Entraînez ImageNet à 40 $ en 18 minutes, un robot capable de jouer à Wally? etc • Le registre | shoppingmaroc.net


Roundup Bonjour, voici quelques nouvelles de l'IA pour le week-end. Vous n'avez pas toujours besoin d'une tonne d'argent pour acheter une liasse de GPU pour former vos modèles très rapidement. Vous pouvez le faire à peu de frais sur des plateformes cloud. Il y a aussi un robot qui peut jouer le rôle de Waldo (Wally au Royaume-Uni), et l'ordinateur de Microsoft qui essaye de dire si vous avez trouvé une blague drôle.

Code public pour former ImageNet très rapidement: Les ingénieurs ont réussi à former ImageNet à une précision de 93% en utilisant du matériel loué sur des plates-formes de cloud public pour seulement 40 $.

Ce n'est pas le temps le plus rapide pour former un réseau neuronal convolutionnel sur ImageNet . Le temps le plus rapide est de quatre minutes, et va aux chercheurs de TenCent et de l'Université baptiste de Hong Kong.

Accélérer le processus de formation nécessite d'augmenter la taille du lot et de lancer un grand nombre de GPU sur le problème. Passer par ImageNet en quatre minutes a nécessité 1024 GPU Nvidia P40 – ce qui n’est pas abordable si vous n’êtes pas un conglomérat technologique géant avec de grosses poches.

Mais une équipe d’ingénieurs, dont Jeremy Howard, Andrew Shaw, un ingénieur qui a participé au concours DawnBench et Yaroslav Bulatov, un chercheur de l’unité de défense de l’innovation expérimentale, une entreprise de défense privée, ont rendu le projet beaucoup plus abordable.

avec 8 GPU NVIDIA V100 et quelques astuces logicielles astucieuses, telles que l’entraînement sur de petites images au départ avant d’en introduire de plus grandes.

"De cette façon, lorsque le modèle est très imprécis au début, faire des progrès rapides, et plus tard dans la formation, il peut voir des images plus grandes pour en apprendre davantage sur les distinctions plus fines ", a expliqué Howard dans un article de blog.

" DIU et fast.ai vont publier des logiciels n et surveiller leurs propres modèles distribués sur AWS, en utilisant les meilleures pratiques développées dans ce projet », a-t-il ajouté.

Vous pouvez en lire plus ici.

Tesla P4 de Nvidia sur Google Cloud: En ce qui concerne les plates-formes cloud, Google Cloud a annoncé qu’il hébergeait désormais les GPU N4 de Nvidia sur son service.

Ce n’est pas aussi avancé que le P100 ou le V100. ne vous dérange pas d'attendre trop longtemps.

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<p class= Comparaison de prix pour différents GPU sur Google Cloud.

Ils sont maintenant disponibles dans quelques zones sélectionnées, notamment US Central, US East et Europe West.

Vous pouvez en savoir plus ici. [19659002] AI peut détecter une bonne blague à partir du rire? Microsoft a installé une exposition au National Comedy Center de New York qui utilise son API Face pour détecter si quelqu'un a ri ou non d'une blague.

écran pour entrer dans la bataille de rire. Les machines contiennent une gamme de blagues pré-installées écrites par des comédiens humains – AI continue de craindre l'humour. Les joueurs choisissent les blagues à tour de rôle et gagnent en faisant sourire ou en rigolant le plus après six rounds.

Vous pouvez voir une vidéo ci-dessous.

  Vidéo Youtube

L'API Face de Microsoft est utilisée pour évaluer si quelqu'un a marqué un point ou non en scannant les visages des personnes. Le système utilise un réseau neuronal convolutionnel qui a été formé sur plus de 100 000 visages pour l'analyse des sentiments. Les images sont étiquetées avec des émotions, telles que le bonheur, la tristesse, la colère, le mépris, le dégoût, la peur, la neutralité et la surprise.

«Si quelqu'un sourit ou fronce les sourcils, nous pouvons le détecter et nous rendons une note pour chaque émotion», a expliqué Mme Carapcea Cornelia, directrice principale de l’équipe des services cognitifs. "Ce n’est pas comme si nous voyions un visage et nous disons" heureux ", nous voyons un visage et nous disons" Oh, nous pensons que le bonheur est peut-être de 60% ". 60% et triste 40%. "

Robot peut jouer à Waldo? : les développeurs ont combiné le service de classification d'images AutoML de Google avec un bras robotisé pour désigner Waldo dans le célèbre livre de jeux vidéo Where's Waldo?

Waldo est toujours caché parmi les illustrations remplies d'autres personnes engagées dans des situations complexes. Bien qu'il porte toujours son chapeau et son pull à rayures rouges et blanches et son jean bleu, il n'est pas facile à repérer.

Le but du jeu est de trouver Waldo le plus rapidement possible en le désignant. Maintenant, un bras de robot peut jouer aussi et il peut repérer Waldo en seulement 4,45 secondes. Il est relié à un service Google AutoML Vision qui a été formé sur le visage de Waldo. Si le modèle détecte une correspondance d'au moins 95% avec Waldo dans une image, le bras du robot avec une main en caoutchouc suspendue se déplacera vers lui.

Le bras est contrôlé par un Raspberry Pi fonctionnant sur Python. voir en action ci-dessous … ®

  Vidéo Youtube


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