Рубрика «глубокое обучение» - 7

в 10:13, , рубрики: 3d-моделирование, deep learning, Алгоритмы, глубокие сверточные нейронные сети, глубокое обучение, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, машинное обучение, морфинг, нейронные сети, распознавание лиц, сверточные нейронные сети

Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Learning 3D Face Morphable Model Out of 2D Images».

3DMM

Трёхмерная морфируемая модель лица (3D Morphable Model, далее 3DMM)  —  это статистическая модель структуры и текстуры лица, которая используются компьютерном зрении, компьютерной графике, при анализе человеческого поведения и в пластической хирургии.

Неповторимость каждой черты лица делает моделирование человеческого лица нетривиальной задачей. 3DMM создётся для получения модели лица в пространстве явных соответствий. Это означает поточечное соответствие между полученной моделью и другими моделями, позволяющими выполнять морфирование. Кроме того, в 3DMM должны быть отражены трансформации низкого уровня, такие как отличия мужского лица от женского, нейтрального выражения лица от улыбки.
Читать полностью »

в 14:00, , рубрики: appcode, apple, Google Play, kotlin, react native, ux дизайн, аналитика, Блог компании Everyday Tools, глубокое обучение, маркетинг мобильных приложений, разработка игр, разработка мобильных приложений, Разработка под android, разработка под iOS

Начинаем осень с Material 2.0, реактивного ранца для Android, негодного перового Magic Leap, разбавляем это кроссплатформенной разработкой и глубоким обучением. Добро пожаловать!

Дайджест интересных материалов для мобильного разработчика #268 (27 августа— 2 сентября) - 1Читать полностью »

в 10:10, , рубрики: Amazon Web Services, AWS, deep learning, FaaS, lambda, machine learning, open source, serverless, TensorFlow, Блог компании Open Data Science, глубокое обучение, машинное обучение

Image
Машинное обучение и нейросети становятся все более незаменимыми для многих компаний. Одна из основных проблем, с которыми они сталкиваются — деплой такого рода приложений. Я хочу показать показать практичный и удобный способ подобного деплоя, для которого не требуется быть специалистом в облачных технологиях и кластерах. Для этого мы будем использовать serverless инфраструктуру.

Читать полностью »

в 14:09, , рубрики: AI, python, Алгоритмы, Блог компании Издательский дом «Питер», глубокое обучение, искусственный интеллект, Профессиональная литература, распределенные системы

Здравствуйте, коллеги.

Надеемся еще до конца августа приступить к переводу небольшой, но поистине базовой книги о реализации возможностей ИИ на языке Python.

Ray: Распределенная система для использования ИИ - 1

Господин Гифт, пожалуй, в дополнительной рекламе не нуждается (для любопытствующих — профиль мэтра на GitHub):

Ray: Распределенная система для использования ИИ - 2

В предлагаемой сегодня статье будет коротко рассказано о библиотеке Ray, разработанной в Калифорнийском университете (Беркли) и упомянутой в книге Гифта мелким петитом. Надеемся, что в качестве раннего тизера — то, что надо. Добро пожаловать под кат
Читать полностью »

в 7:23, , рубрики: AI, deep learning, dl4cv, DSVM, microsoft, Microsoft Azure, python, review, Блог компании Microsoft, глубокое обучение, ИИ, машинное обучение, Разработка под Linux

В течение последних месяцев в нескольких проектах наш партнер использовал виртуальную машину для обработки и анализа данных (DSVM) на базе Ubuntu от Microsoft. Он решил попробовать ее в деле уже используя продукт Amazon. Рассмотрим все плюсы и минусы, а также сравним наш инструмент с похожими решениями. Присоединяйтесь!

Обзор Ubuntu DSVM: алхимия ни при чём - 1Читать полностью »

в 10:39, , рубрики: Блог компании Everyday Tools, глубокое обучение, искусственный интеллект, Карьера в IT-индустрии, машинное обучение, поиск работы, собеседования, Учебный процесс в IT

За последние восемь месяцев я прошел собеседования в самых разных компаниях — DeepMind в Google, Wadhwani Institute of AI, Microsoft, Ola, Fractal Analytics и некоторых других — в основном на позиции Data Scientist, Software Engineer и Research Engineer. По ходу дела мне предоставлялись возможности не только пообщаться со многими талантливыми людьми, но также по-новому взглянуть на себя с пониманием того, что хотят услышать работодатели, когда беседуют с кандидатами. Думаю, если бы я располагал этой информацией раньше, то мог бы избежать многих ошибок и подготовиться к собеседованиям куда лучше. Это и стало импульсом к написанию данной статьи — возможно, она поможет кому-нибудь получить работу мечты.

