«А можно быстрее?»: практические советы по ускорению обучения нейросетей

Мы продолжаем изучать, как ускоряют обучение нейросетей. В прошлой статье мы погрузились в теоретические аспекты этой проблемы. Сегодня перейдем к практике. Мы разберем несколько интересных исследований, которые демонстрируют эффективность различных подходов к ускорению нейросетей на разнообразных задачах и датасетах. Затем обсудим практические рекомендации по выбору и комбинированию методов оптимизации и расскажем, какие инструменты лучше использовать для профилирования и мониторинга процесса обучения. В довершение рассмотрим полезные библиотеки для быстрой и эффективной разработки.

https://habr.com/ru/companies/magnus-tech/articles/846012/

#ускорить_обучение_нейросетей #tensorflow #pytorch #автогенчеллендж #машинное_обучение #ускорение_нейросетей #оптимизация_нейросетей #искусственный_интеллект #FastSample #gnn

Рука ИИ: как ML захватывает промку?

На волне историй про практическое применение ИИ захотелось сделать и свой обзор на эту тему. Я возьму область, которая мне близка, а именно промышленные решения. Мне они всегда нравились тем, что чаще всего имеют какое-то физическое воплощение. Это не просто модель на сервере, это можно потрогать (если не очень горячо и не отрежет руку). Для начала хочу отметить, что любое промышленное производство – это вещь довольно консервативная. Там очень аккуратно относятся к новинкам и изменениям в бизнес-процессах. Потому я был уверен, что ИИ еще не скоро доберется до этой области. Но нет, даже такие консервы как металлурги уже вовсю используют технологии. Какие задачи они решают?

https://habr.com/ru/articles/846626/

#ML #промышленность #автогенчеллендж

Мы умеем заменять мебель на фото, а чего добились вы? Начинаем автоген-челлендж

Генерация разнообразного контента с помощью ИИ продолжает быть на пике популярности. На смену картинкам по описанию пришли музыкальные композиции на основе текста и психоделические видео, на которых у людей меняется не только геометрия, но и вообще всё. Однако это лишь вершина айсберга. We need to go deeper. Хабру нужны не смешные нейро(де)генеративные мемы, а статьи от людей, которые работают с генеративным ИИ профессионально и на острие современных технологий пытаются сделать нечто крутое и полезное. Привет, меня зовут Алексей Луговой, я занимаюсь Computer Vision в Самолете, и сегодня объявляю о старте автоген-челленджа. Этот челлендж — совместная инициатива Хабра и Самолета. Про призы лучшим авторам и другие детали расскажу подробнее в конце статьи, а начну с личного примера — расскажу, как мы научились подставлять другую мебель на фото интерьера.

https://habr.com/ru/companies/samolet/articles/835648/

#ai #machine_learning #deep_learning #computer_vision #автогенчеллендж