Публикации по теме 'heartbeat'


«Текст в цвет» с нуля с помощью CLIP, PyTorch и Hugging Face Spaces
Введение Это вторая часть из серии статей об использовании CLIP с нуля для оценки изображений и управления ими путем сравнения их с текстовыми подсказками. Часть первую можно найти здесь : Использование CLIP и Gradio для оценки сходства между текстовыми подсказками и диапазонами цветов Изучение основ работы с предварительно обученными моделями CLIP и библиотекой Python CLIP heartbeat .comet.ml В последнем посте я..
Практическое руководство к методам выбора функций: гибридные методы
Часть 5: Объединение методов выбора фильтра, оболочки и встроенных функций Эта статья является пятой из серии, посвященной практическим подходам к методам выбора функций. Если вы пропустили какие-либо другие сообщения, я бы порекомендовал их проверить: Практическое руководство по методам выбора функций: введение . Практическое руководство по методам выбора функций: методы фильтрации . Практическое руководство к методам выбора функций: методы оболочки . Практическое..
Настройте Google Карты в Android
Вступление У вас отличный продукт, и вы хотите, чтобы он соответствовал тому, как ваше мобильное приложение выглядит и ощущается. Такая последовательность важна для создания привлекательного пользовательского опыта. Допустим, в этом приложении вам нужно использовать карты таким образом, чтобы они соответствовали вашему бренду. К счастью, есть способ легко создавать собственные стили на Google Картах. С помощью индивидуального стиля вы можете изменить внешний вид своей карты в..
Решение о постройке или покупке ИИ
Компании во всех отраслях изучают возможности ИИ для их бизнес-моделей. Хотя выявить варианты использования ИИ сложно, их реализация добавляет совершенно новый уровень сложности. В этом процессе один из самых фундаментальных вопросов, на который вы должны ответить, - строить или покупать. Как мы увидим в этом посте, ответ на этот вопрос редко бывает простым решением или / или . Почему покупка ИИ как услуги (AIaaS) кажется очевидным выбором Когда говорят об искусственном..
Три простых шага к лучшему пониманию ваших данных
Вы не можете эффективно моделировать то, чего не понимаете Вы выполняете понимание данных… чтобы понять. А понимание — это процесс. Процесс, который, помимо прочего, требует от вас изучения ваших данных, выявления потенциальных выбросов, проверки поврежденных или отсутствующих выборок и поиска несоответствий, чтобы помочь вам определить характеристики ваших данных. Потому что, когда вы понимаете эти характеристики, вы лучше понимаете процесс генерации данных , который привел к..
Классификация изображений — Практическое руководство — Часть 1
Вводное руководство по концепциям и моделям классификации изображений С развитием современного глубокого обучения диапазон приложений для классификации изображений продолжает стремительно расти. В 2013 году Google включил функцию, которая позволяла пользователям извлекать фотографии из своих библиотек на основе объектов, присутствующих на изображении. Эта функция превратилась в доказательство концепции для многих других приложений компьютерного зрения, и вскоре изображения..
Модель машинного обучения для развертывания
Проблемы, стратегии и инструменты для обслуживания моделей на уровне производства Введение Достаточно ли построить, обучить, протестировать и переобучить модель на новых данных, основанных на результатах прошлого обучения? Казалось бы, ваша модель теперь готова к следующему этапу развертывания, но это не так. Развертывание модели, пожалуй, самый сложный и самый непонятный компонент MLOps. Развертывание модели ни в коем случае не является универсальным процессом. Ожидания..