deeplearning AI와 스포츠 Github 레포: The human body is detected with the help of the library. Then, using the mathematical methods applied, it is determined how much the exercise count is done. 동영상: 윗몸일으키기는 복부 근육을 강화하고 조이고 탄탄하게 만드는 복부 지구력 훈련 운동입니... deeplearningaipythonmachinelearning 정확도에서 스케일링의 영향 데이터셋 스케일링은 데이터 전처리의 주요 단계 중 하나이며, 데이터 변수의 범위를 줄이기 위해 수행됩니다. 이미지와 관련하여 가능한 최소-최대 값 범위는 항상 0-255이며, 이는 255가 최대값임을 의미합니다. 따라서 이미지 배열 값을 축소하는 가장 좋은 방법은 최대값으로 나누는 것입니다. 따라서 범위는 항상 0-1 사이입니다. 입력 변수를 축소하면 모델이 더 쉽게 작업할 수 있고 시간이 ... deeplearningaimachinelearningpytorch (PyTorch) 번개를 조심하세요 파이토치 라이트닝이란? PyTorch 코드를 Lightning 코드로 변환합니다. 모델의 PyTorch 코드: 모델의 Lightning 코드: PyTorch 교육 코드: Lightning 교육 코드: 여기에서 PyTorch에 대해 자세히 알아보세요. 설치 및 시작하기 다음을 실행하여 PyTorch Lightning을 설치합니다. 또는 15분만에 조명 PyTorch 조명의 문서에는 여러분이 통... beginnersdeeplearningmachinelearningpython Python의 딥 러닝 소개 - 기초 주어진 예제에서 복잡한 패턴을 캡처합니다. 그들 사이의 상호 작용을 찾아 원하는 출력을 예측합니다. 나이, 은행 잔고, 퇴직 상태 등과 같은 요소를 사용하여 여러 거래를 예측해야 한다고 가정합니다. 여기서 선형 회귀를 사용할 수 있습니다. 선형 회귀는 예측을 찾기 위해 데이터를 직선에 맞추는 것입니다. 모든 데이터 변수가 다른 변수와 독립적이라고 생각하는 것은 비현실적으로 보입니다. 그들 사... beginnersdeeplearningneuralnetwork 이미지 분류의 내 Pytorch 훈련 파이프라인 이 프로젝트에서 저는 5명의 남성 모델로 구성된 사용자 지정 데이터 세트를 만들고 전체 Pytorch 교육 파이프라인을 수행합니다. 사전 학습된 모델과 전이 학습을 사용하고 정확도를 높이기 위해 하이퍼 매개변수 검색을 수행합니다. ✍️ 분석 및 평가: 이미지 분류에 대한 전체 Pytorch 교육 파이프라인 이미지 분류에 대한 전체 Pytorch 교육 파이프라인 📺 내 구현은 및 를 기반으로 ... pytorchdeeplearningmachinelearningpython 신경망과 Tensorflow를 사용한 손 숫자 예측 이 블로그에서는 MNIST 데이터 세트를 사용하여 신경망 모델을 교육하는 방법과 이미지를 사용하여 숫자를 예측하는 방법을 보여줍니다. 우리에게 필요한 모든 패키지를 가져오자 모든 필수 패키지를 가져온 후에는 MNIST 데이터 세트를 가져와야 모델을 훈련할 수 있습니다. 데이터 세트를 가져온 후 교육 및 테스트로 분할합니다. 이제 우리의 신경망 모델을 통합할 시간입니다. Keras로 네트워크 ... mnistdeeplearningmachinelearningtensorflow Fruits 360의 FruitsClassifier 이 프로젝트에서는 Pytorch를 사용하여 Fruits 360 데이터 세트에 분류기를 구축합니다. 사전 학습된 모델과 전이 학습을 사용하고 정확도를 높이기 위해 하이퍼 매개변수 검색을 수행합니다. - Kaggle에 대한 전체 교육 | 구글넷 | 94% 정확도 - 효율적인 교육 - GitHub 페이지... machinelearningdeeplearningpytorchpython 딥 러닝에 GPU를 사용하는 방법 자료를 읽는 동안 내 RTX 3090이 딥 러닝에 사용될 수 있다는 사실에 너무 놀랐습니다! 