely adopted than ever before like as in it took roughly 10,000 years to go from writing to the printing press, but only about few hundred years more to get to the email. Now it seems we're at the dawn of a new age, the age of AI (Artificial Intelligence). Let's define it. AI is a theory and development of computer systems that perform tasks typically requiring human intelligence, such as visual perception, speech recognition, decision-making, and translation between languages (and a bit more). There you have it. What does it mean? Many people are working on it, Most people don't know that much about it, and of course, there's no shortage of data or opinions. Anyway, I've heard it said that the best way to learn about a subject is to teach it. But to level with you all, I have a wildly incomplete education. Not in my day job, where I've been IT-Nerd close to a decade. But, I figured now would be as good a time as any to catch up on the state of things regarding this emerging phenomenon. My sense of it is it feels like a fish bun. You never know anything until it's opened; much of my innocent understanding on this topic has come over the years from sci-fi stories, novels, cartoons. Like most things, I suspect the truth is probably somewhere in the middle of fiction and real accomplishments. Now, along the way, you and I will clear out some common misconceptions about things we thought we understood but probably don't. Terms such as "machine learning," "algorithms," "computer vision," and "Big Data" will be thoroughly explained to help you, and I feel like we know what we're doing.



Comments

Popular posts from this blog

Bit of Data Science

Data science is a collection of Data inference, algorithm development and technology, focusing on to solve analytically complex problems. At the center, there is data, there are more valuable raw information streaming through the Internet and stored in enterprise data warehouses, what data science doing is, using all that data in more intelligent and creative ways to process and produce insights/information which is used to generate business value, in other way data science helps us to do quantitative data analysis, to make strategic business decisions, just about anything.    There is a side of data science, it's all about uncovering findings from data, it's called "discovery of data insight". whats happening with this is, we look at data in the smallest level we can, and with all the data mining tools, we can understand complex behaviors, trends. It's about revealing hidden information that can help users and companies(mostly companies) to make smarter

Gas line - ගෑස් ලයින්

හද දොර කවුළුවෙන් එබී බලන සිතැත්තියක් නිසාවෙන්, මොහොතින් මොහොත, නවතින, ගැහෙන,  අසම්පුර්ණ අරුම පුදුම ජීවිතයක, කවි නිසදැස් පද පේලි, ගලපන්නට, අමුණන්නට අවසර.  කවිය #1 පාරමී දම් පුරන සිත් .............................ඇති සොඳුරු වදන් තෙපලනා නෙත් ............ඇති සිත් දනන් මන බඳින රූ .......................ඇති සොඳුරු යුවතිය නුඹද පින් ...................ඇති කවිය #2 දෙතොලේ රතු සායම් ................ නැති ඇස් බැමි එහේ මෙහේ වී ............ නැති සෙනේ බර නෙත් සිත්................. ඇති පිනැති රුව දුටුවත් ...................... ඇති කවිය #3 ඉගෙන ගෙන වෙහෙසන ............................... සිත වැඩට හුරු කඩිසර ......................................... අත අරමුණට වෙහෙසුණු සියුමැලි ........................ ගත නතර කරයි දුර සිට බලනා ...........................මසිත කවිය #4 (ටිපර්  වෙලා හිටියේ) රුව ගුණ වැණුම හුරු නැත ....................... ඇයට  කවි පද පේලිද හුරු නැත .......................... ඇයට  ඈ වෙනුවෙන් ඉපදුන සිතුවිලි ගෙන ........... අතට  දමන්න හිතයි සැඩ රළු මහවැලි ................. ගඟට  කවිය #5 (සති කිහිපය

කාමරේ | The Room - Final

කෙල්ලගේ හොඳම යාළුවා දාගෙන ලයිෆ් එකේ මැච් එක ගහන්න ඕනේ කියන තියරිය බොහොම පරණ සහ මෙලෝ වැදගත්කමක් නැති දෙයක්. මේ දක්වා මට හම්බුන යාලුවොන්ගෙන් සහ පවුලේ අයගෙන් ඉගෙනගත්ත දෙයක් තමයි, තාවකාලික ආකර්ෂණය, ආදරය කියල වැරදියට හඳුනාගෙන ඉස්සරහට ගිහින්, සමහරු පවුල් වෙලා, වැඩේ නාගෙන අනාගෙන අපහු ඔතාගෙන යන්න වෙලා. ආකර්ෂණයේ සමානකමක් තියෙන්න පුළුවන්, හැසිරීමේ සමානකමක් තියෙන්න පුළුවන් ආකල්ප ටිකක් සමාන වෙනවා බොහොමයක් හොඳම යාළුවොන්ගේ, කොහොමත් එකම ජාතියේ කුරුල්ලෝ එක පොදියටනේ පියබන්නේ……අම්මේ අහුවෙන්න හොඳ නෑ! එහෙන් මෙහෙන් හොයල ඉගෙනගත්ත විදියට ආදරේ කරද්දී ජීවිතේට අදාල ප්‍රායෝගික ගැටළු හම්බවෙන්නේ හරි අඩුවෙන් (ඒ ගොල්ලෝ කියන්නේ ) රියල්  ලයිෆ් කේස්  එන්න ගන්නේ දෙන්නත් එක්කම එක වහලක් යට ඉන්න ගියාම, ජීවිතේට එන ප්‍රයෝගික ගැටළු වලට පේරාදෙණිය  මල් වත්තේ හරි, worldSpice එකේ කෑම මේසේ උඩ හරි, වේල්ස් පාක් එකේ බංකුව උඩ හරි විසඳුම් නැති බව තේරෙනකොට නැති ගිනි ඇවිලෙන්න ගන්නවා, දැනුම් තේරුම් ඇතුව ලව් කරන්න සහ කරපු සුළුතරයක් තමයි එහෙම ගිනි නිවාගෙන  බාධක වලින්  ගොඩ ගියේ. පිස්සු හැදෙනවා නේ! ඇයි නිකන් ඉල්ලන් කන්නේ. ඇරත් නදීගේ යාළුවා නද