Готовые и индивидуальные решения
Проведение обучения модели по сценарию клиента
Подготовка и нормализация данных
“`html Автоматизация исправления ошибок сборки кода с DIDACT ML Разработка программного обеспечения включает множество итеративных шагов, таких как редактирование, модульное тестирование и код-ревью. Однако исправление ошибок сборки может быть трудоемким и сложным процессом. DIDACT ML от GoogleAI предлагает практическое решение для разработчиков. Как работает DIDACT ML DIDACT ML использует машинное обучение для предсказания и предложения…
“`html Разнообразные платформы обучения машинного обучения Облачные и централизованные платформы предоставляют вычислительную мощность для предприятий. Централизованное обучение в облаке полезно для задач с большими наборами данных. Федеративное обучение Приватный подход, при котором обучение происходит на децентрализованных устройствах, минимизируя утечки данных и снижая потребности в полосе пропускания. Машинное обучение на устройствах Обучение и выполнение моделей непосредственно…
Представляем Pegasus-1: Мультимодельная языковая модель для видеоконтента Улучшение понимания и взаимодействия с видео Pegasus-1 — передовая модель, созданная для понимания и взаимодействия с видеоконтентом с использованием естественного языка. Она помогает понять временные последовательности, динамику и пространственный анализ видеоданных. Адаптивность в различных жанрах видео Pegasus-1 способен обрабатывать широкий спектр длин и жанров видео, обеспечивая всестороннее понимание…