Поиск по сайту Поиск
Стэнфордский курс: лекция 8. ПО для глубокого обучения

В предыдущих главах мы познакомились с основами обучения нейросетей и выяснили, чему при этом стоит уделять больше внимания. Сегодня вы отдохнёте от математики и узнаете о популярных фреймворках и библиотеках машинного обучения, а также о том, зачем для работы с нейросетями нужны GPU.

Редакция 22 октября 2019 237
Анализ производительности нейросетей на GPU с помощью NVIDIA Visual Profiler (часть 1)

Специалисты Data Science делятся на два лагеря: те, кому кажется, что нейросети обучаются слишком медленно, и те, кому скоро тоже начнёт так казаться. В этой статье мы расскажем, как проанализировать и «прокачать» приложения машинного обучения с помощью профилирования.

Редакция 18 октября 2019 244
7 советов для работы с небольшими данными

В современном мире считается, что Big Data — ключ к созданию успешных проектов машинного обучения. Но проблема в том, что данных часто бывает недостаточно. И построить на них хорошую нейросеть — всё равно что пытаться проехать 1000 километров на внедорожнике с одним литром бензина. В этой статье мы поделимся советами по улучшению моделей машинного обучения […]

Редакция 15 октября 2019 246
Квантовые нейронные сети на процессорах будущего

Законы квантовой механики в теории позволяют создать новый тип вычислительных машин, способных решать сверхпроизводительные задачи, недоступные даже самым мощным современным суперкомпьютерам. Квантовые процессоры смогут манипулировать огромными объёмами данных за один проход и моделировать нейронные сети экспоненциального размера. В этой статье мы расскажем об особенностях и преимуществах квантового искусственного интеллекта по сравнению с классическим машинным обучением.

Редакция 11 октября 2019 265