Ai программа для рисования: Чем открыть AI — скачать бесплатно программы для работы с AI

Художник на AI-алгоритмах, DALL‑E 2 как поворотный момент истории

Привет.

Время чудес, которые нас окружают, сделало нас черствыми и не заставляет сердце биться чаще, когда мы сталкиваемся с ними в реальной жизни. Человечество постоянно открывает новые двери в будущее, но за редким исключением мы неспособны осознать, что нам несет это будущее. Алгоритм DALL-E от Open AI — счастливое исключение, его применение понятно и наглядно, а область использования настолько широка, что даешься диву, как такого не существовало раньше. И это фантастика во всех смыслах.

Название DALL-E недвусмысленно напоминает про Дали, написание говорит, что создатели вдохновлялись мультфильмом WALL-E от Pixar. Этакое соединение двух миров, человеческого и искусственной земли алгоритмов. Что делает DALL-E, достигший за год второй версии? Рисует картины, причем умеет делать это на основании того, что вы скажете алгоритму. Например, у вас может быть странное чувство юмора и вы захотите изменить картину Яна Вермеера “Девушка с жемчужной сережкой”. Посмотрите одноименный фильм, который хорошо описывает процесс создания картины, то, как жили люди в 1665 году. Забыть, как выглядит эта картина, невозможно, но на всякий случай напомню.

Теперь вернемся к дурному чувству юмора и попросим DALL-E нарисовать выдру с жемчужной сережкой. Текстовый запрос не так прост, как может показаться, тут важен контекст. Программа должна понять, что мы не просто хотим получить изображение животного с сережкой, а создаем пародию на известную картину. И нарисовать картинку нужно именно в таком стиле. Смотрим, что получилось на выходе.

Круто? Не то слово. Причем вы можете получить произвольное число картинок, уточнять свой запрос и “рисовать” словами. Уникальное изображение, которое вы получите на выходе, будет вашим детищем, никакие отчисления никому платить будет не нужно. И это сразу же ставит вопрос о том, кем будут художники будущего, ведь отныне создание картины в любом стиле и технике — вопрос наличия программы и большого принтера, который умеет печатать на холсте. Идея становится важнее исполнения, художником сможет стать буквально каждый без долгого и муторного процесса обучения. Нет, крест на художниках подобные программы не поставят, но сделают их жизнь значительно труднее. Появится другой смысл в словах «настоящее искусство», речь будет идти не о качестве исполнения работ, а о том, что все сделано руками, а не программой. Какое количество скандалов нас ждет, что такой-то и такой-то оказались проходимцами и пользуются услугами программ. Но главное, что оформить любое помещение своей “картиной” не составит труда. Да и в нашей работе все будет намного легче, будет достаточно придумать картинки для текста, и нейросеть тут же их нарисует. Никаких авторских отчислений, необходимости ссылаться на третьи лица. Не уверен, что авторские права на текстовый запрос возможны в нашем мире, но число и качество иллюстраций явно вырастет.

Авторские отчисления — всегда камень преткновения, а подобный софт позволит уйти от этой проблемы. В экономике будущего место человека всегда незавидно, он потребитель, но не создатель чего-либо. Вспомним, что тот же Uber строил свою стратегию вокруг замены водителей роботами. Но это утилитарная, простая функция, творчества в вождении машины немного. С другой стороны, Spotify еще в 2020 году запустил AI-алгоритм, который генерирует музыку, и за нее никому не нужно ничего платить. Поэтому направление развития понятно, и разные компании идут в этом направлении. Каждый со своей стартовой позиции.

Давайте посмотрим, как DALL-E справляется с разными картинами, что рисует по текстовым запросам. Как вам такой запрос — «астронавт на лошади в реалистичной манере». На выбор можно получить несколько изображений, выбрать можно то, что подходит именно вам.

Другой запрос — «плюшевые медведи в Древнем Египте пошли за покупками». И вот варианты.

