цифровая электроника
вычислительная техника
встраиваемые системы

 



Основные термины и принципы машинного обучения

Автор: Mike(admin) от 19-10-2023, 23:55

Как и в случае с любой другой темой, понимание основных терминов машинного обучения (МО) может помочь вам понять более сложные темы, необходимые для построения модели МО и позволить ей делать прогнозы. В данном материале обобщены несколько ключевых терминов, с которыми каждый может столкнуться при изучении искусственного интеллекта и машинного обучения.


Основные термины и принципы машинного обучения

Наиболее распространенные задачи в машинном обучении

Автор: Mike(admin) от 29-09-2023, 03:55

Машинное обучение (МО) предполагает обучение компьютерной системы делать прогнозы на основе незнакомых данных. Это достигается за счет использования наблюдений системы во время обучения с использованием набора помеченных или немаркированных обучающих данных. Какой бы разнообразной ни была тема машинного обучения, в большинстве проектов машинного обучения есть много общего. В данной статье будут рассмотрены шаги, которые обычно встречаются в каждом проекте машинного обучения.


Наиболее распространенные задачи в машинном обучении

Сравнение современных подходов к программированию: искусственный интеллект vs алгоритмы vs машинное обучение

Автор: Mike(admin) от 1-08-2023, 23:55

Слова «искусственный интеллект» (ИИ), «машинное обучение» (МО) и «алгоритм» слишком часто неправильно используются, путаются и понимаются неправильно. Они используются взаимозаменяемо, хотя имеют фиксированное значение. К сожалению, эти значения, если их не понять, могут внести путаницу в быстро развивающуюся область, которая и без того достаточно сложна. В данном материале мы рассмотрим в общем алгоритмы, искусственный интеллект и основы машинного обучения, что они собой представляют, как и где они используются, и почему каждый из них был создан. Мы начнем с алгоритмов, поскольку они составляют основу для ИИ и МО.


Сравнение современных подходов к программированию: искусственный интеллект vs алгоритмы vs машинное обучение

Особенности разработки систем искусственного интеллекта

Автор: Mike(admin) от 29-03-2023, 03:55

Искусственный интеллект (ИИ) проникает почти во все отрасли человеческой жизнедеятельности. От приложений, которые мы используем, таких как Google Maps, до автоматизации производства и параллельной парковки автомобилей, ИИ уже здесь, и он не исчезнет.


Особенности разработки систем искусственного интеллекта

ИИ может стать новой нормой для систем, с которыми мы взаимодействуем и от которых зависим. Это означает, что это также станет нормой для разработчиков систем, которые хотят создавать современные и конкурентоспособные продукты. Но ИИ создает проблемы при проектировании для инженеров, традиционно обученных проектированию аналоговой и цифровой логики. К счастью, существуют устройства, библиотеки, средства обучения и средства разработки, которые помогут ускорить процесс обучения.

Сравнение бесплатных платформ машинного обучения

Автор: Mike(admin) от 11-04-2022, 05:55

Если вы хотите начать работу с машинным обучением, вы можете быстро оказаться в растерянности из-за огромного количества различных платформ, предлагающих различные услуги и возможности в плане машинного обучения.


Сравнение бесплатных платформ машинного обучения

В данной статье вы познакомитесь с несколькими интересными (и бесплатными) платформами машинного обучения для различных приложений, чтобы вы могли быстро приступить к работе. Обратите внимание, что это лишь небольшой набор платформ, и основная цель статьи – дать вам обзорное представление, чтобы вы могли начать более эффективно проводить собственные исследования.

Квантование нейронной сети: что это такое и как оно связано с TinyML?

Автор: Mike(admin) от 11-03-2022, 05:05

Основная проблема в TinyML заключается в том, как взять относительно большую нейронную сеть, иногда порядка сотен мегабайт, и заставить ее работать на микроконтроллере с ограниченными ресурсами, сохраняя при этом минимальный бюджет мощности. С этой целью наиболее эффективным методом является квантование.


