Moscow Python Podcast. Машинное обучение и CUDA (level: middle+) |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод 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 Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-12-17 09:42 Одно из самых популярных применений питона на сегодняшний день — машинное обучение. Но с появлением диплернинга вычислительной мощности обычного процессора перестало хватать. Современное обучение приходится проводить на GPU, и популярные фреймворки, вроде PyTorch, TensorFlow, Caffe, облегчают взаимодействие с низкоуровневой частью, насколько возможно. Источник: www.youtube.com Комментарии: |
|