Но можно изменить стиль рисунков, сделать его японским.

Сказать, что я восторге, значит ничего не сказать. Разнообразие стилей и возможностей, но проблема в том, что пока доступ к DALL-E 2 есть у небольшого числа людей, алгоритм только тестируется. Можно записаться в число тех, кто хочет испытать его, сделать это можно вот тут.

Понятно, что товар показывают лицом и это наилучшие работы, тут нет того, что мы называем браком. Но все равно результат впечатляет, это огромный шаг вперед. Давайте посмотрим еще картинки, сделанные теми, кто уже попробовал алгоритм.

Запрос — «робот, рисующий руку».

Запрос — «ребенок и собака смотрят на звезды».

Запрос — «Голлум пишет автобиографию».

Запрос — «картина Рафаэля младенца и Мадонны в виде робота».

У меня нет сомнений в том, что будущее уже наступило. Алгоритмов, подобных DALL-E, будет появляться все больше и больше, это вопрос ближайшего времени. Да и их качество начнет расти, причем постепенно мы доберемся и до создания видео по текстовым описаниям. Мир будет меняться на наших глазах, и на первый план выйдет доступ к вычислительным ресурсам, у кого они будут, тот и сможет “рисовать” или творить. Художник будущего — это человек с мощным компьютером или, точнее, кусочком сервера в облаке.

Стоит ли художникам беспокоиться и бросать рисовать? Думаю, что стоит думать о том, как стать известным, чтобы подложить соломку под свое будущее. С другой стороны, если это просто времяпрепровождение для себя, а не средство заработка, то почему нет? Мир становится совсем другим, и это уже данность, от которой никуда не убежать. Мы можем только принять эти изменения.

Russian DALL-E

Модели позволяют создавать изображения, которых раньше не существовало. Всё что нужно — текстовое описание на русском или другом языке.

Ниже — технические характеристики каждой из моделей, а также примеры созданных ими изображений.

Попробуйте вместе с генеративными художниками создать уникальные изображения, используя свои собственные формулировки. Попросите генеративных художников изобразить что-то особенное и для вас.

Эта модель генерирует красочные изображения за считанные минуты.

Протестировать модель можно в разделе Kandinsky 2.0 или в мобильном приложении Салют — достаточно сказать виртуальному ассистенту «Запусти художника», а затем голосом попросить его что-нибудь нарисовать 🧑‍🎨

Также к вашим услугам предшественники Kandinsky 2.0 — генеративные художники ruDALL-E Malevich и ruDALLE-E Kandinsky

А с помощью ruDALL-E Emojich можно генерировать новые эмодзи. 🧚👩‍💻💁‍♂️ Посмотреть 👀👀👀

Рождественская ночь с красивым месяцем и нарядной ёлкой

Модель Kandinsky 2.0 использует метод обратной диффузии и за считанные минуты создаёт красочные изображения на различные темы по текстовому запросу на русском и других языках. Можно даже комбинировать разные языки в рамках одного запроса.

Нейросеть разработали и обучили исследователи Sber AI при партнёрской поддержке ученых из Института искусственного интеллекта AIRI на объединённом датасете Sber AI и SberDevices из 1 млрд пар «текст — изображение».

Попробуйте

Параметры обучения и модели:

• Два мультилингвальных текстовых энкодера, эмбеддинги которых конкатенируются —344M + 300M параметров соответственно
• В основе обратной диффузии модель UNet с 1.2B параметрами
• Динамический трешхолдинг в процессе сэмплирования
• Количество шагов диффузии — 1000
• batch_size=48
• Длина текстового промта — 77 токенов

Прочитать подробнее про Kandinsky 2.0 можно здесь Код и веса модели находятся в открытом доступе: GitHub, HuggingFace

A red colored panda in the space, photo

Древние истуканы, которым поклоняются древние люди

Обложка для диска с эпическим металлом и женским вокалом

Ярмарка на Красной Площади в Москве в 17м веке в стиле Сурикова

Больше примеров

Русская text-to-image модель, генерирующая изображения по тексту.

