मशीन लर्निंग पर लेखों का चयन: मई 2020 के मामले, गाइड और अध्ययन

हम आपके लिए सबसे दिलचस्प समाचार और मशीन सीखने के क्षेत्र से उपकरण एकत्र करना जारी रखते हैं, जो एक सुलभ भाषा में लिखा गया है।

ज्यूकबॉक्स

इस महीने की शुरुआत, OpenAI पोस्टिंग द्वारा एमएल समुदाय में बहुत रुचि जगाया के लिए स्रोत कोड अपनी परियोजना ज्यूकबॉक्स कहा जाता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करने वाला यह उपकरण आपको लोकप्रिय कलाकारों की रचनाएं उत्पन्न करने की अनुमति देता है। नेटवर्क पर आप पहले से ही उपयोगकर्ताओं द्वारा उत्पन्न पटरियों के उदाहरण पा सकते हैं, बहुत ही असामान्य संयोजन हैं।

एआर कॉपी पेस्ट

फ्रेंच डेवलपर सिरिल डायगन ने एक एआर एप्लिकेशन पेश किया जो वस्तुओं की तस्वीरें लेता है, चित्रों से सभी अनावश्यक पृष्ठभूमि को हटाता है और ( यू ^ 2-नेट का उपयोग करके)) कंप्यूटर पर चलने वाले कार्यक्रमों के परिणाम को स्थानांतरित करता है। उदाहरण के लिए, लेखक दिखाता है कि, एप्लिकेशन का उपयोग करके, आप किसी प्रस्तुति में जल्दी से चयन कर सकते हैं और चित्र जोड़ सकते हैं। आप पहले से ही कोड को देख सकते हैं और एप्लिकेशन के शुरुआती एक्सेस के लिए साइन अप कर सकते हैं, जो वर्तमान में विकास के अधीन है।



Pose Animator वेब एनिमेशन के लिए

एक खुला स्रोत उपकरण है जिसके साथ आप SVG में तैयार किए गए चेतन वर्णों को देख सकते हैं। उपकरण दो अन्य पुस्तकालयों फेसमेश और पोज़नेट पर आधारित है , जो आंदोलनों को पकड़ने के लिए एक वेब कैमरा का उपयोग करते हैं। लेख दिखाता है कि उपकरण कैसे बनाया गया था और यह दर्शाता है कि इसका उपयोग कैसे किया जाए।



गैलेक्सी चिड़ियाघर

कैसे जल्दी से जटिल जानकारी को संसाधित करने के लिए क्राउडसोर्सिंग और मशीन लर्निंग को सफलतापूर्वक संयोजित करने पर एक केस अध्ययन। गैलेक्सी चिड़ियाघर मंच ने लाखों छवियों को वर्गीकृत करके आकाशगंगाओं के विकास का अध्ययन करने के लिए इन दोनों तरीकों को संयुक्त किया है। सामग्री का वर्णन है कि केवल उस डेटा को कैसे चिह्नित किया जाए जो मौजूदा मॉडल को बेहतर बनाने में मदद करेगा।

डिस्टिलबर्ट

स्टार्टअप हगिंग फेस एक सार्वजनिक एपीआई बनाने में अपना अनुभव साझा करता है जिसके साथ आप एनओडीपी मॉडल के प्रदर्शन को नोड्स .js. पर अनुकूलित कर सकते हैं।

नैदानिक ​​परीक्षण पार्सर

अधिकांश नैदानिक ​​परीक्षण पर्याप्त प्रतिभागियों को भर्ती करने में विफल होते हैं। यह इस तथ्य के कारण है कि शहद के बिना लोग। शिक्षा हमेशा चयन मानदंड और अनुसंधान के विवरण को नहीं समझती है। फेसबुक ने पेश कियाओपन सोर्स टूल जिसका उद्देश्य इस समस्या को हल करना है।

GrokNet

Facebook ने ई-कॉमर्स के लिए डिज़ाइन किए गए एक सार्वभौमिक कंप्यूटर विज़न सिस्टम की घोषणा की है । वह ऑटो से लेकर घर की सजावट तक विभिन्न श्रेणियों में सामान की विशेषताओं की पहचान करने में सक्षम है। लेख बताता है कि मॉडल को सात डेटासेट पर कैसे प्रशिक्षित किया गया था, और इसमें किन कठिनाइयों का सामना करना पड़ा। वीडियो की एक श्रृंखला यह भी दिखाती है कि यह मॉडल प्लेटफ़ॉर्म ऑनलाइन ट्रेडिंग को बदलने में कैसे मदद करेगा।

S2IGAN

ऐसा लगता है कि हमने उन सामग्रियों को शामिल नहीं करने का वादा किया है जिनमें संग्रह में खाली भंडार के लिंक शामिल हैं, लेकिन मैं एक अपवाद बनाना चाहता हूं। S2IGAN एक ढांचा है जो भाषण को छवियों में अनुवाद करता है। दोहरे एनकोडर का उपयोग करके, एक मॉडल बनाया गया है जो एक आवाज विवरण का उपयोग करके छवियां उत्पन्न करता है। अध्ययन के लेखक जल्द ही कोड पोस्ट करने का वादा करते हैं, लेकिन अब उन्हें उत्पन्न पक्षियों के उदाहरणों से संतोष करना होगा।



लगातार वीडियो गहराई अनुमान

एक एल्गोरिथ्म प्रस्तुत किया गया है, जो एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते हुए, व्यक्तिगत फ्रेम की गहराई निर्धारित करता है और पूरे वीडियो के लिए ज्यामितीय रूप से सुसंगत गहराई को पुनर्स्थापित करता है। यह कई सीमाओं का सामना करने में मदद करता है, उदाहरण के लिए, जब छवि हिलने के कारण अस्थिर होती है। आप एआर-इफेक्ट्स या ऑटोपायलट कारों के लिए विभिन्न क्षेत्रों में एक जैसी तकनीक लागू कर सकते हैं। रिपॉजिटरी अभी भी खाली है, लेकिन लेखक स्रोत कोड साझा करने का वादा करते हैं।

यह सब, देखने के लिए धन्यवाद!