Araik

<?php
echo intval(42);                      // 42
echo intval(4.2);                     // 4

Получили награду Х или Награду У

Задача 2: Показать всех пользователей, которые
1. Получили награду Х или Награду У
И
2. Выполнили задание Х или задание У

{$or : [{rewardId : 1}, {rewardId : 2}],
 $or: [ { taskId : { $eq: 1 } }, { taskId : { $eq: 2} }]
}

db.foo.find({$where : function() { 
  return (this.cost>5 && this.cost<10 )|| (this.is_hidden != 1) || (this.link == this.url);
}})

SELECT see.*  FROM see LEFT JOIN gid ON gid.id = see.ide

Я полностью поменял и дизайн и системную часть сайта,

а из-за чего тогда падает трафик?

Искусственный интеллект — широкое понятие, касающееся передового машинного интеллекта. В 1956 году на конференции по искусственному интеллекту в Дартмуте эта технология была описана следующим образом: «Каждый аспект обучения или любая другая особенность интеллекта могут быть в принципе так точно описаны, что машина сможет сымитировать их.»

Машинное обучение является одним из направлений искусственного интеллекта. Основной принцип заключается в том, что машины получают данные и «обучаются» на них.

Глубокое обучение является подмножеством машинного обучения. Оно использует некоторые методы машинного обучения для решения реальных задач, используя нейронные сетей, которые могут имитировать человеческое принятие решений.

Нейросеть – это обучаемая система. Она действует не только в соответствии с заданным алгоритмом и формулами, но и на основании прошлого опыта. Этакий ребенок, который с каждым разом складывает пазл, делая все меньше ошибок.

Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и нейронные сети — термины, используемые для описания мощных технологий, базирующихся на машинном обучении, способных решить множество задач из реального мира.

Интеллект — способность воспринимать информацию и сохранять её в качестве знания для построения адаптивного поведения в среде или контексте

Искусственные Нейронные Сети — это математические модели, созданные по аналогии с биологическими нейронными сетями. ИНС способны моделировать и обрабатывать нелинейные отношения между входными и выходными сигналами. Адаптивное взвешивание сигналов между искусственными нейронами достигается благодаря обучающемуся алгоритму, считывающему наблюдаемые данные и пытающемуся улучшить результаты их обработки.

Термин глубокое обучение используется для описания нейронных сетей и используемых в них алгоритмах, принимающих «сырые» данные (из которых требуется извлечь некоторую полезную информацию). Эти данные обрабатываются, проходя через слои нейросети, для получения нужных выходных данных.