Публикации по теме 'edge-ai'
Edge AI, экономичный AI и федеративное обучение 101, часть 1
Некоторые важные концепции в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) включают в себя периферийный ИИ, экономичный ИИ и федеративное обучение. Они решают конкретные проблемы и требования в области искусственного интеллекта и машинного обучения, такие как низкая задержка, эффективность использования ресурсов, конфиденциальность и масштабируемость. Они позволяют использовать ИИ в более широком спектре приложений, в том числе с ограниченными ресурсами, проблемами..
Новые материалы
Навигация по дрейфу признаков с помощью анализа абляции
Постоянно меняющийся ландшафт данных часто приводит к серьезной, но малозаметной проблеме, известной как дрейф функций . Это может незаметно подорвать ваши модели, со временем снижая их..
Как начинающий программист, читайте код других людей
Одна из вещей, которые я делал (и до сих пор делаю честно) активно — читал код других людей, в том числе код Oracle из классов JRE.
Есть так много разных способов сделать одно и то же в..
Обзор спецификации реактивного потока
Спецификация Reactive Streams — это стандарт асинхронной обработки потоков с неблокирующим противодавлением.
Что такое неблокируемость? В вычислениях..
TensorFlow, открытый ИИ и демократизация практики ИИ
К середине прошлого десятилетия (2010-е годы) проблемы машинного обучения на арене практиков выходили из области структурированных данных, которая в основном является числовой. Неструктурированные..
Оптимизация тестирования веб-приложений с помощью Cypress: руководство для начинающих
Веб-приложение должно быть протестировано, чтобы убедиться, что оно работает должным образом и предоставляет пользователям положительный опыт. Это может быть длительной и сложной процедурой. Один..
Построение моделей машинного обучения в облаке: смена парадигмы
Различие между постоянными и эфемерными вычислениями для разработки машинного обучения
В 2017 году я запустил свою первую модель машинного обучения (ML) в облаке, однако в то время я об этом..
Простое руководство по большинству моделей обработки естественного языка - Эпоха LSTM - Seq2Seq, InferSent…
Краткое изложение происхождения, вариантов использования и преимуществ / недостатков языковых моделей LSTM: Seq2Seq, Skip-Thought, Quick Thought, InferSent, ELMo, Flair и ULMFiT.
По мере того,..