ИИ, больше RTX и автопилот: главное с конференции GTC 2019
Её проводит NVIDIA, поэтому многие анонсы и выступления связаны именно с достижениями в сферах ИИ, графики, облачных ресурсов и беспилотного транспорта.
Новости и статьи о методах машинного обучения, учебные материалы по разработке своих моделей
Её проводит NVIDIA, поэтому многие анонсы и выступления связаны именно с достижениями в сферах ИИ, графики, облачных ресурсов и беспилотного транспорта.
По итогам NVIDIA GTC 2019 собрали для вас четыре современных примера применения GPU: технологические тренды, за которые стоит зацепиться айтишникам.
В городах остро встаёт проблема нехватки парковочных мест. В этой статье мы напишем на Python программу, которая будет сообщать о наличии свободных мест.
Теорию лучше совмещать с практикой. Если вы изучаете Data Science, то вам стоит попробовать себя в соревнованиях Kaggle.
Машинное обучение можно применять в разных сферах, в том числе и искусстве. Рассматриваем проект по созданию лиц аниме-девушек с помощью глубокого обучения.
Сможет ли робот превратить кусок холста в произведение искусства? А если это нейросеть, обученная на великих картинах? Почувствуйте всю силу современных технологий в тесте «Нейросеть или художник», который мы сделали…
Наш подписчик прислал вопрос в редакцию Tproger: «Искусственный интеллект: как и где изучать». Представляем вашему вниманию ответы экспертов.
Продолжаем знакомство с библиотекой CNTK. В этот раз мы познакомимся с регрессионным анализом.
Приглашенные спикеры рассказали об использовании цифровых технологий в сферах торговли, маркетинга и информационных технологий.
Знаете ли вы, как работает беспилотный транспорт? В статье вы прочитаете о перспективах автономных автомобилей и технологиях, применяемых для их создания и обучения. А также о том, рискуют ли таксисты и дальнобойщики потерять работу с появлением автономных автомобилей.
В машинном обучении существует множество разных алгоритмов, в которых порой не только новичку, но и профессионалу сложно разобраться. Представляем вашему вниманию краткий обзор топ-10 алгоритмов, с которых можно начать знакомство с машинным обучением.
Без знания алгоритмов программисту невозможно устроиться на работу. Проверьте свои знания с помощью нашего интерактивного теста на владение алгоритмами.
На практическом примере использования библиотеки CNTK в медицинских целях показано, как нужно правильно подбирать критерии оптимизации, чтобы получить наибольшую точность модели машинного обучения…
Что такое Microsoft Cognitive Toolkit, зачем вам её использовать, как установить библиотеку и запустить свою первую нейронную сеть.
Автоматизация правит миром. Разбираемся, как, используя цепи Маркова, на основе двух существующих аккаунтов, сделать самообучающегося Twitter-бота.
В этой статье мы шаг за шагом создадим нейросеть на Go для решения задачи классификации, попробовав с её помощью различить цветы ириса.
Скрытые модели Маркова и преобразование Фурье – доступная реальность в алгоритмах распознавания речи.
Русскоязычный курс, рассматривающий как базовые понятия компьютерного зрения, так и ряд современных алгоритмов, позволяющих решать практические задачи. Отдельно отмечается связь методов компьютерного зрения с обработкой зрительной информации в мозгу человека. Курс…
В этой статье кратко описаны восемь главных алгоритмов машинного обучения и то, как использовать их на практике. Будет полезно для структурирования знаний.
Три способа классифицировать входящую корреспонденцию. Google начала серию статей, рассказывающих о повседневном и полезном применении машинного обучения.
Руководство написано для тех, кто раннее не был знаком с машинным обучением. Это введение в машинное обучение на основе написания алгоритма, который будет предсказывать, сколько человек выживет при крушении «Титаника». Предполагается, что вы уже имеете опыт работы с Python и что вы знакомы с Pandas на базовом уровне.
Русскоязычный курс, посвященный базовым принципам машинного обучения. Курс прочитан в 2014 году, лекторы курса — Игорь Кураленок и Никита Поваров.
Русскоязычный видеокурс в рамках проекта «Техносфера Mail.Ru Group», рассказывающий об основных методах, применяемых при создании поисковых систем. Некоторые из них – хороший пример смекалки, некоторые показывают, где и как можно…
Это руководство поможет вам создать классификатор изображений, используя лишь 10 строк кода и TensorFlow — библиотеку машинного обучения от Google.
Тема искусственного интеллекта стала особенно популярной в последние годы. Умные машины научились блефовать, обыгрывать профессиональных игроков в настольные игры, делать переводы и распознавать человеческий голос. Каждую неделю мы узнаем о всё…
Достаточно известный среди любителей языка Python разработчик по имени Гаррисон «Sentdex» Кинсли выпустил очередной курс, «Python Plays GTA V».
С 10 по 12 мая проходила ежегодная конференция Microsoft Build 2017.Компания представила множество интересных новинок, о которых мы расскажем в этом обзоре.
С 8 по 11 мая в Калифорнии проходила ежегодная конференция NVIDIA GTC 2017, посвящённая GPU-технологиям. Мы подготовили обзор ключевых событий мероприятия.
В статье подробно описывается пример создания нейронной сети для классификации текста при помощи TensorFlow. Материал понятен даже без спецподготовки.
Отличный наглядный курс, посвященный теоретическим основам реализации алгоритмов машинного обучения и сопровождаемый реальными практическими примерами.
Согласно Википедии, машинное обучение (англ. Machine Learning) — обширный подраздел искусственного интеллекта, математическая дисциплина, использующая разделы математической статистики, численных методов оптимизации, теории вероятностей, дискретного анализа, и извлекающая знания из данных.
Рассказывает Даниель Джеффрис Это третья статья из цикла, посвящённого изучению ИИ и всего, что с ним связано. В первой части мы обсуждали теорию, во второй — готовились к решению практических…