Публикации по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Создание изображений с помощью техники Google Deep Dreaming

Успехи в машинном обучении сегодня являются одними из самых передовых технологических достижений. Основываясь на исследованиях в области нейробиологии и искусственного интеллекта, он извлекает выгоду из постоянно растущего объема знаний о том, как человеческий мозг получает и обрабатывает стимулы.При применении на стыке технических инноваций и создания искусства машинное обучение исследует возможности и ограничения. о том, что может сделать компьютер, когда он преследует необычные цели...

Как Mac на ARM будет способствовать развитию AI / ML в будущем

Принято считать, что сначала мы увидим Mac на базе ARM на нижнем уровне ... но так ли это? Широко распространено предположение , что Apple в какой-то момент переведет платформу Mac с процессоров на базе Intel на те же системы на базе ARM, которые используются в iPhone и iPad. Для некоторых такая возможность - больше, чем просто предположение, но факт. И единственный реальный вопрос - это просто когда совершит прыжок Apple? И как? Дорожная карта 1: Низкая дорога Наиболее..

Понимание и отладка глубоких нейронных сетей: Часть I

В обычной разработке программного обеспечения ( ПО 1.0 ) процесс корректировки продукта на основе отзывов клиентов требует понимания того, как работает программное обеспечение и каковы причины неправильного поведения. Это понимание можно получить путем проверки и отладки исходного кода. Но что, если ваша модель глубокого обучения не полностью соответствует ожиданиям? Процесс отладки в этом случае может быть намного сложнее, так как проблема заключается не во входных данных или системе..

Оценка текста с помощью модели «мешок слов» при обработке естественного языка

По данным McKinsey, НЛП ускоряет синтез различных неавтоматизированных процессов на 60% и оказывает большое влияние, особенно в сфере здравоохранения. Обработка естественного языка ( NLP ) стала важной частью современных систем. Он широко используется в поисковых системах, диалоговых интерфейсах, обработчиках документов и так далее. Машины хорошо справляются со структурированными данными, но когда дело доходит до работы с текстом произвольной формы, им приходится нелегко. Целью НЛП..

Извлечение функций изображения с помощью PyTorch

Пример использования: кластеризация изображений с использованием алгоритма K-средних Таким образом, в этой статье будет показано, как реализовать сверточную нейронную сеть (CNN) для извлечения функций с помощью PyTorch. Кроме того, я покажу вам, как кластеризовать изображения на основе их характеристик, используя алгоритм K-средних. Наслаждаться! Вступление Допустим, вы видите изображение кошки. В считанные секунды внутри него можно увидеть кошку. Что, если мы передадим на..

Чему Uber научился при создании собственной платформы машинного обучения?

"Машинное обучение" Чему Uber научился при создании собственной платформы машинного обучения? Некоторые уроки, извлеченные после нескольких лет работы Микеланджело. Недавно я начал выпускать образовательный информационный бюллетень, посвященный ИИ, на который уже подписано более 100 000 человек. TheSequence - это информационный бюллетень, ориентированный на ML (то есть без рекламы, без новостей и т. Д.), На чтение которого уходит 5 минут. Цель состоит в том, чтобы держать вас в..

Второй USB-накопитель для глубокого обучения

Еще в середине прошлого года Intel выпустила Movidius Neural Compute Stick , первый в мире процессор глубокого обучения на USB-накопителе. В основе этого устройства лежит Movidius MA2150 , маломощный графический процессор, позволяющий добавлять возможности визуального интеллекта и машинного обучения в продукты с батарейным питанием на периферии, без подключения к сети или необходимости в облачном сервере. Теперь к нему присоединяется второй USB-накопитель, который, по крайней мере,..