Публикации по теме 'deep-learning'


Нейронный стиль Перенесите свое искусство
Большинство парней, занимающихся информатикой, или специалистов по данным, мало знают об искусстве, как и я. И я могу сказать вам, что последнее место, куда я пойду, когда посещаю город, — это художественный музей. Не говоря уже о том, чтобы создавать свои собственные картины… убей меня, пожалуйста… Тем не менее, вашей девушке или парню могут нравиться эти скучные вещи… что, если вы можете программировать, чтобы создавать особые произведения искусства? Вы когда-нибудь думали об..
DeCAF: функция глубокой сверточной активации для универсального визуального распознавания
Донахью, Джефф и др. Международная конференция по машинному обучению. ПМЛР, 2014. Ссылка на оригинальную статью DeCAF, вероятно, является одной из первых статей, демонстрирующих концепцию трансферного обучения и способы эффективного использования CNN для различных задач визуального распознавания. В этой статье исследуется полезность функций, извлеченных из предварительно обученной CNN, для новых общих задач и достигается современная производительность в большинстве из них. 1...
Паноптическая сегментация
Автор: Xin Zonghao, исследователь Corpy&Co., Inc. Специализируется на обработке медицинских изображений. Аннотация: Задача сегментации изображения определяется как методы и процессы разделения изображения на определенные области с уникальными свойствами в соответствии с определенными правилами и выделения интересующей цели. В настоящее время задача сегментации изображений включает следующие подобласти: семантическая сегментация, сегментация экземпляров и паноптическая сегментация — новая..
ТОП-10 НАВЫКОВ ПО АНАЛИТИКЕ ДАННЫХ, ВОСТРЕБОВАННЫХ В 2022 ГОДУ
Машинное обучение питон R Облачные вычисления Глубокое обучение Таблица Google Колаб Статистика Визуализация данных Искусственный интеллект (ИИ) Наука о данных — это революционная технология, которая становится все более популярной во многих отраслях. За последние несколько лет спрос на специалистов по данным неуклонно растет. Многие компании, такие как ваша и моя, ищут профессионала, способного справиться с постоянно растущим объемом данных нашей компании. Специалисты по..
Путешествие в науку о данных
Как спланировать успешную карьеру Введение Я ни в коем случае не нахожусь там, где хотел бы быть в своей карьере, но я наслаждаюсь каждой частичкой своего путешествия. Ранее я заявлял, что Самый важный проект в области науки о данных заключается в постоянном добавлении ценности самому себе. Самый важный проект в области науки о данных Проект, который должен выполнять каждый специалист по анализу данных todatascience.com..
Тонкая настройка языковых моделей с помощью FastAI
Если вы когда-либо пытались настроить модель на основе трансформаторов, такую ​​​​как GPT2, вы, должно быть, столкнулись с множеством проблем, как и я. Будь то подготовка набора данных, создание загрузчика данных, добавление токенов, создание масок внимания или создание пользовательского цикла обучения (если вы такой же стойкий пользователь PyTorch, как и я), нам требуется довольно много времени, чтобы в состоянии сделать это. Кроме того, отсутствие онлайн-ресурсов (на момент написания..
Анализ и оптимизация производительности модели PyTorch — часть 2
Как определить и уменьшить нагрузку на ЦП на этапе обучения с помощью PyTorch Profiler и TensorBoard Это вторая часть серии постов на тему анализа и оптимизации модели PyTorch, работающей на GPU. В нашем первом посте мы продемонстрировали процесс — и значительный потенциал — итеративного анализа и оптимизации модели PyTorch с использованием PyTorch Profiler и TensorBoard . В этом посте мы сосредоточимся на конкретном типе проблемы с производительностью, которая особенно..