Публикации по теме 'heartbeat'
Обнаружение объектов в Android/iOS с использованием Xamarin Forms и ONNX
Мобильные приложения в настоящее время поставляются с искусственным интеллектом, который позволяет пользователю достигать большего с меньшими трудностями. Некоторые из этих интеллектуальных функций представлены в виде распознавания объектов, анализа речи, сегментации изображений, предсказаний и многого другого. Есть два способа развертывания такой аналитики: в облаке или на устройстве. Последний предлагает лучший опыт, такой как работа в автономном режиме, сохранение конфиденциальности..
Как стать предприятием с искусственным интеллектом?
Скорость создания данных значительно возросла за последние несколько лет. Прошли те времена, когда простая доступность данных могла выделить вас. Теперь у вас есть данные, и не просто данные — есть отличная вычислительная мощность и преимущества передовых алгоритмов, которые делают вас богатыми в аналитике — так что у вас есть идеальный рецепт для того, чтобы стать компанией, ориентированной на ИИ. Но какие уместные вопросы вы должны задать себе, прежде чем наметить путь ИИ для своей..
Сравнение моделей регрессии Cox-PH и машинного обучения, включая случайные леса выживания
Анализ выживания — это группа моделей, моделирующих данные о времени до события, с упором на данные, которые подвергаются цензуре. Цензура данных происходит, когда точное время события неизвестно, в основном по таким причинам, как выход из исследования, отсутствие права на участие в исследовании и окончание исследования до того, как становится известно, испытает ли субъект исследования в конечном итоге событие или нет. . Событие не обязательно должно быть событием, но может быть чем..
Создание модели передачи в стиле 17 КБ с обрезкой слоев и квантованием
Оказывается, сделать крошечную модель на самом деле было довольно просто. В итоге я полагался на два метода, оба из которых можно обобщить на другие модели.
1. Безжалостная обрезка отводок и отягощений.
2. Преобразование 32-битных весов с плавающей запятой в 8-битные целые числа посредством квантования .
Стратегии обрезки
Начнем с обрезки. Сверточные нейронные сети обычно содержат миллионы или даже сотни миллионов весов, которые настраиваются во время обучения. Как правило (я..
Подведение итогов Heartbeat – 2022
Лучшие статьи года
2022 год был важным годом для Heartbeat — в конце 2021 издание было приобретено Кометой , лидером в MLOps, и с тех пор мы продолжаем каждую неделю выпускать потрясающий контент, уделяя особое внимание машинному обучению, глубокому обучению и MLOps. В то время как новое приобретение означало небольшое изменение в тематических областях Heartbeat, в первую очередь отход от пространства AR / VR, наши писатели и читатели постоянно учились и делились, и мы так благодарны..
Использование глубокого обучения для повышения производительности традиционного машинного обучения
Глубокое обучение для извлечения признаков, ансамблевых моделей и многого другого
Появление глубокого обучения изменило правила игры в машинном обучении, проложив путь к созданию сложных моделей, способных на подвиги, которые ранее считались невозможными. Эти модели использовались для достижения передовой производительности во многих различных областях, включая классификацию изображений, обработку естественного языка и распознавание речи. В этой статье рассматривается использование..
Внедрение CycleGAN для преобразования изображения в изображение
Преобразование изображений из одного стиля в другой
Знаете ли вы, что вы можете сделать снимок лета и преобразовать его так, чтобы он выглядел как снимок, сделанный зимой? Для этого типа преобразования у нас есть набор различных алгоритмов, и CycleGAN — один из них, используемый для преобразования изображения в изображение.
Преобразование изображения в изображение — это класс задач компьютерного зрения и глубокого обучения, целью которого является изучение сопоставления между входным..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..