Квантование нейронной сети: что это такое и как оно связано с TinyML?

Эта статья даст базовое понимание квантования, что это такое, как оно используется и почему это важно.

Что такое TinyML

Автор: Mike(admin) от 12-01-2022, 05:55

Машинное обучение — это динамичная и мощная область компьютерных наук, которая проникла почти во все цифровые объекты, с которыми мы взаимодействуем, будь то социальные сети, наши мобильные телефоны, автомобили или даже бытовая техника. Тем не менее, еще есть много мест, куда машинное обучение хотело бы попасть, но ему трудно добраться. Это связано с тем, что многие современные модели машинного обучения требуют значительных вычислительных ресурсов и энергопотребления для выполнения логического вывода.


Что такое TinyML

Потребность в высокопроизводительных вычислительных ресурсах привела к ограничению многих приложений машинного обучения облачными вычислениями, где легко доступны вычисления на уровне центра обработки данных. Чтобы позволить машинному обучению расширить свои возможности и открыть новую эру в данном направлении, мы должны найти способы упростить реализацию машинного обучения на небольших устройствах с более ограниченными ресурсами. Это стремление привело к созданию области, известной как Tiny Machine Learning (компактное машинное обучение) или TinyML (термин, зарегистрированный под торговой маркой TinyML Foundation, который стал синонимом технологии).

QuickFeather – плата с возможностями машинного обучения для Интернета вещей

Автор: Mike(admin) от 11-03-2020, 11:55

QuickLogic Corporation и Antmicro совместно анонсировали QuickFeather, плату, разработанную для следующего поколения IoT-устройств с низким энергопотреблением. Помимо дизайна аппаратного обеспечения с открытым исходным кодом, доступного сегодня на GitHub, Antmicro также добавила поддержку платы QuickFeather в операционной системе реального времени Zephyr (RTOS), а также в своей среде моделирования Renode с открытым исходным кодом.


QuickFeather – плата с возможностями машинного обучения для Интернета вещей

ARM представила новый процессор машинного обучения и нейронный процессор для искусственного интеллекта в конечных устройствах Интернета вещей

Автор: Mike(admin) от 17-02-2020, 03:55

Компания ARM представила значительные дополнения к своей платформе искусственного интеллекта (ИИ), включая IP-ядро машинного обучения, процессор Arm Cortex-M55 и Arm Ethos-U55 NPU. Эти новые устройства предназначены для обеспечения совокупного повышения производительности машинного обучения в 480 раз, новое IP-ядро и поддержка унифицированной цепочки инструментов позволяют разработчикам аппаратного и программного обеспечения ИИ реализовывать инновационные идеи в системе, что приводит к беспрецедентным уровням машинного обучения на небольших устройствах Интернета вещей (IoT) с ограниченным энергопотреблением.


ARM представила новый процессор машинного обучения и нейронный процессор для искусственного интеллекта в конечных устройствах Интернета вещей

Как обучить многослойную нейронную сеть

Автор: Mike(admin) от 5-02-2020, 13:35

Из предыдущих статей по нейронным сетям вы узнали о классификации данных с использованием простых нейронных сетей на основе персептрона. Но мы можем значительно повысить производительность персептрона, добавив слой скрытых узлов, но эти скрытые узлы также усложняют обучение. В этом материале будут даны основы обучения многослойной нейронной сети.


Как обучить многослойную нейронную сеть

Предыдущая статья продемонстрировала, что однослойный персептрон просто не может обеспечить производительность, которую мы ожидаем от современной архитектуры нейронных сетей. Система, ограниченная линейно разделяемыми функциями, не сможет аппроксимировать сложные отношения ввода-вывода, которые возникают в реальных сценариях обработки сигналов. Решение представляет собой многослойный персептрон, такой как приведенный далее.


Назад Вперед
Наверх