Архитектура такая же, как у ruDALL-E XL. Ещё больше параметров в новой версии!

Параметры обучения и модели:

• 12 млрд параметров
• Энкодер изображений — кастомная VQGAN модель, преобразующая картинку в последовательность из 32×32 символов
• YTTM токенизатор текстов со словарем 16384 токенов
• Специализированные маски attention для визуальных последовательностей
• Поддержка переранжирования результатов моделью ruCLIP
• Поддержка повышения разрешения выполняется одним из двух способов RealESRGAN или диффузионный суперрез

Подсолнухи в вазе, Винсент Ван Гог

Сюрреализм, стиль

Картошка, стилизованная под аниме, с эффектами электрических разрядов, на фоне современного города в неоновом кибепанк стиле

Закат и город

Больше примеров

По короткому текстовому описанию ruDALL-E генерирует яркие и красочные изображения на самые разные темы и сюжеты. Модель понимает обширный набор понятий и генерирует совершенно новые изображения и объекты, которых не существовало в реальном мире.

Параметры обучения и модели:

• 1,3 млрд параметров
• Энкодер изображений — кастомная VQGAN модель, преобразующая картинку в последовательность из 32×32 символов
• YTTM токенизатор текстов со словарем 16000 токенов
• Специализированные маски attention для визуальных последовательностей
• Поддержка переранжирования результатов моделью ruCLIP
• Поддержка поднятия разрешения с помощью модели RealESRGAN

Красивый горный пейзаж

Очень красивая собака

Красивая желтая птичка с красным клювом

Больше примеров

По короткому текстовому описанию ruDALL-E генерирует смайлики, которые можно использовать для стикеров, клипартов и прототипов дизайна.

Модель понимает обширный набор понятий и генерирует совершенно новые эмодзи, которых не существовало до этого.

Попробуйте

Параметры обучения и модели:

• ruDALL-E Emojich — файнтюн ruDALL-E Malevich. Для дообучения модели было собрано 2749 иконок эмодзи и соответствующих русскоязычных описаний
• 1,3 млрд параметров
• Энкодер изображений — кастомная VQGAN модель, преобразующая картинку в последовательность из 32×32 символов
• YTTM токенизатор текстов со словарем 16000 токенов
• Специализированные маски attention для визуальных последовательностей
• Поддержка поднятия разрешения с помощью модели RealESRGAN

Гэндальф

Дональд Трамп из лего

Что такое машинное обучение? — Unite.

AI

Машинное обучение — одна из самых быстрорастущих технологических областей, но, несмотря на то, как часто произносятся слова «машинное обучение», может быть трудно понять, что именно представляет собой машинное обучение.

Машинное обучение не относится к чему-то одному, это общий термин, который можно применять ко многим различным концепциям и методам. Понимание машинного обучения означает знакомство с различными формами анализа моделей, переменными и алгоритмами. Давайте внимательно рассмотрим машинное обучение, чтобы лучше понять, что оно включает в себя.

Что такое машинное обучение?

Хотя термин «машинное обучение» может применяться ко многим различным вещам, в целом этот термин относится к предоставлению компьютеру возможности выполнять задачи без получения явных построчных инструкций для этого. Специалисту по машинному обучению не нужно записывать все шаги, необходимые для решения проблемы, потому что компьютер способен «обучаться», анализируя закономерности в данных и обобщая эти закономерности на новые данные.

Системы машинного обучения состоят из трех основных частей:

• Входные данные
• Алгоритмы
• Выходные данные

Входные данные — это данные, которые подаются в систему машинного обучения, а входные данные можно разделить на метки и функции. Особенности — это релевантные переменные, переменные, которые будут проанализированы, чтобы изучить закономерности и сделать выводы. Между тем, метки представляют собой классы/описания, данные отдельным экземплярам данных.

