Применение зашифрованных данных для машинного обучения без их расшифровки В этой статье обсуждаются передовые криптографические методики. Это лишь обзор исследований, проводимых в Julia Computing. Не используйте приведённые здесь примеры в коммерческих приложениях. Всегда консультируйтесь с криптографами, прежде чем применять криптографию. Здесь можно скачать пакет, реализующий всю магию, а здесь находится код, который рассматривается в статье. Читать дальше →
В рамках этой статьи будет использоваться пакет SDK для Машинного обучения Azure для Python 3 для создания и применения рабочей области Службы машинного обучения Azure. Эта рабочая область — основной блок в облаке для экспериментов, обучения и развертывания моделей машинного обучения с помощью Машинного обучения Azure. Читать дальше →
Хорошо продуманный процесс структурирования проектов машинного обучения поможет быстро создавать новые репозитории GitHub и с самого начала ориентироваться на элегантную программную архитектуру. Команда VK Cloud перевела статью о том, как организовать файлы в проектах машинного обучения, используя VS Code. Шаблон для создания проектов машинного обучения можно скачать на GitHub. Читать дальше →
На определенном этапе своего проекта AI вам придется решить, какую среду машинного обучения вы будете использовать. Для некоторых задач традиционных алгоритмов машинного обучения будет достаточно. Однако, если вы работаете с большим объемом текстов, изображений, видео или речевых данных, рекомендуется использовать глубокое обучение. Итак, какую среду глубокого обучения выбрать? Эта статья посвящена сравнительному анализу существующих сред глубокого обучения. Читать дальше →