Публикации по теме 'heartbeat'


Начало работы с Comet REST API
Наука о данных Начало работы с Comet REST API Обзор Comet REST API с практическим примером Comet — это платформа для экспериментов, которая позволяет отслеживать, контролировать и сравнивать ваши эксперименты с машинным обучением. Вы можете написать свой код на предпочитаемом вами языке, а затем сравнить результаты своих экспериментов в интерфейсе Comet. Первоначально я тестировал Comet с помощью Python, но в некоторых из своих последних статей я описал, как легко работать с..
Это новости: тщательно подобранный список информационных бюллетеней по ИИ и машинному обучению.
Примечание редактора: если мы пропустили одну из ваших любимых информационных бюллетеней AI / ML или у вас есть собственная, которую вы хотите, чтобы мы включили, не стесняйтесь обращаться в комментариях ниже или свяжитесь с нами по адресу [email protected], и мы были бы более чем счастливы включить его в этот список. Мы также добавили этот список на нашу страницу GitHub , чтобы вы также могли запрашивать изменения там. От помощи врачам в постановке более быстрых и надежных..
Принципы MLOps
MLOps — это широкая область, охватывающая все аспекты разработки модели машинного обучения. Проще говоря, это метод развертывания моделей машинного обучения и управления ими. Он поддерживает всю вашу модель машинного обучения (от творческих процессов до исполнения). MLOps — это совместная работа, направленная на манипулирование, автоматизацию и генерирование знаний с помощью машинного обучения. MLOps выступает в качестве связующего звена между специалистами по данным и операциями..
Makefile: один из лучших инструментов управления проектами машинного обучения
Управляйте своими проектами машинного обучения с помощью Makefile Введение Существует большая вероятность того, что инструментарий в один клик недоступен на одной платформе, если вы инженер по машинному обучению, который задает компьютеру совершенно новые запросы. Наиболее вероятным сценарием является объединение технологических компонентов, а в наш цифровой век мы можем связывать технологии с помощью командной строки (CLI). Когда технология является новой и у организаций не..
Создание собственного портретного режима с помощью машинного обучения менее чем за 30 минут [iOS]
Мы будем использовать Fritz SDK , чтобы сегментировать людей и размывать только фон изображения. Это займет у нас около 30 минут. После этого урока вы сможете безопасно пользоваться FaceTime для своей мамы, не беспокоясь о уборке в комнате. Готовое демо-приложение доступно здесь . Дополнительные демонстрации возможностей мобильного машинного обучения см. В репозитории Fritz Examples на GitHub. Шаг 1. Настройте проект Xcode Перво-наперво создайте новый проект Xcode. Если..
Применение разложения матриц для машинного обучения
В этом посте мы узнаем, как решить множество задач машинного обучения с помощью нашего старого друга-математика: разложения матриц. Мотивация В машинном обучении и статистике нам часто приходится иметь дело со структурными данными, которые обычно представлены в виде таблицы строк и столбцов или матрицы. Многие проблемы машинного обучения можно решить с помощью матричной алгебры и векторного исчисления. В этом блоге я собираюсь обсудить несколько проблем, которые можно решить с..
Глубокое обучение для распознавания действий человека
Проблемы и приложения распознавания действий человека в видео Распознавание действий человека (HAR) относится к автоматической идентификации конкретных действий или жестов посредством последовательности наблюдений. Распознавание действий может выполняться на изображениях или видео (которые, по сути, представляют собой последовательности изображений) и обычно используют архитектуры моделей глубокого обучения. HAR имеет широкий спектр реальных приложений, некоторые из которых я буду..