Публикации по теме 'deep-learning'


А.И. Статьи недели, апрель 2018 г. № 3
Креативные машины станут следующим оружием в нашей войне фейковых новостей По мнению экспертов в области искусственного интеллекта и нейробиологов, искусственные изображения и видео ускорят распространение поддельного контента в Интернете. Слишком большая часть современного ИИ — это новинка без четкого плана по зарабатыванию денег Как и в любом бизнесе, пришло время начать прислушиваться к клиентам. FACEBOOK ИСПОЛЬЗУЕТ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ЧТОБЫ ПРЕДСКАЗАТЬ ВАШИ..
StyleGAN: используйте машинное обучение для создания и настройки реалистичных изображений.
Измените свой стиль и дайте волю своему воображению, высвободив мощь генерирующих состязательных сетей. Вы когда-нибудь задумывались, как может выглядеть 27-я буква английского алфавита? Или каким будет твой внешний вид через двадцать лет? Или, может быть, как этот ваш супер-сварливый профессор мог бы выглядеть с широкой улыбкой на лице? Благодаря машинному обучению все это не только возможно, но и относительно легко сделать с помощью мощной нейронной сети (а не часов,..
Воскресный брифинг D4S №66
Выпуск №66 Воскресный брифинг D4S №66 Еженедельный информационный бюллетень с последними разработками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. 30 августа 2020 г. Дорогие друзья, Добро пожаловать в выпуск воскресного брифинга от 30 августа. На этой неделе мы с гордостью представляем новый и более чистый вид информационного бюллетеня. Надеемся, вам понравится! Мы продолжаем наш короткий перерыв в ведении блога, но вы можете ознакомиться с..
Как бороться с изменением климата с помощью машинного обучения?
Основываясь на основных решениях, основанных на 97-страничном исследовательском документе Сегодня последствия изменения климата ощущаются во всем мире, и ситуация достаточно тревожная, чтобы мы не воспринимали ее всерьез. Глобальные температуры повышаются, ледяные шапки тают, и вскоре многие места по всему миру станут пригодными для проживания. Задача устойчивого развития открывает огромные возможности для инноваций. Методы машинного обучения ранее использовались для решения..
Запуск моделей классификации изображений Tensorflow Lite на Python
Хорошие вещи входят в пакеты (TF) lite! Следуя моим предыдущим блогам о запуске граничных моделей на Python, в этом пятом блоге из серии «Обучение и запуск моделей Tensorflow» будет рассказано, как запустить модель классификации изображений TensorFlow Lite на Python. Если вы не читали мою предыдущую публикацию об обучении моделей для этой задачи, вы можете прочитать это здесь: Использование моделей классификации изображений AutoML Edge в Google Cloud в..
Делая успехи в AI — познакомьтесь с Фрэнсисом
Познакомьтесь с Фрэнсисом Чиквето, Фрэнсис преподает в колледже Эвелин Хоун, секция биомедицинской инженерии. Он получил степень бакалавра в области биомедицинской инженерии в 2015 году и магистра биомедицинской инженерии - (медико-биологические устройства, системы и комплексы) в 2017 году в Тамбовском государственном техническом университете, (Россия) Направления исследований включают обработку биомедицинских сигналов и проектирование систем управления для инженерии медицинского..
Приготовим COCO вместе с Zillin
В этом посте мы обсудим преобразование форматов аннотаций Zillin в COCO и подробно расскажем об этом процессе. Для немедленных результатов мы предоставляем готовый к использованию код Python , который позволит вам создавать аннотации COCO Object Detection из подходящих наборов данных Zillin. Чтобы узнать больше о том, как адаптировать код нашего примера к различным задачам и наборам данных, читайте дальше. Если вы читали наш предыдущий пост о создании TFRecords на основе аннотаций..