Чему я научился, пройдя множество собеседований в компаниях и стартапах из сферы ИИ - 1

В конце концов, если уж собираешься две трети своего времени (если не больше) проводить за работой, она должна быть этого достойна.
Читать полностью »

в 17:20, , рубрики: caffe, Google Colaboratory, python, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, Облачные вычисления, облачные сервисы

Google Colaboratory — это не так давно появившийся облачный сервис, направленный на упрощение исследований в области машинного и глубокого обучения. Используя Colaboratory, можно получить удаленный доступ к машине с подключенной видеокартой, причем совершенно бесплатно, что сильно упрощает жизнь, когда приходится обучать глубокие нейросети. Можно сказать, что она является некоторым аналогом гугл-документов для Jupyter Notebook.

В Colaboratory предустановлены Tensorflow и практически все необходимые для работы Python-библиотеки. Если какой-то пакет отсутствует, он с легкостью устанавливается на ходу через pip или apt-get. Но что если необходимо собрать проект из исходников и подключиться к GPU? Оказывается, это может быть не настолько просто, что я выяснил в ходе сборки SSD-Caffe. В этой публикации я дам краткое описание Colaboratory, опишу встреченные трудности и способы их решения, а также приведу несколько полезных приемов.

Весь код доступен в моем Colaboratory Notebook.

Сборка Caffe в Google Colaboratory: бесплатная видеокарта в облаке - 1

Читать полностью »

в 10:00, , рубрики: deep learning, mxnet, neural networks, open source, R, Блог компании Open Data Science, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, Программирование

Глубокое обучение с использованием R и mxnet. Часть 1. Основы работы - 1

Привет!

Эта статья является первой частью руководства по приготовления нейронных сетей с использованием библиотеки mxnet на языке R. Источником вдохновения послужила онлайн-книга Deep Learning — The Straight Dope, объема которой достаточно для осознанного использования mxnet на Питоне. Примеры оттуда будут воспроизводиться с поправкой на отсутствие реализации интерфейса Gluon для R. В первой части рассмотрим установку библиотеки и общие принципы работы, а также реализуем простую линейную модель для решения задачи регрессии.Читать полностью »

в 15:08, , рубрики: deep learning, python, pytorch, TensorFlow, Алгоритмы, Блог компании Издательский дом «Питер», глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, оптимизация, Программирование

Привет!

Еще до конца мая у нас выйдет перевод книги Франсуа Шолле "Глубокое обучение на Python" (примеры с использованием библиотек Keras и Tensorflow). Не пропустите!

Экскурсия по PyTorch - 1

Но мы, естественно, смотрим в надвигающееся будущее и начинаем присматриваться к еще более инновационной библиотеке PyTorch. Сегодня вашему вниманию предлагается перевод статьи Питера Голдсборо, готового устроить вам долгую прогулку ознакомительную экскурсию по этой библиотеке. Под катом много и интересно.
Читать полностью »

в 14:10, , рубрики: Cloud TPU, Google Cloud Platform, gpgpu, Nvidia V100, ResNet-50, RiseML, TensorFlow, TPU, TPUv2, высокая производительность, глубокое обучение, машинное обучение, Облачные вычисления, тензорный процессор, умножение матриц

Сравнение Google TPUv2 и Nvidia V100 на ResNet-50 - 1

Недавно Google добавила к списку облачных услуг Tensor Processing Unit v2 (TPUv2) — процессор, специально разработанный для ускорения глубокого обучения. Это второе поколение первого в мире общедоступного ускорителя глубокого обучения, который претендует на альтернативу графическим процессорам Nvidia. Недавно мы рассказывали о первых впечатлениях. Многие просили провести более детальное сравнение с графическими процессорами Nvidia V100.

Объективно и осмысленно сравнить ускорители глубокого обучения — нетривиальная задача. Но из-за будущей важности этой категории продуктов и отсутствия подробных сравнений мы чувствовали необходимость провести самостоятельные тесты. Сюда входит и учёт мнений потенциально противоположных сторон. Вот почему мы связались с инженерами Google и Nvidia — и предложили им прокомментировать черновик этой статьи. Чтобы гарантировать отсутствие предвзятости, мы пригласили также независимых экспертов. Благодаря этому получилось, насколько нам известно, самое полное на сегодняшний день сравнение TPUv2 и V100.
Читать полностью »

1...678...10...12
Рейтинг@Mail.ru
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js