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 →
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…
В сегодняшнем материале рассказывается про Neuropod, движок вывода глубокого обучения с открытым исходным кодом от Uber ATG. Это слой абстракции над фреймворками глубокого обучения, решающий проблему быстрой замены написанных на разных фреймворках моделей и проблему адаптации модели для производственных сред, помогающий построить единый и оптимизированный конвейер входных данных. Подробности, как обычно, под катом. Приятного чтения!