그러나 Anaconda나 Git Bash에서 GPU를 사용하여 Deep Learning을 위한 새로운 환경을 설정하는 것이 쉽지 않았기 때문에 그 흥분은 오래가지 않았습니다. 나는 약간의 연구를 수행했으며 단계는 매우 간단했지만 대부분 1년 이상이었고 Git Bash와 관련된 정보는 없었습니다. 이 ... gpucudadeeplearning 파이토치 소개 파이토치란? 은 Python 3.7 이상을 사용하는 오픈 소스 프레임워크입니다. 웹 사이트에서 시작하는 지침에 따라 할 수 있습니다 . 전제 조건은 다음과 같습니다. Python 3.7 이상 패키지 관리자(Anaconda 또는 pip) - 이 권장 패키지 관리자입니다 Anaconda를 설치하려면 64비트 설치 프로그램 링크를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 copy link location를... pythonmachinelearningbeginnersdeeplearning 기계 학습 컨테이너 환경은 쉬워야 합니다. 다양한 딥 러닝 모델을 연구하는 기계 학습 엔지니어로서 예상치 못한 환경 문제는 항상 저를 괴롭힙니다. 이러한 시나리오가 익숙하게 보입니까? 기계 학습 개발 환경은 어떻게 되나요? 가능하더라도pip install torch 낮은 수준의 코드 종속성을 처리할 필요가 없다는 의미는 아닙니다. 일관된 환경을 위해서는 컨테이너가 필요합니다. 환경을 다루는 것은 작업의 첫 번째 단계에 불과합니다. 쉬... dockerdeeplearningmachinelearningpython SVM을 사용한 당뇨병 예측 - 흥미로운 기계 학습 프로젝트 이 경우, 우리는 당뇨병 여부와 함께 환자의 혈당 수치, 인슐린 수치와 같은 여러 가지 의료 정보로 모델을 훈련합니다. 일단 이 데이터를 지원 벡터 머신 모델에 공급합니다. 데이터를 표시하면 초평면을 찾으려고 시도하므로 이 이미지에서 초평면을 볼 수 있습니다. 따라서 이 초평면이 이 두 데이터를 분리합니다. 그런 다음 이 모델에 새 데이터를 제공하면 특정 데이터를 이 두 그룹 중 하나에 넣으... datasciencedeeplearningopensourcemachinelearning 단 7줄의 코드로 Google T5 Translation as a Service T5란? Google의 Text-To-Text Transfer Transformer(T5)는 번역 기능을 제공합니다. 이 기사에서는 Google T5 모델을 REST API 서비스로 배포합니다. 어려운? 제가 말씀드리자면 7줄의 코드만 작성하면 됩니다. ** 몇 줄만으로 사전 훈련된 모델을 쉽게 사용할 수 있습니다. ** 3줄만 추가하면 모든 모델에 매우 쉽게 서비스를 제공할 수 있습니다. ... machinelearningdeeplearningpythondatascience Transformers Bert — 신화를 밝히다: 10줄의 코드 내에서 플레이 및 배포 Bert는 가지고 놀기에 환상적인 모델입니다. 문장에서 누락된 단어를 추론할 수 있습니다. 이 기사에서는 Google T5 모델을 REST API 서비스로 배포합니다. 어려운? 제가 말씀드리자면 6줄의 코드만 작성하면 됩니다. 을 사용하면 세 줄만 추가하면 모든 모델에 매우 쉽게 서비스를 제공할 수 있습니다. 을 사용하면 몇 줄만으로 사전 훈련된 모델을 쉽게 사용할 수 있습니다. Huggin... nlpmachinelearningdeeplearningdatascience SpeakCaptcha 소개 - 대답을 말하게 만드는 보안 문자 내 제출물 개요 SpeakCaptcha는 이미지를 클릭하거나 텍스트를 입력하는 대신 이미지에 표시된 숫자를 말하게 하는 보안 문자 서비스입니다. 