Построение глубокой нейронной сети с помощью Tensorflow для Raspberry Pi От облачных вычислений к туманным вычислениям Хотя модели логического вывода машинного обучения уже трансформируют вычисления в том виде, в каком мы их знаем, суровая правда заключается в том, что использование нескольких гигантских наборов данных для их обучения по-прежнему требует огромных вычислительных мощностей. Использование обученной модели для прогнозирования события требует гораздо меньше, но все же..

Недавно компания Google объявила о своем прорыве в глубокой нейронной сети (DNN) MobileNet-V2 . Он превзошел все доступные технологии DNN с точки зрения скорости обработки, требований к памяти и низкого энергопотребления, при этом достигнув современной точности (ухудшение всего на 1,5% по сравнению с наиболее точным ResNext-101–64x4d). Моментальный снимок производительности MobileNet-V2 с современным DNN представлен ниже. Действительно, это похвальная, нетривиальная работа крутых..

Если в какой-то момент вы захотите сразу перейти к работающему коду, он доступен здесь (и в разделе реализации). Opendoor уже два года работает с Cloudflare Workers в производственной среде. Cloudflare Workers — это бессерверная среда выполнения, которая позволяет Javascript перехватывать, выполнять и изменять входящие запросы на уровне CDN (отличный обзор см. в Докладе Эшли Уильямс на JSConf EU). Рабочие процессы достаточно легкие, чтобы запускаться перед каждым запросом, и..

Создайте модель Tf Lite, используя трансферное обучение на предварительно обученной модели Tensorflow, оптимизируйте ее и выполните выводы. В этой статье вы научитесь использовать предварительно обученную модель, применять трансферное обучение, преобразовывать модель в TF Lite, применять оптимизацию и делать выводы из модели TFLite. Предварительные требования: Базовое введение в TensorFlow Lite Набор данных собак и кошек Tensorflow 2.0 Создайте набор данных Я..

Машинное обучение Интернета вещей и сервисы искусственного интеллекта набирают обороты По мере того, как все больше устройств подключаются к общедоступному Интернету, создаются большие объемы данных. Используя эти активы данных, расширение рынка расширенной аналитики стало возможным благодаря новым технологиям, продуктам и сопутствующим услугам. Неотъемлемая ценность данных возрастает, и эта ценность стимулирует рынок расширенной аналитики Интернета вещей (IoT) с появлением доступных..

Интернет вещей или Интернет вещей - это термин, впервые введенный Кевином Эштоном в 1999 году. Интернет вещей превратился в самые популярные модные словечки. Интернет вещей похож на термостат, который каждый день начинает выяснять ваш распорядок дня и действует соответствующим образом. Интернет вещей учится и адаптирует свой интеллект в соответствии с нашими потребностями. В сегодняшнюю эпоху цифрового Интернета вещей все оборудование и устройства, на которые мы так хлопаем глазом,..