Функции и метки можно использовать в двух разных типах задач машинного обучения: обучении с учителем и обучении без учителя.

Сравнение обучения без учителя и обучения с учителем

При обучении с учителем входные данные сопровождаются достоверными данными. Задачи контролируемого обучения имеют правильные выходные значения как часть набора данных, поэтому ожидаемые классы известны заранее. Это позволяет специалисту по данным проверить производительность алгоритма, проверив данные в тестовом наборе данных и увидев, какой процент элементов был правильно классифицирован.

Напротив, задачи обучения без учителя не имеют прикрепленных к ним ярлыков истинности. Алгоритм машинного обучения, обученный выполнять задачи обучения без учителя, должен уметь самостоятельно выводить соответствующие закономерности в данных.

Алгоритмы контролируемого обучения обычно используются для задач классификации, когда имеется большой набор данных, заполненный экземплярами, которые необходимо отсортировать в один из множества различных классов. Другой тип обучения с учителем — это задача регрессии, в которой значение, выдаваемое алгоритмом, носит непрерывный характер, а не категориальное.

Тем временем алгоритмы обучения без учителя используются для таких задач, как оценка плотности, кластеризация и обучение представлению. Этим трем задачам требуется модель машинного обучения для определения структуры данных, для модели не заданы заранее определенные классы.

Давайте кратко рассмотрим некоторые из наиболее распространенных алгоритмов, используемых как в обучении без учителя, так и в обучении с учителем.

Типы контролируемого обучения

Обычные алгоритмы обучения. Среди:

• Наивные байлы
• Векторные машины
• . набор данных в разные классы. Точки данных группируются в кластеры путем рисования линий, отделяющих классы друг от друга. Точки, найденные на одной стороне линии, будут принадлежать к одному классу, а точки на другой стороне линии — к другому классу. Машины опорных векторов стремятся максимизировать расстояние между линией и точками, найденными по обе стороны от линии, и чем больше расстояние, тем увереннее классификатор в том, что точка принадлежит одному классу, а не другому классу.

  Логистическая регрессия — это алгоритм, используемый в задачах бинарной классификации, когда точки данных необходимо классифицировать как принадлежащие к одному из двух классов. Логистическая регрессия работает, помечая точку данных либо 1, либо 0. Если воспринимаемая ценность точки данных составляет 0,49 или ниже, она классифицируется как 0, а если она равна 0,5 или выше, она классифицируется как 1.

  Решение Алгоритмы дерева работают, разделяя наборы данных на все более мелкие фрагменты. Точные критерии, используемые для разделения данных, зависят от инженера по машинному обучению, но цель состоит в том, чтобы в конечном итоге разделить данные на отдельные точки данных, которые затем будут классифицированы с использованием ключа.

  Алгоритм случайного леса представляет собой множество отдельных классификаторов дерева решений, связанных вместе в более мощный классификатор.

  Наивный байесовский классификатор вычисляет вероятность возникновения данной точки данных на основе вероятности возникновения предшествующего события. Он основан на теореме Байеса и распределяет точки данных по классам на основе их расчетной вероятности. При реализации наивного байесовского классификатора предполагается, что все предикторы оказывают одинаковое влияние на результат класса.

  Искусственная нейронная сеть, или многослойный персептрон, представляет собой алгоритмы машинного обучения, вдохновленные структурой и функциями человеческого мозга. Искусственные нейронные сети получили свое название из-за того, что они состоят из множества узлов/нейронов, связанных вместе. Каждый нейрон манипулирует данными с помощью математической функции. В искусственных нейронных сетях есть входные слои, скрытые слои и выходные слои.

  Скрытый слой нейронной сети — это место, где данные фактически интерпретируются и анализируются на наличие закономерностей. Другими словами, именно здесь алгоритм учится. Больше нейронов, объединенных вместе, создают более сложные сети, способные обучаться более сложным паттернам.

