Публикации по теме 'data'
Обнаружение выражений лица и поз с помощью машинного обучения
От обнаружения лица человека до доступа к устройствам или распознавания человека с помощью камер видеонаблюдения или прогнозирования стратегий в спорте путем определения ключевых точек поз или методов аннотации ориентиров с использованием методов компьютерного зрения играют жизненно важную роль для моделей машинного обучения. Эта технология полезна при биометрическом распознавании лиц, анализе выражения лица или диагностике состояния здоровья.
На бэкэнде обрабатываются огромные массивы..
Google выпустила инструмент для поиска наборов данных
Новый инструмент поиска наборов данных Google был обнародован 23 января 2020 года. Все эти наборы данных уже были доступны в Интернете, но Google просто упростил для специалистов по обработке данных поиск определенного набора данных с помощью специального инструмента поиска.
Как Google делает наборы данных доступными для поиска?
В отличие от других репозиториев, которые сами курируют и размещают наборы данных, Google не курирует и не предоставляет прямой доступ к 25 миллионам..
Как увеличить мощность маховика ИИ для B2B
Ставки для продуктов B2B, которые включают AI/ML, высоки, но потенциал роста может быть огромным.
Некоторые аспекты, о которых следует помнить:
🤑 Усилия и результат — быстро продемонстрируйте ценность для пользователей и бизнеса. Вероятно, на стороне клиента требуется работа. Сделайте это стоящим с правильным типом продукта AI / ML. Корпоративные клиенты платят клиентам. Это означает, что вы должны продолжать убеждать покупателя и конечного пользователя.
🔮 Хорошие и плохие..
Новые разработки в области глубокого обучения, часть 1 (выпуск за ноябрь 2022 г.)
Нецелевая бэкдор-атака против обнаружения объектов (arXiv)
Автор: Чэнсяо Луо , Имин Ли , Юн Цзян , Шу-Тао Ся
Аннотация . Недавние исследования показали, что глубокие нейронные сети (DNN) подвергаются бэкдор-угрозам при обучении с использованием сторонних ресурсов (таких как обучающие образцы или магистрали). Модель с бэкдором обладает многообещающей эффективностью в прогнозировании доброкачественных образцов, в то время как злоумышленники могут злонамеренно..
Автоматизируйте конвейер разработки машинного обучения с помощью PyCaret
Автоматизируйте конвейер разработки машинного обучения с помощью PyCaret
Наука о данных — это непросто, мы все это знаем. Даже программирование требует много ваших циклов, чтобы полностью освоиться. Не поймите меня неправильно, мне в какой-то степени нравится быть разработчиком, но это сложно. Вы можете прочитать и посмотреть массу видеороликов о том, как легко заняться программированием, но, как и во всем в жизни, если вы не увлечены этим, вы можете столкнуться с некоторыми..
Понимание того, как существуют особенности гиперповерхности (дифференциальная геометрия)
Изолированные особенности гиперповерхностей( arXiv )
Автор : Рустам Садыков
Аннотация: Пусть f — гладкая вещественнозначная функция на многообразии M без края. Покажем, что каждая изолированная особая точка y гиперповерхностного уровня V={x:f(x)=f(y)} допускает замкнутую окрестность D в многообразии M такую, что (D,D∩V) гомеоморфна конусу над парой (∂D,∂D∩V).
2. Об идеалах Тьюрина особенностей гиперповерхностей ( arXiv )
Автор: Жоао Элдер Ольмедо Родригес..
Классификация пакетов Android за 60 минут
Обучение в несколько этапов с использованием модели изучения языка (LLM) Google Vertex AI.
Недавно мы столкнулись с интересной задачей: из предоставленного списка описаний пакетов Android нам нужно было определить, какие из них могут быть связаны с азартными играми и приложениями для быстрого вывода денег. Эта информация будет использоваться как часть разработки функций для анализа мошенничества.
Само собой разумеется, что мошенничество – это всегда бесконечная игра в кошки-мышки..
Новые материалы
Обучение модели Keras с большим набором данных (пакетное обучение)
Привет народ!! В этом блоге я собираюсь обсудить очень интересную особенность Keras. При обучении любой модели глубокого обучения обязательным условием для получения хорошего результата..
Раскрытие возможностей сверточных нейронных сетей: обучение аутентификации изображений
1.0 ВВЕДЕНИЕ
В области анализа цифровых изображений насущной необходимостью стала разработка надежных методов, позволяющих отличить подлинные изображения от поддельных. С появлением сложных..
Изучение основных библиотек Python для науки о данных
В эпоху больших данных и информационной перегрузки способность извлекать значимую информацию из огромных наборов данных стала важнейшим навыком. Именно здесь в игру вступает наука о данных...
Легко загружать в React элемент HTML в виде изображения
Много раз на наших сайтах нам нужно сделать кнопку доступной для пользователей, чтобы они могли загружать содержимое страницы. Иногда нам нужно загрузить таблицу, график или, в более общем..
Запуск кластера Stable Diffusion на GCP с обслуживанием tensorflow (часть 1)
Часть 1. Настройка инфраструктуры с помощью Terraform
В первой части этого руководства, состоящего из двух частей, мы научимся создавать кластер Kubernetes, который развертывает модель Stable..
Внедрение человечности в машинное обучение
Иногда мне хочется, чтобы прогресс в кодировании был хоть немного более полезным. Если использовать баскетбол — еще одно хобби всей моей жизни — для сравнения: когда я забиваю мяч, это гораздо..
Обнаружение выражений лица и поз с помощью машинного обучения
От обнаружения лица человека до доступа к устройствам или распознавания человека с помощью камер видеонаблюдения или прогнозирования стратегий в спорте путем определения ключевых точек поз или..