Google Colaboratory |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2018-11-01 04:40 Конечно, упоминая облачные GPU-вычисления, необходимо отметить и облачный сервис Google Colaboratory, позволяющий бесплатно натренировать свою сеть в среде Keras/TensorFlow. Тут можно запустить и настроить виртуальную машину (ноутбук Jupyter), подключить к ней GPU NVIDIA Tesla K80. Бесплатно. Правда, всего на 12 часов, но этого времени вполне хватит для обучения в большинстве случаев. Если нет, можно сохранить модель и продолжить обучение. Работать можно прямо из броузера Chrome, установив в нём специальное расширение. Сохранять рабочие ноутбуки можно в свой Google Drive. Keras и TensorFlow устанавливать не требуется, можно сразу импортировать. Другие библиотеки надо устанавливать. Данные с Kaggle можно забирать с помощью kaggle-cli https://github.com/floydwch/kaggle-cli. Для работы с данными из web есть все средства Linux, например wget. Для своих локальных данных есть модуль files в библиотеке google.colab, позволяющий делать download и upload. В принципе, 12 часов виртуальной машины с достаточно мощным графическим ускорителем вполне достаточно для большинства случаев. Если нет, вероятно, речь уже идёт о задаче, обеспеченной финансированием. Здесь же можно без дополнительных затрат сделать дипломную работу, проверить идею или прогнать прототип для инвесторов. И да, над проектами Google Colab можно работать совместно. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: colab.research.google.com Комментарии: |
|