Публикации по теме 'heartbeat'
Мобильное машинное обучение: по данным
Часть 3. Основное препятствие… стоимость
Для обзора первой части (доступ к экспертным знаниям) и второй (варианты использования и сроки проекта) этой серии:
Мобильное машинное обучение: по данным Часть 1. Изучение доступа к опыту машинного обучения для организаций с мобильными проектами heartbeat.comet.ml
Мобильное машинное обучение: по данным Часть 2. Варианты использования и сроки реализации проекта..
Сканирование штрих-кодов во Flutter с помощью ML Kit от Firebase
Машинное обучение в приложениях flutter
В последней части этой серии, посвященной разработке с помощью Flutter, мы рассмотрели, как реализовать обнаружение лиц с помощью ML Kit , который принадлежит к семейству Firebase.
В этом 8-м выпуске серии мы продолжим работать с ML Kit, на этот раз сосредоточившись на сканировании штрих-кодов с изображения.
Применение и сценарии использования
Сканирование штрих-кода в ML Kit от Firebase позволяет считывать штрих-коды на изображении без..
Передаточные функции для машинного обучения, упрощенные
Введение в передаточные функции
Эта статья - отрывок из моего недавнего исследования передаточных функций и операций машинного обучения. В этом посте я, в основном, установлю основные принципы этих двух различных концепций и исследую их взаимосвязь друг с другом.
Я всегда понимал алгоритмы машинного обучения как простую взаимосвязь между переменной X и Y, где X - входные данные, а Y - результат обучения. Общая полиномиальная связь между X и Y ограничена следующей функцией:
В..
Передача обучения с использованием MXNet (Часть 3/7) - Набор данных MXNet и загрузчики данных
Часть 1/7. Введение Часть 2/7. Преобразование данных в Sklearn Часть 3/7. Набор данных MXNet и загрузчики данных Часть 4/7. Пользовательские сети MXNet Часть 5/7. Модель учебной базы Часть 6/7. Извлечение вложений из сети Часть 7/7. Перенести обучение на другой набор данных
Вы также можете прочитать отдельную публикацию этой серии на страницах GitHub здесь .
Что мы уже рассмотрели
В предыдущих частях этой серии мы определили проблему..
Обзор исследований по извлечению знаний
Последние достижения и идеи в области сжатия моделей нейронных сетей с помощью Knowledge Distillation
Извлечение знаний - это процесс, при котором меньшая / менее сложная модель обучается имитировать поведение более крупной / более сложной модели.
В частности, при развертывании моделей NN на мобильных или периферийных устройствах, сокращение и сжатие моделей в целом желательны и часто являются единственным правдоподобным способом развертывания, поскольку память и вычислительный бюджет..
Новые предварительно обученные проекты SnapML доступны в Fritz AI
Детектор индейки, сегментация домашних животных, детектор четырех сезонов и многое другое
Пару недель назад мы представили несколько предварительно обученных шаблонов проектов SnapML , которые бесплатны и готовы к использованию в Lens Studio.
С тех пор наша команда машинного обучения усердно работала над созданием большего количества шаблонов, чтобы помочь вам быстро начать создавать объективы на основе машинного обучения .
Ниже представлены самые последние дополнения. Надеюсь,..
Советы и рекомендации по анализу данных с помощью Pandas
Советы и хитрости, которые сделают вашу жизнь с вашими данными / пандами проще
Pandas - это библиотека Python с открытым исходным кодом, построенная на основе NumPy . Pandas, вероятно, самая популярная библиотека для анализа данных в Python. Это позволяет выполнять быстрый анализ, а также очистку и подготовку данных. Одним из удивительных аспектов Pandas является то, что он может хорошо работать с данными из самых разных источников, таких как: таблицы Excel, файлы CSV, файлы SQL..
