DevGang
Авторизоваться

Построение модели ИИ «‎текст-видео»‎ с нуля с помощью Python

Sora от OpenAI, Stable Video Diffusion от Stability AI и многие другие модели преобразования текста в видео, которые уже появились или появятся в будущем, являются одними из самых популярных трендов ИИ в 2024 году, следуя за большими языковыми моделями (LLM). В этом блоге мы построим небольшую модель преобразования текста в видео с нуля. Мы будем вводить текстовую подсказку, а наша обученная модель будет генерировать видео на основе этой подсказки. В этом блоге мы рассмотрим все: от понимания теоретических концепций до кодирования всей архитектуры и генерации конечного результата.

Изучение метода случайного леса используя Python

Практический пример сквозного машинного обучения

Никогда не было лучшего времени, чтобы углубиться в машинное обучение. Обилие учебных ресурсов, доступных в Интернете, в сочетании с бесплатными инструментами с открытым исходным кодом, предлагающими реализацию широкого спектра алгоритмов, и доступность вычислительной мощности через облачные сервисы, такие как AWS, действительно демократизировали область машинного обучения. Теперь любой, у кого есть ноутбук и желание учиться, может поэкспериментировать с самыми современными алгоритмами за считанные минуты. Потратив немного больше времени и усилий, вы сможете разработать практические модели, которые помогут вам в повседневной жизни или работе, и даже перейти в область машинного обучения, чтобы воспользоваться его экономическими преимуществами.

Оптимизация моделей: Руководство по перекрестной проверке и настройке гиперпараметров

Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет моделям учиться на данных, выявляя закономерности в существующих наборах данных и используя их для прогнозирования невидимых или неизвестных данных.

Обобщение модели — важная черта, которая должна присутствовать в моделях машинного обучения, обученных и развернутых в рабочей среде. Это означает, что обучение модели должно привести к правильному подбору набора данных, предотвращая переоснащение или недообучение.

Безопасная идентификация рака молочной железы с помощью Enclaves

В этом блоге мы разрабатываем модель логистической регрессии для выявления рака молочной железы, гарантируя при этом, что конфиденциальные медицинские данные, используемые для обучения модели, остаются конфиденциальными, используя платформу конфиденциальных вычислений Cape Privacy.

Безопасный анализ настроений с помощью Enclaves

Задача данной статьи будем заключаться в создании безопасного приложения для анализа настроений с использованием TensorFlow Lite и применение его в системе безопасного облачного enclave Cape Privacy.

Использование модели Random Forest для обнаружения мошенничества в конфиденциальных вычислениях

Давайте попробуем разработать модель случайного леса для обнаружения мошенничества с кредитными картами и развернем ее на платформе конфиденциальных вычислений Cape Privacy для выполнения безопасного вывода. Cape гарантирует, что как модель, так и проверенные транзакции по кредитной карте остаются конфиденциальными во время вывода.

Топ-20 API для решения повседневных задач

API-интерфейсы являются неотъемлемой частью набора навыков многих разработчиков и инженеров-программистов. Они используются для разработки интерфейсов и веб-приложений, а также для разработки программного обеспечения и даже для обработки данных. Множество областей полагаются на API, позволяющие программному обеспечению гармонично функционировать. В результате API-интерфейсы - отличный способ создавать динамичные приложения или демонстрировать компетентность потенциальному работодателю. Начало работы с API, соответствующим вашей области или даже вашим личным интересам, может послужить отличным способом получить реальный опыт.

Как добавить TypeScript в проект JavaScript

Я люблю писать код. И я хочу быть в этом действительно хорош. Но почему-то написание JavaScript никогда не было моей сильной стороной.

Модель машинного обучения с FLASK REST API

В этом уроке мы увидим, как вы можете создать свой первый REST API для модели машинного обучения с использованием FLASK. Начнем с создания модели машинного обучения. Затем мы увидим пошаговую процедуру создания API с помощью Flask и протестируем его с помощью Postman.

Создаем Python Bot, который может найти вопрос с множественным выбором из любого заданного изображения

В этом посте я собираюсь показать вам, как создать собственную систему поиска ответов с помощью Python. В основном, эта автоматизация может найти ответ на вопрос с множественным выбором из рисунка.

Присоединяйся в тусовку

Поделитесь своим опытом, расскажите о новом инструменте, библиотеке или фреймворке. Для этого не обязательно становится постоянным автором.

Попробовать

В этом месте могла бы быть ваша реклама

Разместить рекламу