Публикации по теме ai

Публикации по теме 'ai'

Бесполезно ли глубокое обучение, если нет большого набора данных? НЕТ!!!

При рассмотрении методов глубокого обучения для обучения наших данных мы часто сталкиваемся с двумя проблемами, которые требуют: огромный объем обучающих данных и мощная вычислительная инфраструктура . Крупные компании, такие как Google, Amazon, часто проводят исследования на больших наборах данных, таких как ImageNet, которые содержат более миллиона изображений и используют большое количество графических процессоров. Мы можем решить проблему вычислительной мощности, используя Amazon..

Объяснимый ИИ (XAI)

1. Что такое объяснимый ИИ? Поскольку в последние годы системы, основанные на искусственном интеллекте, стали более сложными, людям становится все труднее вмешиваться в процессы построения моделей и принятия решений. Искусственный интеллект иногда называют «черным ящиком» в том смысле, что сложно полностью понять процесс, поскольку он принимает решения после сложных вычислений с использованием глубоких нейронных сетей. В этой ситуации возникла необходимость понять, как искусственный..

Ключевым словом всегда была автоматизация: использование новых практических областей в исследованиях искусственного интеллекта, машинном обучении.

От научной фантастики к влиянию на бизнес – Могут ли предприятия улучшить процессы, которые будут производить меньше ошибок и улучшать качество и скорость, выходящие за рамки человеческих возможностей? Отнимет ли автоматизация рабочие места — это спор, который идет годами. Задания, которые носят физический характер, в высоко структурированной и предсказуемой среде, а также сбор и обработка данных могут быть автоматизированы. Основными отраслями, в которых планируется автоматизация,..

5 лучших высокопроизводительных чипов для машинного обучения

За последние несколько лет машинное обучение получило огромное признание. Он существует на рынке уже более 30 лет, и, наконец, эксперты создают различное высокопроизводительное оборудование, чтобы соответствовать требованиям этих энергоемких алгоритмов. Производители чипсетов с каждым годом стараются сделать какие-то революционные вещи, повышающие производительность железа как никогда ранее. Высокопроизводительные чипы искусственного интеллекта побеждают как никогда раньше. Эти чипы..

NVIDIA Xavier NX: распаковка + обзор

Мы видим, как ИИ и машинное обучение стимулируют инновации во многих отраслях. В частности, выросло количество продуктов, использующих искусственный интеллект устройств для повышения производительности, конфиденциальности и других преимуществ. Создание прототипа физического продукта, особенно продукта, включающего методы машинного обучения, сопряжено со многими проблемами. В этом месяце NVIDIA анонсировала новый Jetson Xavier NX как новейшее дополнение к платформе Jetson ,..

AI: Полезное или начало конца?

Искусственный интеллект (ИИ) на протяжении последних четырех десятилетий скрывался в мире технологий, постоянно находя новые способы автоматизации процессов в общественной и частной сферах. Постоянный рост количества вариантов использования сделал его одной из самых интересных тем для обсуждения, но в результате исследователи в этой области постоянно оказываются в противоречивых позициях. Его нынешнее состояние и его потенциал вырасти за пределы человеческого контроля заставили многих..

Преобразование изображения в изображение

Преобразование изображения в изображение - это класс проблем со зрением и графикой, целью которого является изучение соответствия между входным и выходным изображениями. Его можно применять в широком спектре приложений, таких как перенос стиля коллекции, преобразование объектов, перенос времени года и улучшение фотографий. CycleGAN Unpaired Image-to-Image Translation Using Cycle-Consistent Adversarial Networks(ICCV 2017) Бумага / Проект / Семантический ученый Авторы..