우리의 목소리는 우리가 사용할 수 있는 가장 쉽고 강력한 것이므로 SpeakCaptcha는 인간이 가장 쉽게 완성할 수 있는 캡차 중 하나이지만 봇에게는 여전히 어렵습니다. SpeakCaptcha는 에서 온라인으로 호스팅되며 몇 가지 예는 에서 호스... deeplearningdeepgramhackwithdgai Deepgram Word Solver - 글자를 재정렬하는 아나그램 게임 내 제출물 개요 Deepgram Word Solver는 Deepgram과 React 및 NextJS로 만든 끝없는 문자 재배열 게임입니다. 목표는 주어진 문자로 단어를 형성하는 것입니다. 어떻게 작동합니까? 플레이어는 녹음 버튼을 누른 상태에서 손을 떼고 제출함으로써 답변을 녹음합니다. 그런 다음 기록된 답변은 Deepgram이 기록된 답변을 텍스트로 기록하여 마법을 수행할 수 있는 백엔드의... deeplearningdeepgramhackwithdgai Graphsignal을 사용한 기계 학습 프로파일링 Graphsignal은 데이터 과학자와 ML 엔지니어가 모델 교육 및 추론을 이해, 벤치마킹 및 분석하여 더 빠르고 계산적으로 효율적으로 만드는 데 도움이 되는 머신 러닝 프로파일러입니다. 기계 학습 노트북, 스크립트 또는 애플리케이션에 몇 줄의 코드를 추가함으로써 Graphsignal은 TensorFlow, Keras, PyTorch, Hugging Face 및 기타 프레임워크를 자동으로 ... machinelearningdeeplearningpythontutorial 파이썬 시작하기 은 객체 지향 고급 프로그래밍 언어입니다. 최근 몇 년 동안 세계에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나가 되었습니다. 기계 학습에서 웹 사이트 구축 및 소프트웨어 테스트에 이르기까지 모든 분야에서 사용됩니다. Python은 간단한 구문, 모듈 및 라이브러리, 크고 활발한 커뮤니티 때문에 인기가 있습니다. 매우 다재다능하며 초보자에게 친숙하고 오픈 소스입니다. 경력 경로에는 개발자, 데... machinelearningpythonbeginnersdeeplearning 모션 캡처를 사용하여 모델 애니메이션 이 작업을 수행하는 쉬운 방법만 있다면… 음, 실제로 있습니다! HMS Core 3D 모델링 키트의 기능인 모션 캡처를 손에 넣었습니다. 이 기능에는 인체 감지, 모델 가속 및 모델 압축과 같은 기술과 딥 러닝 관점의 단안 인간 자세 추정 알고리즘이 함께 제공됩니다. 카메라는 신체의 24개 주요 골격 지점에서 3D 데이터를 캡처하며, 이 기능은 모델을 매끄럽게 애니메이션하는 데 사용합니다. ... deeplearning Tensor Flow로 알려주는 로봇. 왜냐하면 너는 코즈모가 공부하고 싶기 때문이다!이제 모든 이미지 레이블을 로컬 디렉토리 /data 폴더의 하위 디렉토리로 볼 수 있습니다. 다음은 에 사진을 업로드합니다.이것은 우리가 곧 다가올 FloydHub 모델 교육과 모델 서비스 업무에서 이 이미지를 설치할 수 있게 할 것이다.FloydHub의 데이터 세트는 교육 작업에서 버전을 참조하여 데이터 세트를 제어하는 간단한 방법입니다. 우리... deeplearningmachinelearningtensorflowpython VitaBoard 연구 로그 사용 Vitaboard는 선진적인 상호작용 계기판을 제공하여 대리의 교육 단계가 끝난 후에 이를 연구하는 데 사용한다.모든 스파이들이 죽은 후에그/그녀의 생명주기는 그/그녀가 실행한 모든 조작을 포함하고 로그 파일에 기록합니다.이 로그 파일들은 VitaBoard의 입력으로 사용되며, 사용자가 더욱 간단한 방식으로 에이전트의 생활을 시각화할 수 있도록 합니다.Vitaboard는 사용자에게 생명 시각... deeplearningmachinelearningreinforcementlearningartificialintelligence JavaScript에서 30행 코드로만 신경 네트워크를 만드는 방법 우리는 가능한 한 가장 간단한 신경 네트워크를 만들 것이다. 신경 네트워크의 목표는 손으로 쓴 숫자나 스팸메일을 식별하는 등 범주화를 훈련시키는 것이다.범주화에 능하다는 것은 전체 네트워크에서 정확한 권중과 편차 값을 가지고 있다는 것을 가리킨다.