Многие начинающие специалисты по данным в наши дни имеют опыт разработки программного обеспечения, поэтому они знакомы с SQL. Благодаря Google это все, что вам может понадобиться для создания моделей машинного обучения! С помощью BigQuery ML технический гигант стремится помочь пользователям SQL интегрироваться в домен машинного обучения. Подробнее в этой статье.
Другие события прошедшей недели: исследователи из Хайдарабадского технологического института используют машинное обучение для определения байкеров, которые едут без шлемов, IBM впервые разработала алгоритм, который добавляет водяной знак к вашим моделям нейронной сети и т. д. обновления ниже.
AVBytes статьи доставляются прямо на ваш почтовый ящик ежедневно! Подпишитесь здесь и наблюдайте, как разворачивается волшебство!
Щелкните заголовок, чтобы прочитать статью полностью.
- Повышение скорости и эффективности систем искусственного интеллекта с помощью TPU Google Edge. С момента его появления в 2016 году спрос на TPU возрастал по мере возникновения более сложных проблем, связанных с данными. А теперь технический гигант запустил Edge TPU, небольшой ускоритель искусственного интеллекта, который позволяет выполнять машинное обучение на устройствах IoT (Интернет вещей)!
- Инструмент Google BigQuery ML Tool позволяет выполнять машинное обучение с помощью SQL!: Вы пользователь SQL и хотите заняться наукой о данных? Отличные новости! Google запустил платформу BigQuery ML, которая позволяет выполнять машинное обучение с использованием запросов SQL.
- PixieDebugger - отладчик Visual Python для ноутбуков Jupyter, который должен использовать каждый специалист по данным: Если вы используете ноутбуки Jupyter, PixieDebugger ОБЯЗАТЕЛЬНО ИСПОЛЬЗУЕТСЯ. Это визуальный отладчик для вашего кода Python, в котором есть множество замечательных функций. Как только вы начнете использовать его, вы не узнаете, как вы работали без него!
- Исследователи из Хайдарабадского технологического института используют машинное обучение для идентификации водителей велосипедов без шлемов: исследователи из Хайдарабадского технологического института разработали алгоритм компьютерного зрения (с использованием сверточных нейронных сетей), который обнаруживает велосипедистов без шлемов и уведомляет полицию. Эта технология скоро может появиться на улицах!
- Защитите свою модель машинного обучения с помощью алгоритма водяных знаков IBM: Специалисты по обработке данных тратят так много времени на построение моделей, разве они не могут защитить их от неправомерного использования? Последнее исследование IBM помогает специалистам по обработке данных делать именно это, добавляя водяные знаки в свои модели! В этой статье рассматривается, как работает алгоритм IBM.
Вышеуказанные AVBytes были опубликованы с 23 по 29 июля 2018 г.
