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 →
Это третья статья из серии “Обзор исследований в области глубокого обучения” (Deep Learning Research Review) студента Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе Адита Дешпанда (Adit Deshpande). Каждые две недели Адит публикует обзор и толкование исследований в определенной области глубинного обучения. В этот раз он сосредоточил свое внимание на применении глубокого обучения для обработки текстов на естественном языке. Читать дальше →
Привет, Хаброжители! Мы хотим поделиться с вами главой из книги «Алгоритмы машинного обучения» , которую уже можно предзаказать на нашем сайте.В этой главе1.Вариационные автоэнкодеры для обнаружения аномалий временных рядов2.Сети смешанной плотности, использующие амортизированный вариационный вывод3.Механизм внимания и трансформеры4.Графовые нейронные сети5. Исследования в области ML: глубокое обучение Читать далее
Технологии глубокого обучения за короткий срок прошли большой путь развития — от простых нейронных сетей до достаточно сложных архитектур. Для поддержки быстрого распространения этих технологий были разработаны различные библиотеки и платформы глубокого обучения. Одна из…