NatML: Машинное обучение стало проще Используйте машинное обучение везде За последние несколько лет мы стали свидетелями творческого взрыва в создании пользовательского контента. Такие приложения, как TikTok и Snapchat, создали целые экосистемы изобретательности, ориентированной на пользователя, с пользователями любого возраста и происхождения, создающими замечательный, забавный и часто поразительный контент. Подавляющее большинство этой технологии построено на машинном обучении ...

Не было недостатка в превосходных исследованиях компьютерного зрения, представленных на недавно завершившейся конференции CVPR 2020 года. В этой статье мы подробно рассмотрим несколько из них, которые касаются мобильных или периферийных задач или имеют значение для них. Хотя не все эти документы напрямую связаны с мобильными приложениями, их значение для мобильного машинного обучения имеет большое значение. Они продвигают задачи машинного обучения, которые обычно выполняются на..