Новости и статьи о методах машинного обучения, учебные материалы по разработке своих моделей
По расчетам инженеров, в этом случае энергоэффективность при тренировке нейросети возрастет более чем в 100 раз, а точность останется на прежнем уровне.
В обновление ML.NET специалисты включили возможность кластеризации, был упрощён процесс проверки моделей и исправлены некоторые ошибки.
Нейросеть DeepMind анализирует видео с YouTube с прохождением игр людьми, а затем запоминает эффективные шаги и применяет их на практике.
Архив содержит 40-секундные ролики с различными дорожными ситуациями. Они необходимы для создания систем автопилота.
Команда проекта обещает улучшение качества контента в наборе. В новой версии YouTube-8M 6,1 млн видео, на каждом из которых в среднем 3 ярлыка.
AutoAugment изменяет картинки путем отражения, обрезания и изменения цвета. Так можно увеличивать объем тренировочных наборов без добавления новых данных.
Система корректирует пиксели на картинке таким образом, чтобы технологии распознавания лиц давали сбой. По словам создателей, она позволит сохранять конфиденциальность и бороться с раскрытием персональных данных.
В чипе Jetson Xavier, созданном специально для робототехники, находится более 9 миллиардов транзисторов с производительностью около 30 терафлопс, что сопоставимо по мощности с крупной рабочей станцией, но с энергопотреблением не более 30 Вт. Для разработчиков под Jetson Xavier NVIDIA создала полноценный Isaac SDK.
