Публикации по теме 'edge-computing'
7 вещей, которые нужно знать перед использованием AWS Panorama
Машинное обучение становится необходимым для многих компаний, и они хотят использовать его для оптимизации своей деятельности и создания новых услуг. Одна из проблем заключается в том, что иногда вам нужно развернуть модель в среде с ограниченным подключением к Интернету и отсутствием операторов для управления инфраструктурой машинного обучения. В этом случае вам нужно использовать машинное обучение на Edge и иметь возможность удаленно развертывать и отслеживать свои модели и..
Адаптивный ИИ на периферии: новая волна в ИИ и машинном обучении
Сек Чай, технический директор и соучредитель Latent AI, Inc.
Доступность высокопроизводительных графических процессоров и быстрое развитие программных сред машинного обучения (Tensorflow, Pytorch, Caffe) обеспечили недавний успех в развертывании приложений глубокого обучения в облаке. Приложения для видеоаналитики, обработки звука, обработки естественного языка (NLP) становятся популярными, поскольку потребители получают выгоду от нового пользовательского опыта, основанного на силе..
Сжатие модели — что, почему и как.
В этой статье мы рассмотрим, что, почему и как происходит сжатие модели.
Что такое сжатие модели?
Сжатие модели — это, по сути, любой метод, который можно использовать для уменьшения размера, требуемых вычислений и общей занимаемой площади модели при сохранении ее производительности. Как правило, все они предназначены для тестового этапа, а для обучения мы можем взять любой объем вычислений.
Зачем нужно сжатие модели?
В последнее время наметилась тенденция разработки больших, плохих..
Граничные вычисления в здравоохранении
Ambient Digital Assistance в сфере здравоохранения на периферии
«Периферийные вычисления чрезвычайно важны в здравоохранении по нескольким причинам. И одна из главных причин — конфиденциальность».
Граничные вычисления — это вычислительный процесс, в котором реальный ЦП и его модули будут делать все, включая обучение моделей, прямо на граничном устройстве, вместо того, чтобы данные направлялись в облако для обработки, а затем возвращались обратно ( 1 ) . Итак, почему это важно?..
MacBook Pro + Jetson+Cervical AI (часть 1)
Пошаговое развертывание Cervical AI на Jetson AGX Xavier
Наш цервикальный ИИ состоит из следующих компонентов:
Веб-сервер + база данных (Myseq) ML-сегментация (MaskRCNN) ML-предсказание (наша модифицированная предварительно обученная ResNet на основе CNN)
Подготовьте аппаратное подключение:
На ноутбук необходимо установить VirtualBox + Ubuntu 16.04 или Ubuntu 18.4, другой Linux не будет поддерживаться драйвером Nvidia и другими утилитами.
Для Cervical AI с открытым..
Ускорение ИИ и почему периферийные устройства являются катализаторами
Искусственный интеллект существует с 1950-х годов, когда ученые и математики пришли к выводу, что хотят посмотреть, смогут ли они заставить машины думать как человек. С момента появления идеи об искусственном интеллекте технологии развивались постепенно, но постепенно в течение последних 70 лет. От первых компьютеров и даже электронных видеоигр с простой механикой искусственного интеллекта до чего-то вроде электронного калькулятора — они показали, насколько эффективнее машины выполняют..
Отслеживание людей в реальном времени на периферии с Raspberry Pi
Делайте крутые вещи с данными!
Отслеживание - важная проблема в области компьютерного зрения . Он включает в себя отслеживание объекта по последовательности кадров. Идентификатор присваивается объекту при первом появлении, а затем этот идентификатор переносится в последующих кадрах.
Использование слежения стремительно набирает обороты с появлением приложений в розничных магазинах, беспилотных автомобилях, системах безопасности и наблюдения, системах захвата движения и многих..