위의 예에서 파란색과 갈색 숫자와 같다. 매번 예측한 후에, 당신은 예측의 오류 정도를 계산하고, 네트워크가 다음 추측에서 더욱 정확하도록 권중과 ... deeplearningneuralnetworkjavascript Azure ML을 사용하여 첫 번째 분산 PyTorch Lightning 모델 훈련 딥러닝 코드는 연구 코드(Lightning Module), 엔지니어링 코드(삭제하고 교육자가 처리), 불필요한 연구 코드(로그 기록 등...리셋 중), 데이터(PyTorch 데이터 로딩 프로그램을 사용하거나 Lightning Data Module로 구성) 등 네 가지 유형으로 나뉘어야 한다. 개의 Azure 계산 실례로 Visual Studio 코드를 사용하여 온라인 액세스 또는 원격 링크를... deeplearningazureaipytorch PyTorch Lighting을 사용하여 네이티브 Azure ML 로깅 구성 Azure ML 및 PyTorch 조명 간단한 인쇄 문장과 반대로 로그에는 시간 스탬프가 있어 심각성에 따라 필터링할 수 있으며, Azure ML은 로그를 사용하여 교육, 검증, 테스트 기간 등 관건적인 지표를 시각화할 수 있다.Azure ML 레코드 지표 사용은 Azure ML HyperDrive 서비스를 사용하여 최상의 모델 구성을 찾을 수 있도록 돕는 추가 조건입니다. 로그 기록은 Py... deeplearningloggingpytorchlightningazure PyTorch의 다섯 장량 연산 Pytork는 장량 연산과 깊이 학습에 사용되는 놀라운 깊이 학습 라이브러리로, 다음은 torch 모듈에서 제공하는 놀라운 기능 5개의 목록이다.이 글은 freecodecamp과 합작하여 무료로 제공하는 심도 있는 학습 과정의 일부이며, 일부 숙제는 PyTorch와 함께 장량 연산에 관한 글을 쓰기로 하여 여기서 발표하기로 했습니다. imag: 데이터 형식float의 장량 복수의 실부를 나타... deeplearningdatasciencepythonpytorch
AI와 스포츠 Github 레포: The human body is detected with the help of the library. Then, using the mathematical methods applied, it is determined how much the exercise count is done. 동영상: 윗몸일으키기는 복부 근육을 강화하고 조이고 탄탄하게 만드는 복부 지구력 훈련 운동입니... deeplearningaipythonmachinelearning 정확도에서 스케일링의 영향 데이터셋 스케일링은 데이터 전처리의 주요 단계 중 하나이며, 데이터 변수의 범위를 줄이기 위해 수행됩니다. 이미지와 관련하여 가능한 최소-최대 값 범위는 항상 0-255이며, 이는 255가 최대값임을 의미합니다. 따라서 이미지 배열 값을 축소하는 가장 좋은 방법은 최대값으로 나누는 것입니다. 따라서 범위는 항상 0-1 사이입니다. 입력 변수를 축소하면 모델이 더 쉽게 작업할 수 있고 시간이 ... deeplearningaimachinelearningpytorch (PyTorch) 번개를 조심하세요 파이토치 라이트닝이란? PyTorch 코드를 Lightning 코드로 변환합니다. 모델의 PyTorch 코드: 모델의 Lightning 코드: PyTorch 교육 코드: Lightning 교육 코드: 여기에서 PyTorch에 대해 자세히 알아보세요. 설치 및 시작하기 다음을 실행하여 PyTorch Lightning을 설치합니다. 또는 15분만에 조명 PyTorch 조명의 문서에는 여러분이 통... beginnersdeeplearningmachinelearningpython Python의 딥 러닝 소개 - 기초 주어진 예제에서 복잡한 패턴을 캡처합니다. 그들 사이의 상호 작용을 찾아 원하는 출력을 예측합니다. 나이, 은행 잔고, 퇴직 상태 등과 같은 요소를 사용하여 여러 거래를 예측해야 한다고 가정합니다. 여기서 선형 회귀를 사용할 수 있습니다. 