Публикации по теме 'coreml'


Использование Skafos с AWS Sagemaker
Эта статья была написана Эшли Даль, старшеклассницей Белфилдской школы Святой Анны в Шарлоттсвилле, штат Вирджиния. Эшли прошла стажировку в Skafos в мае 2019 года и осенью поступит в Университет Вирджинии. В предыдущей статье мы показали вам, как обучить модель с помощью Turi Create в Google Colab. Но что, если вы предпочитаете работать с AWS SageMaker? Не проблема! В этой статье вы узнаете, как обучить один из наших примеров моделей в SageMaker и сохранить его в Skafos с помощью..
Введение в использование Core ML
Предисловие В настоящее время все ведущие специалисты в области науки и техники согласны с тем, что искусственный интеллект — это следующий рубеж технологий. Являясь лидером технологической отрасли, Apple продолжает лидировать в технологической революции и представила Core ML, новую платформу машинного обучения. ML — это сокращение от Machine Learning, которое является основным инструментом в области искусственного интеллекта. Краткий обзор базового машинного обучения Core ML — это..
Shoehorning SwiftUI и создание машинного обучения - Часть 2
«Эпическое» завершение части 1 Эпическое завершение Shoehorning SwiftUI и создание машинного обучения - Часть 1 . Опять же, это не пошагово, но я указываю на код, на который я ссылался, и репозиторий проекта. Вдохновленный моим обзором WWDC 2019, я создал проект, который объединил бы две вещи, которые привлекли мое внимание: SwiftUI и Create ML . В части 1 я, по сути, создал нестандартную цветочную версию учебного пособия, продемонстрированного во введении к сеансу SwiftUI..
Мы научили iPhone играть в пинбол с помощью машинного обучения, и это здорово
Small Planet всегда пытается освоить новые технологии, поэтому мы создали лабораторию машинного обучения и начали возиться с несколькими машинами. Мы используем нейронные сети и глубокое обучение, чтобы научить телефон играть. Мы использовали сверхэффективный нейронный движок CoreML, чтобы телефон не отставал от скорости игры в пинбол. Мы сделали сотни тысяч изображений самих себя, играющих в пинбол, а затем использовали эти изображения для обучения нейронной сети. Телефон перемещает..
Шаги по использованию Core ML в разработке приложений для iOS
1. Подготовьте модель Core ML: Получите предварительно обученную модель машинного обучения в формате Core ML ( .mlmodel ). Вы можете найти множество предварительно обученных моделей на таких платформах, как Apple Core ML Model Zoo ( https://developer.apple.com/machine-learning/models/ ). Кроме того, вы можете создать собственную модель машинного обучения с помощью популярных фреймворков, таких как TensorFlow или PyTorch, а затем преобразовать ее в формат Core ML с помощью таких..
Edge ML: Часть 2 — Классификация с помощью iPhone
В части 1 ( Edge ML: Часть 1 — преобразование модели из TF в CoreML ) мы смогли преобразовать существующую модель мобильной сети в модель CoreML. В этой части давайте воспользуемся преобразованной моделью CoreML для выполнения классификации на iPhone. Это включает в себя создание приложения для iOS. Начнем с создания пустого приложения SwiftUI с помощью Xcode. Шаг 1 (Xcode) — импорт модели CoreML в приложение. Xcode позволяет очень легко импортировать модель, просто перетащив файл..
Heartbeat: выбор редакции за февраль
Февраль - самый короткий месяц в году, но это не значит, что от авторов Heartbeat не хватало потрясающего контента. Вот наши фавориты в этом месяце. Извлечение характерных точек 2D / 3D в реальном времени с мобильной камеры Hart Woolery постоянно предлагает технически впечатляющие и забавные пользовательские интерфейсы, сочетающие в себе дополненную реальность и машинное обучение. Но не верьте мне на слово - подпишитесь на него в Твиттере и убедитесь в этом сами. Круто,..