  Типы неконтролируемого обучения

  Неконтролируемые алгоритмы обучения включают в себя:

  • Кластеризация K-средних
  • AutoEnceders
  • Анализ Компонента. данные в кластеры или группы на основе их признаков. Кластеризация K-средних анализирует функции, обнаруженные в точках данных, и выделяет в них закономерности, которые делают точки данных, найденные в кластере данного класса, более похожими друг на друга, чем на кластеры, содержащие другие точки данных. Это достигается путем размещения возможных центров для кластера или центроидов на графике данных и переназначения положения центроида до тех пор, пока не будет найдено положение, которое минимизирует расстояние между центроидом и точками, принадлежащими классу этого центроида. Исследователь может указать желаемое количество кластеров.

    Анализ главных компонентов — это метод, который сокращает большое количество признаков/переменных до меньшего пространства признаков/меньшего количества признаков. «Главные компоненты» точек данных выбираются для сохранения, в то время как другие функции сжимаются в меньшее представление. Взаимосвязь между исходными наборами данных сохраняется, но, поскольку сложность точек данных проще, данные легче поддаются количественной оценке и описанию.

    Автоэнкодеры — это версии нейронных сетей, которые можно применять для неконтролируемых задач обучения. Автоэнкодеры способны брать немаркированные данные в произвольной форме и преобразовывать их в данные, которые может использовать нейронная сеть, в основном создавая свои собственные помеченные обучающие данные. Цель автокодировщика — преобразовать входные данные и восстановить их как можно точнее, поэтому в стимуле сети определить, какие функции являются наиболее важными, и извлечь их.

    10 лучших программ для машинного обучения (2022 г.)

    Машинное обучение (МО) — ключ к успеху многих компаний в мире, управляемом данными. Это метод, используемый для того, чтобы машины могли выполнять задачи без получения явных инструкций от людей. Технологии машинного обучения могут «обучаться» сами по себе, анализируя данные и выявляя закономерности.

    Алгоритмы машинного обучения могут быть предварительно разработаны для решения конкретной задачи или могут позволять пользователю реализовывать свои собственные модели для своих данных. Рост данных и машинного обучения также привел к увеличению количества программного обеспечения для машинного обучения, которое представляет собой специальные инструменты, используемые для целей искусственного интеллекта и машинного обучения. Некоторые из этих программ предназначены для таких вещей, как бухгалтерский учет или подбор персонала, в то время как другие инструменты машинного обучения могут быть адаптированы к уникальным наборам данных.

    Вот 10 лучших программ для машинного обучения. разместите обученную модель в облаке и используйте ее для прогнозирования новых данных. Он сочетает в себе платформу искусственного интеллекта, AutoML и MLOps, предлагая науку о данных методом «укажи и щелкни» с AutoM, а также расширенную оптимизацию моделей.

    Google действительно объединил все свои активы под одной крышей с AI Platform, охватывающей широкий спектр услуг машинного обучения, таких как подготовка данных, обучение, настройка, развертывание, совместная работа и совместное использование моделей машинного обучения. В AI Hub вы можете находить, публиковать и развертывать модели машинного обучения. Это каталог повторно используемых моделей, которые можно развернуть в одной из сред исполнения AI Platform. Он включает в себя множество других функций, таких как виртуальные машины глубокого обучения, конвейеры Kubeflow и многое другое.

    Вот некоторые из основных функций Google Cloud AI Platform:

    • Объяснения ИИ
    • Простой в использовании интерфейс
    • Хорошая связь с TPU и TensorFlow
    • Различные сервисы машинного обучения

    Платформа ИИ Обучение со встроенными алгоритмами

    
    Посмотреть это видео00 на YouTube

    907 9090 Машинное обучение Azure 

    Еще одним популярным вариантом программного обеспечения машинного обучения является Машинное обучение Azure, которое включает в себя множество замечательных функций, позволяющих специалистам по обработке и анализу данных извлекать данные из самых разных источников. Это также позволяет экспертам создавать модели машинного обучения с помощью простых сценариев и понятных для человека методов кодирования.

