Публикации по теме 'facebook'


Как выполнить увеличение данных с помощью библиотеки Augly
Новая библиотека Python с открытым исходным кодом от Facebook В машинном обучении и глубоком обучении очень важно иметь больше данных, чтобы помочь вам добиться хорошей производительности от ваших моделей. Вы можете создать больше данных, используя технику, называемую увеличение данных . Увеличение данных - это метод, используемый практикующими специалистами для увеличения объема данных путем создания измененных данных из существующих данных. У нас нет алгоритмов лучше. У нас..
Высокоскоростная защита конфиденциальности: Facebook Opacus обучает модели PyTorch с помощью DP
Стремясь упростить путь для исследователей и инженеров, стремящихся внедрить дифференциальную конфиденциальность (DP) в машинное обучение (ML) и помочь ускорить исследования DP в полевых условиях, Facebook AI на этой неделе выпустила новую высокоскоростную библиотеку под названием Opacus. Сообщество машинного обучения в последние годы наблюдает растущий интерес к дифференциальной конфиденциальности, которая представляет собой математически строгую структуру, часто используемую в..
Meta хочет заменить Википедию
Meta дебютирует Sphere, инструмент знаний ИИ, основанный на бесплатных веб-материалах, который впервые использовался для проверки цитат из Википедии. Meta запустила ИИ с открытым исходным кодом, который потенциально может заменить Википедию: Sphere использует информационный корпус Интернета как неструктурированный и некурируемый глобальный источник знаний.
Meta создала новый языковой ИИ, и это бесплатно
Meta, владелец Facebook, предоставляет доступ к мощной языковой модели ИИ. Meta Platforms Inc. предоставляет исследователям ИИ доступ к огромной языковой модели. Компания социальных сетей заявила, что ее модель была первой языковой моделью, в которой было 175 миллиардов слов. Большие языковые модели — это системы обработки естественного языка, обученные на…
Лучше, чем KNN: приблизительный ближайший сосед (введение)
Цель Я предполагаю, что вы слышали об алгоритме k-ближайших соседей для задачи классификации (см. Учебник: модель K-ближайших соседей ). Это один из самых простых алгоритмов классификации Не требует времени на обучение Это очень медленно во время прогнозирования Он плохо масштабируется для большого размера обучения, потому что каждый прогноз требует сканирования всего набора данных. Существуют очень продвинутые алгоритмы поиска ближайшего соседа, такие как ScaNN от Google и..
AugLy, инструмент Facebook (мета) для увеличения данных, часть 1 — изображения
Хотите научиться дополнению данных с помощью созданной Facebook библиотеки для изображений, видео, аудио и текста, чтобы улучшить свои проекты машинного обучения? Поскольку предстоит многое изучить, это будет серия из четырех разделов о том, как использовать Augly для увеличения данных. Я не совсем уверен, сколько статей в конечном итоге будет, но я постараюсь охватить каждый аспект, который я считаю применимым. Увеличение изображения Увеличение видео Аудио Увеличение Увеличение..
Психотерапия AI: мой идеальный терапевт?
Искусственный интеллект во всех его формах разрушает многие отрасли. Знающие люди согласны с тем, что нынешняя шумиха в СМИ необоснованна из-за ограничений текущих моделей глубокого обучения, оборудования и беспорядочных баз данных. Но ИИ захватил воображение широкой публики, что привело к появлению множества спекулятивных возможностей. Как клинический психолог, я имел возможность наблюдать за развитием области психотерапии за последние 30 лет. От ориентированных на клиента..