Открыть список
Как стать автором
Обновить
  • по релевантности
  • по времени
  • по рейтингу

Встречаем Windows Machine Learning — WinML

Data MiningAPIМашинное обучениеДизайн игрРазработка под Windows
Искусственный интеллект и машинное обучение — две хайповые тенденции последних лет. Необходимые для AI&ML объемы вычислений обычно выполняются в ЦОДах на специальном высокопроизводительном и энергоэффективном оборудовании (например, серверах с TPU). Эволюция циклична, и маятник качнулся обратно, в сторону вычислений на периферийных устройствах, таких как ПК, планшеты и IoT. В частности, это приведет к повышению скорости реакции устройств на голосовые команды и повысит комфортность общения с персональными ассистентами.



WinML — это новый набор API-интерфейсов, который позволит разработчикам использовать все возможности любого устройства Windows 10 для вычислений предварительно обученных моделей машинного обучения и загруженных в приложение в формате Open Neural Network Exchange (ONNX).
Читать дальше →
Всего голосов 14: ↑12 и ↓2 +10
Просмотры13.1K
Комментарии 16

Пробуем запустить GAN сети в OpenVINO

Блог компании IntelPythonМашинное обучениеУчебный процесс в IT
Tutorial

Репозиторий моделей Open Model Zoo библиотеки OpenVINO содержит много самых разных глубоких нейронных сетей из области компьютерного зрения (и не только). Но нам пока не встретилось GAN моделей, которые генерировали бы новые данные из шума. В этой статье мы создадим такую модель в Keras и запустим ее в OpenVINO.


Intro image

Читать дальше →
Всего голосов 7: ↑7 и ↓0 +7
Просмотры2.4K
Комментарии 4

ABBYY NeoML: как мы делали библиотеку машинного обучения и зачем она нужна

Блог компании ABBYYБлог компании MicrosoftOpen sourceПрограммированиеМашинное обучение


Привет, Хабр! Меня зовут Стас, и я отвечаю за направление Common Libraries в компании ABBYY. Недавно мы выложили на GitHub созданную нами библиотеку для машинного обучения NeoML.


NeoML — это кроссплатформенная C++ библиотека, позволяющая организовать полный цикл разработки ML-моделей. Основной фокус в ней сделан на простом и эффективном запуске готовых моделей на различных платформах. Даже если эти модели созданы другими фреймворками.


Вы спросите: зачем нужна еще одна библиотека машинного обучения?


Ниже я отвечу на этот вопрос, расскажу, как мы создавали нашу библиотеку, с какими сложностями столкнулись и что в итоге получилось. И в конце приведу результаты сравнительных замеров производительности.

Читать дальше →
Всего голосов 49: ↑49 и ↓0 +49
Просмотры10.8K
Комментарии 18

Как запихать нейронку в кофеварку

Блог компании RecognitorАнализ и проектирование системМашинное обучениеDevOpsКомпьютерное железо
Tutorial
Мир машинного обучения продолжает стремительно развиваться. Всего за год технология может стать мейнстримом, и разительно измениться, придя в повседневность.

За прошедший год-полтора, одной из таких технологий, стали фреймворки выполнения моделей машинного обучения. Не то, что их не было. Но, за этот год, те которые были — стали сильно проще, удобнее, мощнее.



В статье я попробую осветить всё что повылезало за последнее время. Чтобы вы, решив использовать нейронную сеть в очередном калькуляторе, знали куда смотреть.
Читать дальше →
Всего голосов 31: ↑31 и ↓0 +31
Просмотры11K
Комментарии 16