Публикации по теме 'machine-learning-tools'
Понять основы машинного обучения:
Машинное обучение — это подгруппа искусственного интеллекта, которая фокусируется на алгоритмах и данных, чтобы воспроизвести то, как человек изучает задачу, и совершенствует навыки по мере того, как машине предоставляется больше данных¹.
Существуют различные типы алгоритмов машинного обучения, включая обучение с учителем (при котором методы регрессии и классификации используются в помеченных наборах данных), обучение без учителя (в котором методы уменьшения размерности и..
5 преимуществ машинного обучения для любого бизнеса
Машинное обучение (МО) в последние несколько лет вызывает много споров, привлекая большое внимание, особенно в последние месяцы. Теперь машины можно научить учиться самостоятельно — без программиста-человека. Это дает людям фантастическую возможность переосмыслить, улучшить или даже создать совершенно новые бизнес-процессы. Машинное обучение, подход к вычислениям, основанный на алгоритмах обучения на основе данных, может предложить компаниям значительные конкурентные преимущества...
Максимальное использование потенциала машинного обучения в диагностическом обслуживании
Максимальное использование потенциала машинного обучения в диагностическом обслуживании
Машинное обучение стало ценным инструментом профилактического обслуживания, помогающим компаниям улучшать свою деятельность и сокращать расходы. Профилактическое обслуживание — это упреждающий подход к обслуживанию, при котором алгоритмы машинного обучения используются для прогнозирования вероятности отказа оборудования, что позволяет компаниям планировать обслуживание заранее, а не ждать, пока..
Минимальный клиент Python для общения с TensorFlow Serving
Минимальный клиент Python для общения с TensorFlow Serving
min-tfs-client - это минимальный клиент gRPC для обслуживания TensorFlow, который не зависит от TensorFlow.
TL; DR : min-tfs-client - это минимальный клиент Python для обслуживания TensorFlow, который позволяет использовать бессерверные службы (например, AWS Lambda) с ограничениями на размер развертывания (250 МБ без сжатия на момент написания). Он работает, удаляя TensorFlow как зависимость для создания тензорных..
Использование DeOldify для раскрашивания и восстановления изображений и видео в оттенках серого
Верните недостающие цвета с помощью DeOldify
Раскрашивание изображений - интересная тема в области преобразования изображения в изображение. Несмотря на то, что цветная фотография была изобретена в 1907 году, она не стала популярной среди обычных людей до 1960-х годов из-за ее дороговизны и недоступности. Все фотографии и видеосъемки до этого делались на Black & White. Раскрашивать эти изображения было невозможно до тех пор, пока не появилась модель глубокого обучения DeOldify ...
Объяснение наиболее важных моделей машинного обучения
10 лучших алгоритмов машинного обучения, которые вам нужно знать в 2023 году
Объяснение наиболее важных моделей машинного обучения
Машинное обучение (ML) — это технологическая инновация, которая продолжает доказывать свою ценность во многих секторах.
Машинное обучение связано с искусственным интеллектом и глубоким обучением. Поскольку мы живем в постоянно развивающуюся технологическую эпоху, теперь можно предсказать, что произойдет, и узнать, как изменить наш подход с помощью..
Если вы хотите развернуть свой #ml.
Стратегия развертывания модели машинного обучения
Если вы хотите развернуть свою модель мл, которая использует остальные API на базе flask. Вы предпочитаете самостоятельное развертывание или управляемые услуги?
Учтите приведенный ниже пункт при окончательном принятии решения.
Размер вашей модели мл составляет примерно 600 МБ.
2. Обновление модели происходит 2 раза в неделю.
3. Подавайте около 1 лака в день.
4. После установки всех библиотек в виртуальной среде Python размер..
