Публикации по теме fastai

Публикации по теме 'fastai'

Мое путешествие с помощью FastAI — Часть I

В этом путешествии мы рассмотрим FastAI и то, как мы можем создавать мощные модели машинного обучения, используя только ноутбук и наш мозг. Огромное спасибо Джереми Ховардсу за то, что он вдохновил меня задокументировать мое путешествие, чтобы другие тоже могли вдохновиться. Шаг 1 Google Colaboratory Изменить описание colab.research.google.com Создайте новый блокнот в Google Colab Шаг 2 импортировать необходимые библиотеки..

Интервью со старшим научным сотрудником Лаборатории военно-морских исследований США: доктором Лесли Смит

23 часть Сериала , где я беру интервью у своих героев. Указатель и о сериале Интервью с ML Heroes » Сегодня я очень рад поговорить с доктором Лесли Смит. Я уверен, что Лесли не нужно знакомить с нашими друзьями из сообщества fast.ai . Для наших читателей не из fast.ai: В настоящее время Лесли работает старшим научным сотрудником в Военно-морском центре прикладных исследований ИИ Лаборатории военно-морских исследований США. Его прошлые исследовательские работы включают..

Классификация изображений с использованием проекта FASTAI- Dogs vs Cats Project

Всем привет! Сегодня я проверю свои знания о классификации изображений из предыдущих руководств, используя набор данных DOGS от Kaggle. Это будет не объяснение кода, как это уже было описано в предыдущих постах, а скорее публикация моего кода вместе с необходимыми модификациями и результатами здесь. Я рекомендую вам также попробовать построить свою собственную модель классификации изображений, используя либо DOGS, либо другой набор данных ( https://docs.fast.ai/data.external.html ), и не..

Коллекция изображений/наборов данных — ML Hobby Post 2

Почему это необходимо? В то время как глубокое обучение находится во многих различных категориях (таких как видение, текст (NLP), аудио, система рекомендаций), мой интерес всегда вызывает видение или что-либо, что связано с изображениями, я почему-то нахожу это более близким для встраивания в хобби, чем другие аспекты Любая часть обучения на основе изображений включает в себя набор изображений, которые необходимы для обучения модели тому, что мы намерены распознавать, например,..

Выводы из главы 1 Fast.AI

Прохожу новейшую версию курса Fast.AI . Моя цель — задокументировать здесь свои заметки, чтобы сосредоточиться на активном обучении + впитывать как можно больше, объясняя концепции самому себе. Почему я прохожу курс второй раз: Я чувствую себя намного комфортнее с Python и считаю, что теперь я получу больше пользы, когда смогу сосредоточиться на аспекте ИИ, а не на попытках одновременно научиться программировать. Мне было очень любопытно узнать о генеративном ИИ, частично вызванном..

Это квокка или капибара?

Заметки и мысли урока FastAI 1 По рекомендации некоторых старых коллег я решил пройти курс фастая , чтобы изучить некоторые основы глубокого обучения. Мне это нравится! Очень ориентирован на программиста, а это именно то, что мне нужно, учитывая мой личный технический опыт. Fastai кажется очень крутой библиотекой — оболочкой, которая делает обучение модели почти таким же простым, как изучение нового API. Я не делал ничего сверхъестественного с первым «домашним заданием» по курсу —..

Fast.ai / PyTorch : перенос обучения с использованием Resnet34 на небольшой набор данных, сделанный своими руками (262 изображения)

Введение В настоящее время я прохожу курс глубокого обучения fast.ai. Чтобы применить концепции, которые я изучил на первом уроке, я использовал очень небольшой набор данных, созданный во время лаборатории машинного обучения в ENSEEIHT, для классификации изображений. Набор данных состоит из 264 фотографий рук, выполняющих жесты «Бумага», «Камень» и «Ножницы» следующим образом: Фотографии сделаны с помощью смартфона. В нем участвовала группа из 9 студентов (я участвовал в процессе..