Новые материалы

Обзор за 2019 год, создание текста на Android, умные тележки для покупок, Core ML + Vapor и многое другое НОВОСТИ [Fritz AI] Обзор за 2019 год 2019 год был насыщенным и захватывающим для мобильного машинного обучения. Отрасль в целом достигла невероятных успехов, и наша команда сделала все возможное, чтобы не отставать. В духе размышлений о прошедшем году мы подготовили ряд обзоров, которые, как мы думаем, вам понравятся: Машинное обучение на мобильных устройствах и на..

Моральная оценка — это вопрос о том, что достойно вашего уважения. Не уделять должного внимания философии — это на самом деле самая опасная ошибка, которую вы можете совершить. Это потому, что без фундамента философии жизненные действия человека будут напрасными впустую, без знания смысла, цели и истинного, глубоко укоренившегося счастья. Прежде чем мы начнем, я хочу признать, что формирование моральных ценностей — это процесс, зависящий от пути, и что люди обычно принимают веру..

Введение. Децентрализованные приложения для голосования могут революционизировать то, как мы проводим выборы и принимаем решения в обществе. Используя технологию блокчейн, эти приложения могут обеспечить безопасную и прозрачную платформу для голосования и принятия решений. В этой статье мы рассмотрим, как создать децентрализованное приложение для голосования с использованием Django и Web3. Шаг 1: Настройка среды разработки Для начала нам нужно настроить нашу среду разработки. Нам..

Новички в области глубокого обучения быстро узнают, что рекуррентные нейронные сети (RNN) предназначены для построения моделей для последовательных задач с данными (например, языкового перевода), тогда как сверточные нейронные сети (CNN) предназначены для задач, связанных с изображениями и видео. Это довольно хорошее правило большого пальца, но недавняя работа в Facebook показала отличные результаты для последовательных данных, просто используя CNN. В этой статье я описываю свою работу..

Мнение Многообещающие сквозные платформы машинного обучения: почему универсальные решения не всегда работают Важность настройки и гибкости в инфраструктуре машинного обучения В прошлом году мой почтовый ящик заполонили компании MLOps, пытающиеся продать свою универсальную инфраструктуру. Но не только там, по сравнению с доковидными годами, среди экспонентов на конференциях также доминировали платформы ML (Ops). Вы также можете найти много спама под каждой соответствующей статьей..