Deep Learning

TensorFlow 2.0 + Keras Crash Course

Ich habe heute einen großartiger TensorFlow 2.0 + Keras Crash Course für Forscher im Bereich des tiefen Lernens/Deep Learning durch den Schöpfer von Keras (Bibliothek für neuronale Netzwerke), François Chollet, entdeckt. Code wird auch in einem Colab-Notizbuch bereitgestellt. Bist du ein Forscher im Deep Learning Bereich? Fragst du dich, ob all das TensorFlow 2.0-Zeug für [...]

Computer Vision Annotation Tool (CVAT)

Ich habe heute Computer Vision Annotation Tool (CVAT) gefunden. Der Workflow für Video- und Bildanmerkung ist jetzt mit CVAT noch schneller geworden. Es ist ein kostenloses, interaktives Video- und Bildanmerkungstool für die Bildverarbeitung. Es wird bestimmt von viele Deep Learning Enthusiasten verwendet, um Millionen von Objekten im Bilder anzumerken. CVAT Einführung https://www.youtube.com/watch?v=L9_IvUIHGwM Anmerkungsmodus https://www.youtube.com/watch?v=6h7HxGL6Ct4 Interpolationsmodus [...]

Ich habe früher über Intel Movidius Neural Compute Stick (NCS) geschrieben. Heute habe ich Coral: Googles Low-End-Neuronennetz ASIC „Edge TPU“ in Form eines USB-Sticks für 80 $ oder eines RaspberryPi-ähnlichen Entwicklungsboards für 150 $ (beide von Mouser erhältlich) gefunden. Führt MobileNet v2 mit 100 Bildern pro Sekunde aus. Nettes Feature-Überblick bei Hackaday: https://hackaday.com/2019/03/05/google-launches-ai-platform-that-looks-remarkably-like-a-raspberry-pi/ Nicht so [...]

Ich habe hier eine Liste von Links die sehr interessante Spickzettel für Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze, Maschinelles Lernen, Deep Learning und Big Data gefunden und wollte es mit euch mitteilen: Big-O Algorithm Cheat Sheet: http://bigocheatsheet.com/ Bokeh Cheat Sheet: https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Python_Bokeh_Cheat_Sheet.pdf Data Science Cheat Sheet: https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-data-science-cheat-sheet-basics Data Wrangling Cheat Sheet: https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/02/data-wrangling-cheatsheet.pdf Ggplot Cheat Sheet: https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/03/ggplot2-cheatsheet.pdf Keras Cheat Sheet: https://www.datacamp.com/community/blog/keras-cheat-sheet#gs.DRKeNMs Machine Learning [...]

Ich habe heute etwas sehr interessant entdeckt und zwar: PlotNeuralNet: Latex-Code zum Zeichnen von neuronalen Netzwerken für Berichte und Präsentationen (Paket zum Zeichnen von ConvNets in LaTeX). Sie können es auch in Colab ausführen (tex → pdf → svg). Schauen Sie sich Beispiele an, um zu sehen, wie sie hergestellt werden. Nachfolgend einige Netzwerkdarstellungen: PS. Dies [...]

Uber hat gerade Ludwig herausgebracht, eine Toolbox für tiefes Lernen, in der kaum Programmierkenntnisse erforderlich sind, um ein Modell zu trainieren und Vorhersagen zu treffen. Es sind nur drei Befehle erforderlich: Ludwig trainieren, vorhersagen und visualisieren. Es ermöglicht seinen Benutzern, ein tiefes Lernmodell zu trainieren, indem sie lediglich Daten in einer Tabellendatei (CSV) und in [...]

Deep Learning Nieselregen

Ich habe seit ein paar Wochen keinen Beitrag geschrieben, da ich beschäftigt in Rumänien war wegen mein Promotionsstudium die ich in halbes Jahr erfolgreich beenden möchte. Heute habe ich etwas sehr interessant gefunden, und zwar: Deep Learning Drizzle oder Deep Learning Nieselregen, wenn Sie möchten :)) Bringen Sie sich in Deep Learning, Reinforcement Learning, Machine [...]

Vor ein paar Tagen habe ich über Deep Learning Studio geschrieben. Heute sah ich in der Artificial Intelligence & Deep Learning-Facebook-Gruppe, dass Emmanuel Chappat ein Werkzeug teilte, an dem er in den letzten Monaten gearbeitet hat und zwar: AiFiddle. AiFfiddle ist ein Tool zum Erstellen, Visualisieren und Trainieren von tiefen neuronalen Netzmodellen im Browser. AiFiddle Neural [...]

Ich habe heute Deep Learning Studio entdeckt und muss sagen: Ich finde es super, besonders für Leute die Deep Learning Modelle ohne Programmierkenntnissen (nur mit Drag & Drop) trainieren wollen! Deep Learning Studio ist eine Software, mit der man Deep Learning Modelle entwerfen und implementieren kann, ohne auch nur eine einzige Codezeile schreiben zu müssen. [...]

Papers with Code – GitHub Version

Um Deep Learning besser und schneller lernen, es ist sehr hilfreich eine Arbeit reproduzieren zu können. Ich habe hier damals über Papers with Code geschrieben. Heute möchte ich aber die GitHub Version von Papers with Code vorstellen. Zaur Fataliyev kümmert sich aktiv, um diese Liste zu erweitern. Die Papiere sind nicht nur nach Sternen sortiert, sondern auch nach [...]

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