Публикации по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Монкваре

Подзаголовком самого первого научно-фантастического романа было Современный Прометей . И пока человечество жаждет Огня Богов, мы также беспокоимся о нашей способности владеть нашими новыми силами и контролировать наши собственные творения. Искусственный интеллект (ИИ) — это наш последний дар Promethean Fire. Как объясняет Крис Диксон , вполне вероятно, что мы вступаем в новый Золотой век ИИ . На протяжении десятилетий основой нашей цивилизации были технологии, которые были..

«Глубокое обучение - это смерть. Да здравствует дифференцированное программирование! »

Недавно директор Tesla по искусственному интеллекту, Андрей Карпати , написал сообщение в блоге , в котором обосновал необходимость нового типа программного обеспечения , который представляет собой фундаментальный сдвиг в нашем видении и развитии. технология. Опровергая распространенное мнение о том, что нейронные сети - это всего лишь еще один инструмент в наборе инструментов машинного обучения , Карпати утверждает, что нейронные сети - это не просто еще один классификатор, они..

Наука о данных с первого взгляда…

Термин «наука о данных» был придуман и стал популярным чуть более полувека назад. Когда в 2013 году я перешел в эту область из астрономии, у меня было много путаницы в отношении того, что требуется от Data Scientist. С тех пор наука о данных развилась, и некоторые темы стали постоянными. Наука о данных о продуктах . Это название различается в разных компаниях, в некоторых местах это чистая бизнес-аналитика, а в других эта роль также включает моделирование данных. Основными навыками для..

НЛП с CNN

Пошаговое объяснение с реализацией архитектуры Keras. Сверточные нейронные сети (CNN) - это наиболее широко используемые архитектуры глубокого обучения при обработке изображений и распознавании изображений. Учитывая их превосходство в поле зрения, вполне естественно, что будут опробованы реализации в различных областях машинного обучения. В этой статье я попытаюсь объяснить важную терминологию, касающуюся CNN, с точки зрения обработки естественного языка, также будет предоставлена..

Развертывание веб-приложения глубокого обучения

Машинное обучение в Akash DeCloud (часть 3/3): развертывание приложений машинного обучения в децентрализованном облаке В Часть 1 моей серии из трех статей, посвященных машинному обучению в Akash Network , мы развернули в Akash полную среду Jupyter с ядром Python и установленным TensorFlow и использовали ее. обучить сверточную нейронную сеть (CNN) распознаванию рукописных цифр на наборе данных MNIST . В Часть 2 мы связали модель с TensorFlow Serving , чтобы предоставить..

Реализация пользовательских генераторов данных в Keras

Как реализовать настраиваемые генераторы данных для включения динамического потока данных в модели Keras Генераторы данных - одна из самых полезных функций Keras API. Рассмотрим сценарий, в котором у вас много данных, так много, что вы не можете хранить их все сразу в ОЗУ. Вид? Очевидно, что покупка дополнительной оперативной памяти - не вариант. Что ж, решением этой проблемы может быть загрузка мини-пакетов, загружаемых в модель динамически. Именно этим и занимаются генераторы..

Совместная фильтрация: от поверхностного к глубокому обучению

Совместная фильтрация обычно используется для создания рекомендательных систем (например, рекомендаций для шоу / фильмов Netflix). Современные модели совместной фильтрации на самом деле используют довольно простой метод, который, как оказалось, работает довольно хорошо. В этом посте я дам обзор этих современных моделей, которые используют поверхностное обучение , а затем представлю новый метод (на мой взгляд, многообещающий!), Который использует глубокое обучение. В этом посте я буду..