선형 회귀는 예측을 찾기 위해 데이터를 직선에 맞추는 것입니다. 모든 데이터 변수가 다른 변수와 독립적이라고 생각하는 것은 비현실적으로 보입니다. 그들 사... beginnersdeeplearningneuralnetwork 이미지 분류의 내 Pytorch 훈련 파이프라인 이 프로젝트에서 저는 5명의 남성 모델로 구성된 사용자 지정 데이터 세트를 만들고 전체 Pytorch 교육 파이프라인을 수행합니다. 사전 학습된 모델과 전이 학습을 사용하고 정확도를 높이기 위해 하이퍼 매개변수 검색을 수행합니다. ✍️ 분석 및 평가: 이미지 분류에 대한 전체 Pytorch 교육 파이프라인 이미지 분류에 대한 전체 Pytorch 교육 파이프라인 📺 내 구현은 및 를 기반으로 ... pytorchdeeplearningmachinelearningpython 신경망과 Tensorflow를 사용한 손 숫자 예측 이 블로그에서는 MNIST 데이터 세트를 사용하여 신경망 모델을 교육하는 방법과 이미지를 사용하여 숫자를 예측하는 방법을 보여줍니다. 우리에게 필요한 모든 패키지를 가져오자 모든 필수 패키지를 가져온 후에는 MNIST 데이터 세트를 가져와야 모델을 훈련할 수 있습니다. 데이터 세트를 가져온 후 교육 및 테스트로 분할합니다. 이제 우리의 신경망 모델을 통합할 시간입니다. Keras로 네트워크 ... mnistdeeplearningmachinelearningtensorflow Fruits 360의 FruitsClassifier 이 프로젝트에서는 Pytorch를 사용하여 Fruits 360 데이터 세트에 분류기를 구축합니다. 사전 학습된 모델과 전이 학습을 사용하고 정확도를 높이기 위해 하이퍼 매개변수 검색을 수행합니다. - Kaggle에 대한 전체 교육 | 구글넷 | 94% 정확도 - 효율적인 교육 - GitHub 페이지... machinelearningdeeplearningpytorchpython 딥 러닝에 GPU를 사용하는 방법 자료를 읽는 동안 내 RTX 3090이 딥 러닝에 사용될 수 있다는 사실에 너무 놀랐습니다! 그러나 Anaconda나 Git Bash에서 GPU를 사용하여 Deep Learning을 위한 새로운 환경을 설정하는 것이 쉽지 않았기 때문에 그 흥분은 오래가지 않았습니다. 나는 약간의 연구를 수행했으며 단계는 매우 간단했지만 대부분 1년 이상이었고 Git Bash와 관련된 정보는 없었습니다. 이 ... gpucudadeeplearning 파이토치 소개 파이토치란? 은 Python 3.7 이상을 사용하는 오픈 소스 프레임워크입니다. 웹 사이트에서 시작하는 지침에 따라 할 수 있습니다 . 전제 조건은 다음과 같습니다. Python 3.7 이상 패키지 관리자(Anaconda 또는 pip) - 이 권장 패키지 관리자입니다 Anaconda를 설치하려면 64비트 설치 프로그램 링크를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 copy link location를... pythonmachinelearningbeginnersdeeplearning 기계 학습 컨테이너 환경은 쉬워야 합니다. 다양한 딥 러닝 모델을 연구하는 기계 학습 엔지니어로서 예상치 못한 환경 문제는 항상 저를 괴롭힙니다. 이러한 시나리오가 익숙하게 보입니까? 기계 학습 개발 환경은 어떻게 되나요? 가능하더라도pip install torch 낮은 수준의 코드 종속성을 처리할 필요가 없다는 의미는 아닙니다. 일관된 환경을 위해서는 컨테이너가 필요합니다. 환경을 다루는 것은 작업의 첫 번째 단계에 불과합니다. 쉬... dockerdeeplearningmachinelearningpython SVM을 사용한 당뇨병 예측 - 흥미로운 기계 학습 프로젝트 이 경우, 우리는 당뇨병 여부와 함께 환자의 혈당 수치, 인슐린 수치와 같은 여러 가지 의료 정보로 모델을 훈련합니다. 일단 이 데이터를 지원 벡터 머신 모델에 공급합니다. 데이터를 표시하면 초평면을 찾으려고 시도하므로 이 이미지에서 초평면을 볼 수 있습니다. 