Ежедневный информационный бюллетень - 27 декабря 2020 г.
Библиотека Autograd для Javascript, добавляющая искусственный интеллект в вашу карьеру, и библиотека Deep Learning Computer Vision в сегодняшнем выпуске Data Science Daily 📰
AI + X: добавление искусственного интеллекта в вашу карьеру 🤖
ИИ, возможно, сейчас является наиболее популярным выбором для карьеры, и мы видим, что многие профессионалы и студенты стремятся перейти к нему или начать в нем карьеру. Но вместо того, чтобы отказываться от своей нынешней карьеры и стать специалистом по обработке данных или инженером по машинному обучению, подумайте о развитии навыков искусственного интеллекта, которые дополнят имеющийся у вас опыт в предметной области.
Специалисты AI + X могут сразу приступить к работе, что позволяет компаниям быстрее осваивать новые возможности для бизнеса. Обучение биотехнологического инженера искусственному интеллекту может занять месяцы, но обучение специалиста по искусственному интеллекту пониманию биотехнологий может занять годы, прежде чем он получит значимый результат. Специалист в предметной области, который приходит или может развить навыки искусственного интеллекта, - гораздо более выгодное вложение.
Подробнее читайте в статье Kian Katanforoosh ниже.
Статья: https://kiankatan.medium.com/ai-x-dont-switch-careers-add-ai-34eff21dd3e1
deepnet.js - библиотека Autograd для Javascript ⚡
deepnet.js - это библиотека автоматического распознавания javascript. он будет динамически строить вычислительный граф при выполнении математических операций и вычислять градиенты во время обратного прохода.
Autograd (автоматическое дифференцирование) - это метод, который использует вычислительный граф для автоматического вычисления производных. В своей прямой фазе он используется для выполнения математической операции и построения вычислительного графа, а в обратной фазе производные вычисляются автоматически.
GitHub: https://github.com/karthiTox/deepnet.js
Очки: библиотека компьютерного зрения с глубоким обучением 😎
Вот компактная, лаконичная и настраиваемая библиотека компьютерного зрения для глубокого обучения от Франческо Саверио Цуппичини
Функции
- удобочитаемый код, без исследовательского кода
- общие компоненты используются в моделях
- Одинаковые API для всех моделей (вы изучаете их один раз, и они всегда одинаковы)
- понятная и удобная настройка модели (см. здесь)
- Классификация и сегментация
Веб-сайт: https://francescosaveriozuppichini.github.io/glasses-webapp/
Документ: https://francescosaveriozuppichini.github.io/glasses/index.html
GitHub: https://github.com/FrancescoSaverioZuppichini/glasses
Свяжитесь с нами 📞
Напишите нам по адресу [email protected], чтобы получить здесь информацию. Изучите науку о данных и машинное обучение с бесплатными практическими курсами по науке о данных на Jovian.
Подпишитесь на нас в Twitter, LinkedIn и YouTube, чтобы оставаться в курсе.
