Публикации по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

На прошлой неделе в AI

Каждую неделю Invector Labs издает информационный бюллетень, в котором освещаются самые последние разработки в области исследований и технологий искусственного интеллекта. Вы можете найти выпуск за эту неделю ниже. Вы можете подписаться на него ниже. Пожалуйста, наши ребята очень много работали над этим: От редактора: Платформы машинного обучения для основных разработчиков Без сомнения, машинное обучение - один из важнейших навыков разработчиков программного обеспечения...

Kafka-родное машинное обучение и развертывание моделей

(Первоначальная публикация в блоге Кая Венера: «Машинное обучение и развертывание моделей на основе Kafka ) Apache Kafka стал стандартом де-факто для стриминга событий по всему миру и в разных отраслях . Машинное обучение (ML) включает в себя обучение модели на исторических данных и развертывание модели для оценки и прогнозирования . В то время как обучение в основном является пакетным, для оценки обычно требуются возможности реального времени в масштабе и надежности. Apache..

Примеры использования универсального кодировщика предложений Google в рабочей среде

Примеры использования универсального кодировщика предложений Google в рабочей среде Перед построением любой модели глубокого обучения в обработке естественного языка (NLP) встраивание текста играет важную роль. Встраивание текста преобразует текст (слова или предложения) в числовой вектор. Почему мы конвертируем тексты в векторы? Вектор - это массив чисел определенной размерности. Вектор размером 5 × 1 содержит 5 чисел, и мы можем представить его как точку в пространстве 5D...

Пределы глубокого обучения

TL; DR . Современные модели глубокого обучения масштабируют свои вычислительные потребности намного быстрее, чем темпы роста вычислительных ресурсов. Они полагаются на огромный набор параметров, что делает их гораздо более эффективными инструментами по сравнению со старыми методами. Чтобы справиться с этой задачей, нам может потребоваться новый взгляд на наши архитектуры, возможно, на фундаментальном уровне, чтобы сделать их менее масштабными, но все же более производительными. С другой..

Классификация изображений с использованием Fas14MNet

Классификация изображений с использованием Fas14MNet Что такое Fas14MNet? Fas14MNet — это сеть CNN, вдохновленная архитектурой ResNet-50, но имеющая гораздо меньше параметров. Сеть следует блочной архитектуре ResNet, но с расширением ядра и сверткой слоев по глубине, чтобы сократить всего до 2 основных слоев на блок и 3 блоков свертки в целом. ResNet-50 имеет остаточный механизм добавления, который был заменен слоем Layer Pruning после каждого блока. Fas14MNet использует только ~15..

Новый сервис Google Explainable AI (xAI)

Google начал предлагать новую услугу для «объяснимого ИИ» или XAI, как это модно называется. В настоящее время предлагаемые инструменты скромны, но намерения движутся в правильном направлении. У ИИ есть проблема объяснимости Искусственный интеллект призван изменить глобальную производительность, рабочие модели и образ жизни и создать огромное богатство. Исследовательская компания Gartner ожидает, что глобальная экономика ИИ вырастет примерно с 1,2 триллиона долларов в прошлом году..

Обнаружение повреждений автомобиля с помощью глубокого обучения

Использование ConvNet, созданной с нуля, для автоматизации обнаружения повреждений транспортных средств Автомобили стали неотъемлемой частью 21 века, и каждый день на дорогах появляется больше машин, чем было вчера. Это неизбежно сопряжено с риском, и халатность некоторых водителей может нанести незначительный или серьезный ущерб имуществу и здоровью других людей на дорогах. По данным Всемирной организации здравоохранения, ежегодно в результате дорожно-транспортных происшествий..