Публикации по теме 'machine-learning'


Дифференциальная серия конфиденциальности, часть 3 | Эффективное вычисление градиента для каждой выборки для большего количества слоев в…
Авторы: Алекс Саблайроллес , Ашкан Юсефпур , Картик Прасад , Петр Ромов , Давиде Тестуджин , Игорь Шилов , Илья Миронов . Введение В предыдущем сообщении в блоге мы рассказали, как в Opacus выполняются векторизованные вычисления для повышения производительности и почему Opacus может вычислять градиенты для каждой выборки намного быстрее, чем микропакетная обработка . Мы также ввели векторизованные вычисления для nn.linear слоев. В этом сообщении блога мы подробнее..
Не позволяйте плохим данным стать криптонитом вашей системы восприятия
Плохие данные… Самый опасный злодей, с которым разработчикам продвинутых систем восприятия нужно столкнуться и победить, если они хотят разработать точную модель глубокого обучения. Наверняка вам когда-то приходилось с ними сталкиваться, потому что, будем честными, вы можете собрать все данные из реального мира, но все равно не получите всех данных , которые вам нужны для обучения модели глубокого обучения точно. Но что вы можете сделать, чтобы свести к минимуму пробелы в данных?..
Nvidia, компания, которая вызывает отвращение у других…
Nvidia Corporation была основана 30 лет назад, в апреле 1993 года, в Саннивейле, штат Калифорния, и стала публичной в 1999 году. Один из ее основателей, Джен-Хсун «Дженсен Хуанг», тайваньский иммигрант, в возрасте девяти лет является генеральным директором и президентом компании и владеет 3,6% ее акций.
Начало работы с анализом настроений с использованием предварительно обученных моделей НЛП с кодами Python
Введение Мы живем в эпоху революции, когда основное внимание уделяется интеллектуальным машинам, способным понимать людей и взаимодействовать с ними. Фактически, в нашей повседневной жизни мы тесно связаны с голосовыми помощниками, чат-ботами и машинным переводом, а также с различными популярными приложениями NLP (обработки естественного языка), отрасли ИИ. (искусственный интеллект) . И, конечно же, Анализ настроений — это наиболее часто используемая область применения, основанная на..
Адаптация домена - ML для нескольких наборов данных
Записки из промышленности Адаптация домена Производительность машинного обучения зависит от набора данных, на котором оно обучается. Наборы данных несовершенны, поэтому проблемы с данными влияют на модели. Один из типов проблем - это сдвиг домена. Это означает, что модель, обученная изучению задачи на одном наборе данных, может быть не в состоянии выполнять ту же задачу на немного другом наборе данных. Допустим, вы обучаете модель обнаруживать собак на открытом воздухе, например в..
История нейронных сетей — Часть 02
История нейронных сетей. Часть 02 В этой статье я продолжу предыдущую статью История нейронных сетей. Часть 01 . Затем поговорим об истории нейронных сетей с 1980-х годов по настоящее время. В 1982 году появился новый интерес к этой области. Джон Хопфилд из Калифорнийского технологического института доставил письмо в Национальную академию наук. Его методология была сосредоточена на создании более эффективных машин с использованием двунаправленных связей. Раньше нейронные..
«Идите полным ходом вперед: использование сегментации экземпляра YOLOv8 для раскрытия потенциала ваших данных»
TL;DR: Африканский лев сталкивается с резким сокращением популяции из-за потери среды обитания, конфликтов между людьми и львами и незаконной охоты. TL;DR: африканские львы находятся под угрозой исчезновения из-за потери среды обитания, конфликтов между людьми и львами и браконьерства. Их количество быстро сокращается, поэтому необходимо принять меры по сохранению, чтобы обеспечить их выживание. Краткое содержание: Хотите получить максимальную отдачу от тренировки? Если да, то..