Рубрика «machinelearning» - 2

в 14:48, , рубрики: AI, graphic design, image processing, invokeai, machinelearning, neural networks, neural paintings, python, stablediffusion, графический дизайн, дизайн интерфейсов, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, обработка изображений

Привет! InvokeAI 2.2 теперь доступен для всех. В этом обновлении добавлены UI Outpainting, Embedding Management и другие функции. Ознакомьтесь с выделенными обновлениями ниже, а также с полным описанием всех функций, включенных в релиз.

Что такое InvokeAI? 

InvokeAI это интерфейс и оптимизированная реализация нейросети Stable Diffusion. InvokeAI был одним из самых ранних форков основного репозитория CompVis, а теперь превратился в полноценный инструментарий Stable Diffusion с открытым исходным кодом под названием InvokeAI.

Читать полностью »

в 10:55, , рубрики: convolutional neural network, keras, machinelearning, python, python3, recognition, Блог компании МойОфис, искусственный интеллект, мойофис, нейросеть
Как я использовал нейросеть для категоризации трехмерных тел - 1

Значимость темы машинного обучения (machine learning) сегодня очевидна. Это огромный домен знаний в Computer Science, которому в России, в частности, посвящают конференции уровня недавней AI JourneyЧитать полностью »

в 22:50, , рубрики: AI, graphic design, image processing, invokeai, machinelearning, neural networks, neural paintings, python, stablediffusion, графический дизайн, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, обработка изображений

Модель подходит для создания бесшовных узоров, абстрактных рисунков и стилизованных под акварель образов. Как использовать модель и как обучить нейросеть на своих картинках?

Скачать модель здесь: https://huggingface.co/netsvetaev/netsvetaev-free

Читать полностью »

в 1:32, , рубрики: Go, golang, machinelearning, neural networks, машинное обучение, нейронная матрица, нейронная сеть
NNHelper – пакет на языке Go для создания и использования нейронной сети - 1

Краткое содержание

Данная статья описывает работу пакета nnhelper, предназначенного для создания и использования нейронных сетей в программах на языке Go.

Читать полностью »

в 12:54, , рубрики: big data, cold start, data engineering, data science, Gradient Boosting, machine learning, machinelearning, recommender system, recsys, Блог компании Delivery Club Tech, коллаборативная фильтрация, контентные рекомендационные системы, машинное обучение, Управление e-commerce

в 17:38, , рубрики: federated, machinelearning, recommendation systems, машинное обучение

Данный текст является авторским переводом поста A Scalable Approach for Partially Local Federated Learning.

Примечания: 

Читать полностью »

в 8:15, , рубрики: big data, deeplearning, FastText, machinelearning, nlp, python, искусственный интеллект, машинное обучение, ОФД, Хакатоны, чеки

в 20:25, , рубрики: AI, data mining, data science, deep learning, machine learning, machinelearning, neural, neural networks, python, Алгоритмы, машинное обучение, нейросети, нейросеть, Программирование

ИИ итоги уходящего 2020-го года в мире машинного обучения - 1

Подведем основные итоги уходящего года. Рассмотрим самые громкие открытия в мире компьютерного зрения, обработки естественного языка, генерации изображений и видео, а также крупный прорыв в области биологии. Коротко о самом главном за год!

Если тебе интересно машинное обучение, то приглашаю в «Мишин Лернинг»Читать полностью »

в 13:05, , рубрики: deep learning, machine learning, machinelearning, natural language processing, neural networks, neurips, Блог компании Сбербанк, искусственный интеллект, Исследования и прогнозы в IT, машинное обучение

NeurIPS (Neural Information Processing Systems) – самая большая конференция в мире по машинному обучению и искусственному интеллекту и главное событие в мире deep learning.

Будем ли мы, DS-инженеры, в новом десятилетии осваивать еще и биологию, лингвистику, психологию? Расскажем в нашем обзоре.

NeurIPS 2019: тренды ML, которые будут с нами следующее десятилетие - 1
Читать полностью »

в 14:44, , рубрики: big data, Competition, data mining, data science, machinelearning, mlbootcamp, Блог компании Mail.Ru Group, машинное обучение, ненормальное программирование
Сезон чемпионатов 2019 открыт! Стартует SNA Hackathon аля ML Boot Camp 8 - 1

Привет!

Многие из читателей уже знают, что мы стараемся постоянно проводить различные IT-чемпионаты по самым разным тематикам. Только в прошлом году провели более 10 разных крупных соревнований (Russian AI Cup, ML Boot Camp, Технокубок и другие). В них приняло участие не менее 25 000 человек, а с 2011 года — более 150 000.

Если вы только сейчас узнали об этом, то поздравляем: именно с этой минуты вы стали частью большого сообщества людей, участвующих в наших соревнованиях и обменивающихся опытом друг с другом. Уже сейчас вы можете присоединиться к Telegram-группам сообществ по искусственному интеллекту, спортивному программированию, высоконагруженным проектам и администрированию, машинному обучению и анализу данных. Это поможет вам быстрее втянуться в серьёзную тусовку!

Сезон чемпионатов 2019 открыт! Стартует SNA Hackathon аля ML Boot Camp 8 - 2

Итак, перейдём к делу. Сегодня, 7 февраля, мы рады открыть новый сезон чемпионатов 2019 года. И начнём с уже восьмого соревнования по машинному обучению и анализу данных, проводимого на специализированной платформе ML Boot Camp (наш аналог Kaggle) — SNA Hackathon, или ML Boot Camp 8 (как вам удобнее).
Читать полностью »

123
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