Публикации по теме 'tinyml'
Возобновление скрининга с использованием глубокого обучения на Cainvas
Проверка резюме необходима, когда компании получают тысячи заявок на разные должности и им нужно найти подходящие совпадения.
Для этого проекта набор данных изначально состоит из 2 столбцов - Категория и Резюме, где Категория обозначает поле (например, Data Science, HR, Testing и т. Д.). Используя резюме в качестве входных данных, нам необходимо отнести его к одной из категорий.
Содержание -
Анализ набора данных Предварительная обработка Токенизация функций и метки Модель..
Сокращение гигантов: как дистилляция знаний меняет ландшафт моделей глубокого обучения
Ишара Неранджана — младший инженер по машинному обучению
Модели глубокого обучения изменили наше представление об искусственном интеллекте , но по мере того, как они становятся все более обширными и сложными, их становится все труднее использовать в практических приложениях.
Одной из наиболее значимых предварительно обученных моделей является GPT-4 , которая содержит 100 триллионов параметров и обучается на обширных текстовых данных.
Но что, если бы мы могли объединить силу..
Распознавание жестов рук с использованием TinyML на OpenMV
Обзор
Поскольку основанная на зрении технология распознавания жестов рук является важной частью взаимодействия человека с компьютером. Этим технологиям, таким как распознавание речи и распознавание жестов, уделяется большое внимание в области человеко-компьютерного взаимодействия. Проблема была первоначально решена сообществом компьютерного зрения с помощью изображений и видео. Совсем недавно появление недорогих потребительских камер глубины открыло путь к нескольким различным..
Новые материалы
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..
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..