Digitrode

В предыдущей статье мы узнали, что нейронная сеть состоит из взаимосвязанных узлов, расположенных в слоях. Узлы на входном уровне распределяют данные, а узлы на других уровнях выполняют суммирование, а затем применяют функцию активации. Соединения между этими узлами являются взвешенными, это означает, что каждое соединение умножает переданные данные на скалярное значение.

Обратите внимание, что эта конфигурация называется однослойным персептроном. Да, у него есть два слоя (входной и выходной), но только один слой содержит вычислительные узлы. В этой статье мы рассмотрим функциональность персептрона, используя следующую нейронную сеть.

Нейронные сети являются инструментами обработки сигналов, которые в значительной степени основаны на структуре человеческого мозга. Они обычно связаны с таким понятием как искусственный интеллект (ИИ). Впрочем, термин «искусственный интеллект» неточный и сокращенный. Если вы определяете «интеллект» как способность быстро выполнять численные вычисления, то нейронные сети – это определенно ИИ. Но интеллект, возможно, гораздо больше – это такая вещь, которая проектирует систему, которая быстро выполняет численные вычисления, а затем пишет статью об этом, а потом обдумывает значение слова «интеллект», а затем задается вопросом, почему люди создают нейронные сети и пишут о них статьи.

Кроме того, искусственный интеллект не совсем искусственный. Это очень реальный разум, потому что это математическая система, которая работает в соответствии с интеллектом людей, которые его разработали.

Анализ текста – это автоматизированный процесс получения информации из текста. В сегодняшнем мире, насыщенном информацией, перед компаниями стоит задача следить за всеми твитами, электронными письмами, отзывами о продуктах и билетами в службу поддержки, которые поступают каждый день. Взять, к примеру, Google. В среднем, техническая компания обрабатывает более 40000 поисковых запросов в секунду, что составляет более 3,5 миллиардов поисковых запросов в день. Итак, как анализ текста может помочь компаниям справиться с информационной перегрузкой?

Машинное обучение (Machine Learning или ML) – одна из самых быстро развивающихся технологий сегодня. Разработчики ML ищут подходящую платформу для своих проектов с целью разработки приложений машинного обучения. Перечисленные здесь основные фреймворки машинного обучения удовлетворяют современные потребности разработчиков наиболее эффективным образом.

Машинное обучение согласно Википедии – это научное исследование статистических моделей и алгоритмов, помогающих вычислительной системе эффективно и независимо выполнять поставленные задачи, полагаясь исключительно на выводы и шаблоны, извлеченные из обучающих или полученных данных. Это подмножество технологий искусственного интеллекта. Таким образом, оно автоматически повышает производительность в зависимости от времени, взаимодействия и опыта, а также наиболее важного сбора полезных данных, относящихся к распределенным задачам.

Уже много лет компьютерные технологии развиваются с высокой степенью успеха. Человеческие жизни положили начало эпохе разработки мощных компьютерных систем для реализации своих мобильных приложений во всех вертикалях мира, будь то медицина, образование, бизнес и многое другое, с использованием соответствующих устройств.

TensorFlow – это библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом для задач машинного обучения и численных расчетов с использованием графиков потоков данных. Узлы графа представляют математические операции, в то время как ребра графа представляют многомерные массивы данных (тензоры), которые «текут» между ними. Эта гибкая архитектура позволяет развертывать вычисления на одном или нескольких процессорах или графических процессорах на настольном компьютере, сервере или мобильном устройстве без переписывания кода.

Первоначально разработанный командой Google Brain для проведения машинного обучения и исследований глубоких нейронных сетей, TensorFlow достаточно универсален, чтобы его можно было применять в самых разных областях. В этой статье вы узнаете, как установить TensorFlow на Raspberry Pi.

Intel Math Kernel Library – это библиотека математических функций с открытым исходным кодом для приложений глубокого обучения. Библиотека ускоряет процессы глубокого обучения и подобных математических аппаратов. Она содержит векторизованные и многопоточные блоки, которые можно использовать для реализации глубоких нейронных сетей с интерфейсами C и C++.

Несмотря на такую высокую производительность библиотеки, ее можно связать с платформой Arduino, и в этой статье будет показано, как это сделать.

Недавно со сцены на конференции NVIDIA по технологиям графических процессоров было объявлено о новом оборудовании, ориентированном непосредственно на радиолюбителей, преподавателей и студентов, модуль Jetson Nano и комплект разработчика Jetson Nano.

В последние год или два произошел резкий скачок доступности встраиваемого оборудования, способного выполнять задачи машинного обучения, и в результате мы увидели начало кардинальных изменений в применении машинного обучения ив том, как может быть построен Интернет вещей.

Во время выступления Injong Rhee на прошлогодней конференции Google Next в Сан-Франциско Google анонсировал два новых аппаратных продукта: плату разработки и USB-ускоритель. Оба продукта были построены на базе Edge TPU от Google, их специализированной интегральной микросхемы типа ASIC, разработанной для реализации возможностей машинного обучения.

Спустя почти год, аппаратное обеспечение незаметно перешло в статус «Beta» под названием «Coral», и теперь можно приобрести и плату разработки и USB-ускоритель для реализации проектов машинного обучения и искусственного интеллекта.

В последнее время машинное обучение начинает появляться в сети на всех уровнях, и эта тенденция, вероятно, сохранится в обозримом будущем. То, что когда-то было доступно только операторам суперкомпьютеров, нашло применение среди тех, кто обладает достаточно мощным настольным компьютером. Тем не менее, процесс уменьшения масштабов не останавливается. И недавно Microsoft объявила о появлении инструмента машинного обучения для встраиваемых систем.

Embedded Learning Library (ELL) – это набор инструментов, позволяющих Arduino, Raspberry Pi и т. п. использовать преимущества алгоритмов машинного обучения, несмотря на их небольшой размер и ограниченные возможности.