    Одной из главных особенностей программного обеспечения ML является то, что оно обеспечивает MLOps, помогая организациям быстро создавать, тестировать и развертывать модели ML. Жизненный цикл машинного обучения можно оптимизировать, и пользователи могут использовать Azure DevOps или GitHub Actions для планирования, управления и автоматизации конвейеров машинного обучения, а также для выполнения анализа дрейфа данных для повышения производительности модели.

    Вот некоторые из основных функций Машинного обучения Azure:

    • Предварительно обученные модели
    • Бесплатные надстройки продукта
    • Доступно для пользователей с ограниченным опытом программирования
    • Упрощает удаленную работу

    Начало работы с Машинным обучением Azure

    
    Посмотреть это видео на YouTube

     

    сочетание различных продуктов, таких как IBM Watson Studio, IBM Watson Machine Learning, IBM Cloud Pak for Data и IBM Watson Openscale. С помощью программного обеспечения для машинного обучения вы можете создавать модели ИИ с помощью инструментов с открытым исходным кодом, отслеживать модели и развертывать их в своих приложениях.

    IBM Watson Machine Learning Accelerator — это функция глубокого обучения в IBM Watson Studio в IBM Cloud Pak for Data. Это помогает компаниям выполнять широкий спектр задач, таких как динамическое масштабирование вычислений, людей и приложений в любом облаке. Вы также можете управлять большими наборами данных и моделями и объединять их с прозрачностью и прозрачностью.

    Вот некоторые из основных функций пакета IBM Machine Learning:

    • Подготовка данных с помощью перетаскивания, смешивание и моделирование
    • Анализ текста для неструктурированных данных
    • Простой в использовании API
    • Неограниченное моделирование

    Обзор IBM Watson Studio

    
    Посмотреть это видео на YouTube

    4. Amazon Machine Learning 90 имеет 90 заработала прочную репутацию, и пользователи полагаются на платформу для создания, развертывания и запуска приложений машинного обучения в облаке через AWS. Он включает в себя постоянно обучаемую и полностью управляемую обработку естественного языка (NLP), распознавание изображений и многое другое.

    Машинное обучение Amazon обеспечивает точные прогнозы, глубокое понимание ваших данных, снижение операционных издержек и повышение качества обслуживания клиентов. Платформа помогает вам на каждом этапе процессов внедрения машинного обучения, предлагая полный набор услуг искусственного интеллекта и машинного обучения, инфраструктуру и ресурсы для внедрения.

    Вот некоторые из основных функций Amazon Machine Learning:

    • Решайте реальные бизнес-задачи в любой отрасли
    • Адаптируйте машинное обучение к потребностям бизнеса
    • Отраслевые решения
    • Обработка больших наборов данных с использованием нескольких серверов

    Обзор инфраструктуры машинного обучения AWS

    
    Посмотрите это видео на YouTube

    , высокопроизводительная платформа машинного обучения, в которой используется ряд инструментов перетаскивания и «укажи и щелкни».

    Программное обеспечение особенно полезно для тех, кто хочет развернуть модели нейронных сетей в машиностроении, банковском деле, страховании, здравоохранении, розничной торговле и потребительском секторе.

    Простая в использовании платформа использует четко определенный протокол для построения моделей нейронных сетей, что позволяет разрабатывать приложения на основе ИИ без программирования или построения блок-схем. Он также содержит современные алгоритмы для подготовки данных, обучения модели, анализа тестирования, выбора функций, оптимизации ответа и развертывания модели.

