Публикации по теме 'deep-learning'
Пошаговое распознавание рукописных слов с помощью PyTorch
Создайте точную модель распознавания рукописного ввода с помощью PyTorch! Узнайте, как использовать пакет MLTU для упрощения конвейера обучения моделей PyTorch, и найдите методы повышения точности вашей модели.
Самые продвинутые планы развития науки о данных, которые вы когда-либо видели! Поставляется с тысячами бесплатных учебных ресурсов и интеграцией ChatGPT! https://aigents.co/learn/roadmaps/intro
В предыдущем уроке я показал вам, как создать пользовательскую модель..
Бесплатные онлайн-платформы для науки о данных и машинного обучения: 5 лучших облачных сред для студентов, разработчиков и исследователей
В современном мире специалистам по данным и инженерам по машинному обучению требуются мощные вычислительные ресурсы для обучения сложных моделей и анализа больших наборов данных. Однако не каждый может позволить себе покупать высокопроизводительное оборудование, и именно здесь на помощь приходят облачные платформы. Эти платформы предоставляют доступ к мощным процессорам и графическим процессорам, позволяя пользователям выполнять свои вычисления на удаленных серверах. В этом сообщении блога..
COCO-WholeBody - первый набор данных для оценки позы всего тела
COCO-WholeBody - это первый набор данных для оценки осанки всего тела. COCO-WholeBody - это расширение набора данных COCO 2017 с той же разбивкой по обучению и проверке, что и COCO. Для каждого человека доступны 4 типа границ объекта: поле лица, поле лица, левое поле и правое поле. Кроме того, 133 ключевых точки: 17 для тела, 6 для ног, 68 для лица и 42 для рук. Набор данных доступен исключительно для исследовательских целей. Коммерческое использование запрещено.
Как был собран..
Сверточные нейронные сети для классификации изображений
Структура, преимущества, ограничения и текущие достижения
Введение
Сверточные нейронные сети (CNN) произвели революцию в области компьютерного зрения, особенно в области классификации изображений. Благодаря своей способности автоматически изучать функции из необработанных пиксельных данных, CNN добились выдающихся успехов в широком спектре приложений, включая распознавание объектов, обнаружение лиц и анализ медицинских изображений. В этой статье мы углубимся в структуру CNN, обсудим..
Часть 2: Реализация модели и обучение — Классификация изображений с помощью YonoHub и Tensorflow V2.0
Исследователи в сообществе глубокого обучения разрабатывают современные алгоритмы для решения различных проблем в нашей повседневной жизни. Начиная от простого классификатора изображений Cat-Dog и заканчивая моделью искусственного интеллекта Facebook TransCoder , которая переводит один язык программирования на другой.
Многие проблемы стоят перед исследователями в этой области. Один из них — собрать соответствующий набор данных для параметров задачи. Однако, как мы обсуждали в..
Всего понемногу AI #
МОДЕЛЬ НЕДЕЛИ: ЛАМИНИ
LAMINI — это набор мини-языковых моделей, извлеченных из ChatGPT и обученных на большом наборе данных из 2,58 млн инструкций.
Идея этого проекта — еще больше демократизировать использование искусственного интеллекта. Эти модели демонстрируют хорошую производительность при решении наиболее распространенных языковых задач и предлагаются в различных размерах, причем большинство из них имеют менее 1 миллиарда параметров (большие модели обычно имеют миллиарды..
Пять лучших статей о моделях больших языков: краткий обзор{Часть 3}
Введение
Большие языковые модели (LLM), особый вариант искусственного интеллекта (ИИ), отлично подходят для обработки и создания текстового контента. Они изучают обширные наборы данных, включающие текст и код , что позволяет им понимать статистические корреляции между словами и фразами. Учебными ресурсами для этих моделей являются объемные текстовые данные (например, общедоступное содержимое (WikiPedia и т. д.)), которые облегчают их способность различать закономерности и отношения..