따라서 이 초평면이 이 두 데이터를 분리합니다. 그런 다음 이 모델에 새 데이터를 제공하면 특정 데이터를 이 두 그룹 중 하나에 넣으... datasciencedeeplearningopensourcemachinelearning 단 7줄의 코드로 Google T5 Translation as a Service T5란? Google의 Text-To-Text Transfer Transformer(T5)는 번역 기능을 제공합니다. 이 기사에서는 Google T5 모델을 REST API 서비스로 배포합니다. 어려운? 제가 말씀드리자면 7줄의 코드만 작성하면 됩니다. ** 몇 줄만으로 사전 훈련된 모델을 쉽게 사용할 수 있습니다. ** 3줄만 추가하면 모든 모델에 매우 쉽게 서비스를 제공할 수 있습니다. ... machinelearningdeeplearningpythondatascience Transformers Bert — 신화를 밝히다: 10줄의 코드 내에서 플레이 및 배포 Bert는 가지고 놀기에 환상적인 모델입니다. 문장에서 누락된 단어를 추론할 수 있습니다. 이 기사에서는 Google T5 모델을 REST API 서비스로 배포합니다. 어려운? 제가 말씀드리자면 6줄의 코드만 작성하면 됩니다. 을 사용하면 세 줄만 추가하면 모든 모델에 매우 쉽게 서비스를 제공할 수 있습니다. 을 사용하면 몇 줄만으로 사전 훈련된 모델을 쉽게 사용할 수 있습니다. Huggin... nlpmachinelearningdeeplearningdatascience SpeakCaptcha 소개 - 대답을 말하게 만드는 보안 문자 내 제출물 개요 SpeakCaptcha는 이미지를 클릭하거나 텍스트를 입력하는 대신 이미지에 표시된 숫자를 말하게 하는 보안 문자 서비스입니다. 우리의 목소리는 우리가 사용할 수 있는 가장 쉽고 강력한 것이므로 SpeakCaptcha는 인간이 가장 쉽게 완성할 수 있는 캡차 중 하나이지만 봇에게는 여전히 어렵습니다. SpeakCaptcha는 에서 온라인으로 호스팅되며 몇 가지 예는 에서 호스... deeplearningdeepgramhackwithdgai Deepgram Word Solver - 글자를 재정렬하는 아나그램 게임 내 제출물 개요 Deepgram Word Solver는 Deepgram과 React 및 NextJS로 만든 끝없는 문자 재배열 게임입니다. 목표는 주어진 문자로 단어를 형성하는 것입니다. 어떻게 작동합니까? 플레이어는 녹음 버튼을 누른 상태에서 손을 떼고 제출함으로써 답변을 녹음합니다. 그런 다음 기록된 답변은 Deepgram이 기록된 답변을 텍스트로 기록하여 마법을 수행할 수 있는 백엔드의... deeplearningdeepgramhackwithdgai Graphsignal을 사용한 기계 학습 프로파일링 Graphsignal은 데이터 과학자와 ML 엔지니어가 모델 교육 및 추론을 이해, 벤치마킹 및 분석하여 더 빠르고 계산적으로 효율적으로 만드는 데 도움이 되는 머신 러닝 프로파일러입니다. 기계 학습 노트북, 스크립트 또는 애플리케이션에 몇 줄의 코드를 추가함으로써 Graphsignal은 TensorFlow, Keras, PyTorch, Hugging Face 및 기타 프레임워크를 자동으로 ... machinelearningdeeplearningpythontutorial 파이썬 시작하기 은 객체 지향 고급 프로그래밍 언어입니다. 최근 몇 년 동안 세계에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나가 되었습니다. 기계 학습에서 웹 사이트 구축 및 소프트웨어 테스트에 이르기까지 모든 분야에서 사용됩니다. Python은 간단한 구문, 모듈 및 라이브러리, 크고 활발한 커뮤니티 때문에 인기가 있습니다. 매우 다재다능하며 초보자에게 친숙하고 오픈 소스입니다. 경력 경로에는 개발자, 데... machinelearningpythonbeginnersdeeplearning 모션 캡처를 사용하여 모델 애니메이션 이 작업을 수행하는 쉬운 방법만 있다면… 음, 실제로 있습니다! HMS Core 3D 모델링 키트의 기능인 모션 캡처를 손에 넣었습니다. 