Makine öğrenmesi — Öğrenme rehberi
Makine öğrenmesi — Temel ilkelerden uygulamaya uzanan düzenli öğrenme yolları.
Temel ilkelerden uygulamaya uzanan düzenli öğrenme yolları.
- Fundamentals · 5 min okuma
Makine Öğrenimine Giriş: Temeller — Veri, Kayıp Fonksiyonu ve Genelleme Tasarımı
Makine öğrenimi sadece model seçimiyle sınırlı değildir: görevi, veri bölümlendirmesini, kayıp fonksiyonunu, değerlendirmeyi ve dağıtım değişikliğini tanımlamak da önemlidir.
- Fundamentals · 4 min okuma
Makine Öğrenimine Giriş: Sinir Ağlarının Temelleri
Sinir ağları, doğrusal dönüşümleri ve doğrusal olmayan aktivasyonları üst üste yığar, ardından geri yayılım ve gradyan tabanlı optimizasyon yoluyla kayıpları azaltır.
- Fundamentals · 14 min okuma
Nesne Algılama ve Semantik Bölümleme Temel Bilgileri — Bir Görüntüden "Nerede Ne Var"ı Okuma
Nesne tespiti nesnelerin etrafına kutular çizer; anlamsal bölümlendirme ise her pikseli anlamına göre renklendirir. İkisi arasındaki farktan, örnek ve panoramik bölümlendirmeye, R-CNN'den YOLO, DETR ve DINO'ya ve bunların 3 boyutlu nokta bulutu karşılıklarına kadar, sahne anlama temellerinin sistematik bir incelemesi.
- Fundamentals · 10 min okuma
YOLO11 Detaylı Açıklama — C3k2 ve C2PSA, YOLOv8'den Neleri Değiştirdi?
Resmi dokümanlar ve birincil kaynaklar kullanarak Ultralytics YOLO11'i ayrıntılı olarak inceleyin: C3k2, C2PSA, çapa içermeyen algılama, DFL/CIoU kayıpları ve n/s/m/l/x için ölçülen kıyaslama değerleri.
- Fundamentals · 8 min okuma
SegFormer'a Kapsamlı Bir Kılavuz — Konumsal Kodlama Olmayan Bir Transformer'ın Segmentasyon İçin Neden İşe Yaradığı
Bu makale, NVIDIA, Hong Kong Üniversitesi ve NeurIPS 2021'deki işbirlikçileri tarafından tanıtılan SegFormer'ı orijinal makaleye dayanarak ayrıntılı olarak inceliyor. Konumsal kodlama içermeyen hiyerarşik MiT kodlayıcıyı, parametre açısından verimli All-MLP kod çözücüyü, etkin alıcı alanı ve ölçülen mIoU'yu, parametre sayımlarını inceliyor ve B0'dan B5'e kadar denklemlerle hesaplamalar yapıyoruz.
- Fundamentals · 4 min okuma
Makine Öğrenimine Giriş: Duruş Tahmini
Poz tahmini, insan veya nesnenin kilit noktalarını ve 6 boyutlu pozunu görüntülerden çıkarır. Bu giriş yazısı koordinatları, kayıpları, örtüşmeyi, değerlendirmeyi ve güvenliği kapsar.
- Fundamentals · 4 min okuma
Makine Öğrenimine Giriş: Üretken Modeller
Üretken modeller veri dağılımlarını temsil eder ve koşullu çıktılar oluşturur. Olasılık, VAE, GAN, difüzyon, değerlendirme, kaynak izleme ve güvenlik konularını öğrenin.
- Hands-on · 2 min okuma
Yerel LLM'lerin performans testleri: ilk yanıt süresi, üretim hızı ve bellek
İlk yanıt içeriğini üretim oranından ve kontrolünden ayrı olarak ölçün. residency, caching and memory conditions.