Публикации по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Понимание глубокого обучения

Искусственный интеллект (AI) и Машинное обучение (ML) - одни из самых горячих тем в настоящее время. Но большинство людей этого не понимают. Но в этой статье я опишу простейшее описание глубокого обучения. Основная идея - сделать эту статью максимально простой, чтобы читатель получил общее представление о принципе работы глубокого обучения. Есть несколько основных терминов, которые нам нужно понять в первую очередь. Искусственный интеллект: ИИ - это копирование человеческого..

Примените классификатор изображений для глубокого обучения

Развертывание классификатора изображений, построенного на фреймворке fastai, на героку . Полный код проекта смотрите на github: https://github.com/we-make-ai/detect-eye-diseases Во всем мире более 1 миллиарда человек страдают нарушением зрения или слепотой из-за невылеченной катаракты (65,2 миллиона), глаукомы (6,9 миллиона) и заболеваний сетчатки (3 миллиона). В этом сообщении в блоге показано, как использовать фреймворк fast.ai для выявления заболеваний глаз — спасибо Джереми..

Наука о данных против глубокого обучения

Мнение Наука о данных против глубокого обучения Вот разница Оглавление Вступление Наука о данных Глубокое обучение Резюме использованная литература Вступление Если сравнивать науку о данных и глубокое обучение, результаты удивительны. В большинстве появляющихся статей наука о данных сравнивается с машинным обучением, что, конечно, полезно, но не так актуально, как прямое сравнение с глубоким обучением. С учетом сказанного, цель данной статьи - напрямую сравнить эти две..

Подписи к изображениям Pytorch: модель машинного обучения для описания изображений

Это введение в「Pytorch для подписи изображений」, модель машинного обучения, которую можно использовать с ailia SDK . Вы можете легко использовать эту модель для создания приложений ИИ с помощью ailia SDK , а также многих других готовых к использованию AIlia MODELS . Обзор Image Captioning Pytorch – это модель машинного обучения, создающая текст, описывающий, что видно на входном изображении. Классификация изображений состоит в классификации входного изображения с использованием..

[CVPR 2019] Эффективное онлайн-отслеживание двухмерных поз для нескольких людей с повторяющимся пространственно-временным сродством…

Обнаруживайте и отслеживайте 2D-позы нескольких людей в реальном времени со скоростью 30 кадров в секунду на одном графическом процессоре. В этом посте мы рассмотрим новый документ под названием «Эффективное онлайн-отслеживание двухмерных поз для нескольких людей с помощью повторяющихся пространственно-временных полей сродства» из CVPR 2019 . Авторы представляют онлайн-подход для эффективного и одновременного обнаружения и отслеживания двухмерных поз нескольких людей со скоростью..

Глубокое обучение решает проблему сверхъестественной долины

У меня нет слов. Это была моя самая короткая статья, пока я не добавил ниже дополнительный комментарий. Вот видео об этом: Если вы считаете приведенное выше видео безумным, то эта интерактивная версия действительно поразит вас: http://alteredqualia.com/xg/examples/synthetic_celebrities_interpolation.html Система, по сути, использует подход, аналогичный StackGAN, но вместо того, чтобы просто фиксировать себя на двух этапах, она постепенно перерастает в несколько этапов, изучая..

Как Сара Местири превратилась из инженера-программиста в специалиста по данным

Как Сара Местири превратилась из инженера-программиста в специалиста по данным Почти 3 года назад Сара приняла решение бросить работу инженера-программиста и начала работать над тем, чтобы стать экспертом по машинному обучению. По пути она наткнулась на мою серию статей о том, как стать инженером по машинному обучению . Мы соединились, и я начал предлагать ей наставничество. Сейчас Сара работает специалистом по обработке данных в Remerge GmbH, компании, занимающейся ретаргетингом..