Публикации по теме 'nvidia'
Ускорение сквозных рабочих процессов машинного обучения с NVIDIA RAPIDS
Обучение модели с 92 миллионами записей за 34 секунды
От исследования космоса до робототехники, от игровых движков до медицинских исследований, от обучения одной модели до питания всего центра обработки данных - графические процессоры являются неотъемлемой частью процесса работы с данными.
Если что-то, что нам нужно сегодня, больше, чем когда-либо, - это скорость обработки огромных данных, которые мы генерируем. В последнем программном докладе GTC 2020 , который прозвучал с кухни..
Хотите начать карьеру в AI / ML?
В первые годы прошлого десятилетия умные программы были написаны для автоматизации возможностей человека разрабатывать и тестировать программные инструменты. Например, инструмент Selenium можно использовать для эффективной автоматизации веб-тестирования, и он популярен даже сегодня. Во второй половине прошлого десятилетия появились интеллектуальные алгоритмы - ИИ и машинное обучение, чтобы автоматизировать когнитивные способности человека обнаруживать, распознавать, классифицировать,..
Вопросы по теме 'nvidia'
Межблочный барьер на CUDA
Хочу реализовать межблочный барьер на CUDA, но столкнулся с серьезной проблемой.
Я не могу понять, почему это не работает.
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
#define SIZE 10000000
#define BLOCKS 100...
13.04.2024
Новые материалы
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..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..