    Вот некоторые из основных функций Neural Designer:

    • Решает проблемы оптимизации параметров
    • Хорошее управление памятью с большими объемами данных
    • Расчеты, оптимизированные для ЦП и ГП
    • Простой в использовании интерфейс

    такими громкими именами, как AT&T и Toyota. Он включает в себя множество функций, таких как менеджер пакетов Conda, зеркальный или облачный репозиторий, менеджер среды, а также неограниченные коммерческие пакеты и пропускную способность.

    Программное обеспечение для машинного обучения упрощает управление пакетами и их развертывание и состоит из большого набора инструментов, помогающих легко собирать данные из источников с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта. Благодаря этим функциям Anaconda является лучшим выбором для специалистов по данным и ИТ-специалистов.

    Вот некоторые из основных особенностей Anaconda:

    • Бесплатная версия с открытым исходным кодом
    • Более 1500 пакетов обработки данных Python/R
    • Упрощает управление пакетами и их развертывание
    • Инструменты для простого сбора данных из источников с использованием машинного обучения и искусственного интеллекта

    Почему Anaconda?

    
    Посмотреть это видео на YouTube

     

    7. h3O.ai 

    Удобная в использовании платформа h3O.ai была названа компанией Gartner Visionary в Магическом квадранте 2020 года для платформ обработки данных и машинного обучения. Платформа AI предлагает защиту от мошенничества, оптимизацию цен, обнаружение аномалий и многое другое.

    h3O.ai — это сайт с открытым исходным кодом, который можно использовать во многих отношениях для бизнеса. Платформа ускоряет преобразование данных в прогнозы, использует озера и хранилища данных и позволяет беспрепятственно развертывать рабочие нагрузки ИИ локально и в облаке.

    Еще одним преимуществом h3O.ai является то, что он обеспечивает масштабирование алгоритмов машинного обучения и совместимость со всеми основными языками программирования, такими как Python и Java.

    Вот некоторые из основных особенностей h3O.ai:

    • Поддержка больших данных
    • Гибкое моделирование
    • Прозрачность с открытым исходным кодом
    • Ускорение преобразования данных в прогнозы

    это видео на YouTube

    8. TensorFlow

    TensorFlow — это очень популярная платформа с открытым исходным кодом, которая предлагает широкий спектр возможностей для упрощения машинных вычислений и вычислений глубокого обучения. Его графический подход полезен для визуализации данных и позволяет легко отлаживать узлы с помощью TensorBoard.

    TensorFlow также совместим с Keras, что позволяет пользователям кодировать в нем высокоуровневые функциональные разделы. Кроме того, платформа обладает высокой масштабируемостью, и можно выполнять практически все операции. Пользователи могут разрабатывать любые системы с помощью TensorFlow благодаря возможности развертывания на каждой машине и графическому представлению модели.

    Это привело к использованию TensorFlow для разработки таких систем, как Airbnb и Dropbox.

    Вот некоторые из основных особенностей TensorFlow:

    • Удобный процесс обучения и отладки
    • Бесплатное использование
    • Обширная библиотека функций для задач, связанных с текстом, изображениями, видео и т. д.
    • Поддержка нескольких графических процессоров

    Почему TensorFlow?

    
    Посмотрите это видео на YouTube

    9. Spell

    Ближе к концу нашего списка находится Spell, программа машинного обучения, особенно полезная для совместной работы. Платформа специализируется на создании и управлении проектами машинного обучения в развивающихся средах. Это позволяет пользователям легко распространять свой код для параллельного запуска проектов, доступа к рабочим пространствам Jupyter для совместной работы и развертывания моделей в инфраструктурах на основе Kubernetes.

    Spell также предлагает простые функции настройки и адаптации, позволяющие расширять команды, а также интуитивно понятные инструменты веб-консоли и инструменты командной строки.

    Вот некоторые из основных особенностей Spell:

    • Простые команды
    • Интерфейс командной строки и удобство использования
    • Встроенные функции
    • Полезно для высокоэффективных развивающихся сред

    Spell:

  Платформа машинного обучения 03

  
  Посмотреть это видео на YouTube

   

  10.

  No related posts.