Aprendizaje Profundo Práctico para Nube, Móvil y Edge

Índice

Símbolos

• Disponibilidad 24/7, Clasificación de objetos en tiempo real en iOS con Core ML
• 80legs.com, Datos

A

• PruebasA/B, Pruebas A/B, Pruebas A/B Modelos Alojados-Utilizandoel Experimento en Código
• responsabilidad, rendición de cuentas y explicabilidad
• espacio de acción, Configurael espacio de acción-Configura el espacio de acción
• funciones de activación, Funciones de Activación
• Enfoque actor-crítico, Basado en políticas o en valores: ¿por qué no ambos?
• Optimizador Adam, Establecer parámetros de entrenamiento
• Sistemas Avanzados de Asistencia al Conductor (ADAS), Coches Autónomos
• RISC Virtual Avanzado (AVR), Arduino
• Función de ventaja, basada en políticas o en valores: ¿por qué no ambas?
• Olimpiadas de Conducciónde la IA (AI-DO), Olimpiadas de Conducción de la IA
• Airbnb, Clasificación fotográfica de Airbnb
• AlchemyVision, Reconocimiento Visual IBM Watson
• Algoritmia, Algoritmia
• Alibaba, Reconocimiento de altavoces por Alibaba
• usuarios alfa, El ciclo de vida de una app clasificadora de alimentos
• Amazon Rekognition, Amazon Rekognition
• Amazon SageMaker, Breve introducción al aprendizaje por refuerzo
• GPUs AMD, Instalación
• Anaconda Python, Instalación
• Android Studio, Creación de una aplicación de reconocimiento de objetos en tiempo real
• anotaciones, Datos
• Molestar (Vecinos más próximos aproximados Oh Sí), Molestar
• tamaño de la aplicación, reducir, Reducir el tamaño de la aplicación -Crear ML
• Arquitectura de aprendizaje automático de Apple, Arquitectura de aprendizaje automático deApple-Primitivas de rendimiento ...