Машинное обучение является подмножеством искусственного интеллекта и широко используется в прогнозировании данных, классификации, кластеризации и рекомендуемой системе. Существует множество библиотек с открытым исходным кодом, доступных для изучения и изучения концепций и алгоритмов машинного обучения, таких как Scikit Learn, Tensorflow, PyTorch, Spark MLIB, некоторые примеры высокого уровня, как показано ниже, и мы можем подробно изучить любой вариант в соответствии с нашими..

Изображения кошек и собак с Kaggle В настоящее время я прохожу специализацию Эндрю Нг по глубокому обучению на Coursera. Эта специализация состоит из 5 курсов, из которых я только что закончил 4-й: Сверточные нейронные сети . Поскольку глубокое обучение сосредоточено на инженерных приложениях, было бы полезно, если бы я сам смог засучить рукава и попрактиковаться. Поэтому я иду на kaggle.com , чтобы загрузить набор данных изображения, чтобы я мог начать работать над приложением для..

Введение Не так много статей об обучении и развертывании нашей собственной модели в javascript . Итак, вот мой вклад. Я собираюсь рассказать о том, как мы обучаем нашу модель с помощью алгоритмов глубокого обучения, таких как CNN, с помощью Tensorflow.js . Я также собираюсь создать два простых приложения Node.js, одно для обучения, а другое для взаимодействия с моей моделью с помощью простого внешнего интерфейса (HTML). Приступим к обучению! Шаг 1: Настройка нашей среды...

И NVidia, и Google недавно выпустили доску для разработчиков, ориентированную на EdgeAI, а также с точки зрения затрат, чтобы привлечь разработчиков, производителей и любителей. Обе платы разработчиков предназначены в первую очередь для вывода, но поддерживают ограниченное повторное обучение с переносом обучения. Edge TPU поддерживает обучение с переносом с использованием техники импринтинга . Оба комплекта разработчика состоят из SOM (System-on-Module), подключенного к плате..

Будучи заядлым читателем манги, я вижу, как цифровые художники раскрашивают черно-белые страницы и размещают их на социальных платформах. Они крутые Прежде чем я смог сразу перейти к созданию моделей для обучения, отсутствовала часть набора данных. Набор данных Сначала идет часть сбора данных. Нейронные сети жадны до данных, то есть им нужно огромное количество данных. Я не смог найти готовый набор данных в сети. Так что пришлось выдрать из сети и скачать. Множество данных..