이 기능에는 인체 감지, 모델 가속 및 모델 압축과 같은 기술과 딥 러닝 관점의 단안 인간 자세 추정 알고리즘이 함께 제공됩니다. 카메라는 신체의 24개 주요 골격 지점에서 3D 데이터를 캡처하며, 이 기능은 모델을 매끄럽게 애니메이션하는 데 사용합니다. ... deeplearning Tensor Flow로 알려주는 로봇. 왜냐하면 너는 코즈모가 공부하고 싶기 때문이다!이제 모든 이미지 레이블을 로컬 디렉토리 /data 폴더의 하위 디렉토리로 볼 수 있습니다. 다음은 에 사진을 업로드합니다.이것은 우리가 곧 다가올 FloydHub 모델 교육과 모델 서비스 업무에서 이 이미지를 설치할 수 있게 할 것이다.FloydHub의 데이터 세트는 교육 작업에서 버전을 참조하여 데이터 세트를 제어하는 간단한 방법입니다. 우리... deeplearningmachinelearningtensorflowpython VitaBoard 연구 로그 사용 Vitaboard는 선진적인 상호작용 계기판을 제공하여 대리의 교육 단계가 끝난 후에 이를 연구하는 데 사용한다.모든 스파이들이 죽은 후에그/그녀의 생명주기는 그/그녀가 실행한 모든 조작을 포함하고 로그 파일에 기록합니다.이 로그 파일들은 VitaBoard의 입력으로 사용되며, 사용자가 더욱 간단한 방식으로 에이전트의 생활을 시각화할 수 있도록 합니다.Vitaboard는 사용자에게 생명 시각... deeplearningmachinelearningreinforcementlearningartificialintelligence JavaScript에서 30행 코드로만 신경 네트워크를 만드는 방법 우리는 가능한 한 가장 간단한 신경 네트워크를 만들 것이다. 신경 네트워크의 목표는 손으로 쓴 숫자나 스팸메일을 식별하는 등 범주화를 훈련시키는 것이다.범주화에 능하다는 것은 전체 네트워크에서 정확한 권중과 편차 값을 가지고 있다는 것을 가리킨다.위의 예에서 파란색과 갈색 숫자와 같다. 매번 예측한 후에, 당신은 예측의 오류 정도를 계산하고, 네트워크가 다음 추측에서 더욱 정확하도록 권중과 ... deeplearningneuralnetworkjavascript Azure ML을 사용하여 첫 번째 분산 PyTorch Lightning 모델 훈련 딥러닝 코드는 연구 코드(Lightning Module), 엔지니어링 코드(삭제하고 교육자가 처리), 불필요한 연구 코드(로그 기록 등...리셋 중), 데이터(PyTorch 데이터 로딩 프로그램을 사용하거나 Lightning Data Module로 구성) 등 네 가지 유형으로 나뉘어야 한다. 개의 Azure 계산 실례로 Visual Studio 코드를 사용하여 온라인 액세스 또는 원격 링크를... deeplearningazureaipytorch PyTorch Lighting을 사용하여 네이티브 Azure ML 로깅 구성 Azure ML 및 PyTorch 조명 간단한 인쇄 문장과 반대로 로그에는 시간 스탬프가 있어 심각성에 따라 필터링할 수 있으며, Azure ML은 로그를 사용하여 교육, 검증, 테스트 기간 등 관건적인 지표를 시각화할 수 있다.Azure ML 레코드 지표 사용은 Azure ML HyperDrive 서비스를 사용하여 최상의 모델 구성을 찾을 수 있도록 돕는 추가 조건입니다. 로그 기록은 Py... deeplearningloggingpytorchlightningazure PyTorch의 다섯 장량 연산 Pytork는 장량 연산과 깊이 학습에 사용되는 놀라운 깊이 학습 라이브러리로, 다음은 torch 모듈에서 제공하는 놀라운 기능 5개의 목록이다.이 글은 freecodecamp과 합작하여 무료로 제공하는 심도 있는 학습 과정의 일부이며, 일부 숙제는 PyTorch와 함께 장량 연산에 관한 글을 쓰기로 하여 여기서 발표하기로 했습니다. imag: 데이터 형식float의 장량 복수의 실부를 나타... deeplearningdatasciencepythonpytorch