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10가지 권장 오픈 소스 무료 텍스트 주석 도구
Mar 26, 2024 pm 08:20 PM
텍스트 주석은 텍스트의 특정 내용에 해당하는 레이블이나 태그를 추가하는 작업입니다. 주요 목적은 특히 인공 지능 분야에서 더 심층적인 분석 및 처리를 위해 텍스트에 추가 정보를 제공하는 것입니다. 텍스트 주석은 인공 지능 애플리케이션의 지도형 기계 학습 작업에 매우 중요합니다. 자연어 텍스트 정보를 보다 정확하게 이해하고 텍스트 분류, 감정 분석, 언어 번역 등의 작업 성능을 향상시키기 위해 AI 모델을 훈련하는 데 사용됩니다. 텍스트 주석을 통해 우리는 AI 모델이 텍스트의 개체를 인식하고, 맥락을 이해하고, 새로운 유사한 데이터가 나타날 때 정확한 예측을 하도록 가르칠 수 있습니다. 이 기사에서는 주로 더 나은 오픈 소스 텍스트 주석 도구를 권장합니다. 1.라벨스튜디오https://github.com/Hu
15가지 추천 오픈 소스 무료 이미지 주석 도구
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
이미지 주석은 이미지 콘텐츠에 더 깊은 의미와 설명을 제공하기 위해 이미지에 레이블이나 설명 정보를 연결하는 프로세스입니다. 이 프로세스는 비전 모델을 훈련하여 이미지의 개별 요소를 보다 정확하게 식별하는 데 도움이 되는 기계 학습에 매우 중요합니다. 이미지에 주석을 추가함으로써 컴퓨터는 이미지 뒤의 의미와 맥락을 이해할 수 있으므로 이미지 내용을 이해하고 분석하는 능력이 향상됩니다. 이미지 주석은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 그래프 비전 모델 등 다양한 분야를 포괄하여 차량이 도로의 장애물을 식별하도록 지원하는 등 광범위한 애플리케이션을 보유하고 있습니다. 의료영상인식을 통한 질병진단. 이 기사에서는 주로 더 나은 오픈 소스 및 무료 이미지 주석 도구를 권장합니다. 1.마케센스
AI는 페르마의 마지막 정리를 정복할 수 있을까? 100페이지의 증거를 코드로 만들기 위해 5년의 경력을 포기한 수학자
Apr 09, 2024 pm 03:20 PM
페르마의 마지막 정리, AI가 정복할 것인가? 그리고 무엇보다 가장 의미 있는 부분은 AI가 풀려고 하는 페르마의 마지막 정리가 바로 AI가 쓸모없다는 것을 증명한다는 점이다. 옛날에는 수학이 순수한 인간 지능의 영역에 속했지만 지금은 이 영역이 고급 알고리즘에 의해 해독되고 짓밟히고 있습니다. Image 페르마의 마지막 정리는 수세기 동안 수학자들을 당황하게 만든 "악명 높은" 퍼즐입니다. 이는 1993년에 입증되었으며 이제 수학자들은 컴퓨터를 사용하여 증명을 재현하는 큰 계획을 세웁니다. 그들은 이 버전의 증명에 논리적 오류가 있으면 컴퓨터로 확인할 수 있기를 바랍니다. 프로젝트 주소: https://github.com/riccardobrasca/flt
권장 사항: 우수한 JS 오픈 소스 얼굴 감지 및 인식 프로젝트
Apr 03, 2024 am 11:55 AM
얼굴 검출 및 인식 기술은 이미 상대적으로 성숙하고 널리 사용되는 기술입니다. 현재 가장 널리 사용되는 인터넷 응용 언어는 JS입니다. 웹 프런트엔드에서 얼굴 감지 및 인식을 구현하는 것은 백엔드 얼굴 인식에 비해 장점과 단점이 있습니다. 장점에는 네트워크 상호 작용 및 실시간 인식이 줄어 사용자 대기 시간이 크게 단축되고 사용자 경험이 향상된다는 단점이 있습니다. 모델 크기에 따라 제한되고 정확도도 제한됩니다. js를 사용하여 웹에서 얼굴 인식을 구현하는 방법은 무엇입니까? 웹에서 얼굴 인식을 구현하려면 JavaScript, HTML, CSS, WebRTC 등 관련 프로그래밍 언어 및 기술에 익숙해야 합니다. 동시에 관련 컴퓨터 비전 및 인공지능 기술도 마스터해야 합니다. 웹 측면의 디자인으로 인해 주목할 가치가 있습니다.
대형 모델을 이해하는 Alibaba 7B 다중 모드 문서, 새로운 SOTA 획득
Apr 02, 2024 am 11:31 AM
다중 모드 문서 이해 기능을 위한 새로운 SOTA! Alibaba mPLUG 팀은 최신 오픈 소스 작업인 mPLUG-DocOwl1.5를 출시했습니다. 이 작품은 고해상도 이미지 텍스트 인식, 일반 문서 구조 이해, 지침 따르기, 외부 지식 도입이라는 4가지 주요 과제를 해결하기 위한 일련의 솔루션을 제안했습니다. 더 이상 고민하지 말고 먼저 효과를 살펴보겠습니다. 복잡한 구조의 차트도 한 번의 클릭으로 인식하고 마크다운 형식으로 변환 가능: 다양한 스타일의 차트 사용 가능: 보다 자세한 텍스트 인식 및 위치 지정도 쉽게 처리 가능: 문서 이해에 대한 자세한 설명도 제공 가능: 아시다시피, " 문서 이해"는 현재 대규모 언어 모델 구현을 위한 중요한 시나리오입니다. 시장에는 문서 읽기를 지원하는 많은 제품이 있습니다. 그 중 일부는 주로 텍스트 인식을 위해 OCR 시스템을 사용하고 텍스트 처리를 위해 LLM을 사용합니다.
단일 카드는 듀얼 카드보다 Llama를 70B 더 빠르게 실행합니다. Microsoft는 A100에 FP6을 넣었습니다 |
Apr 29, 2024 pm 04:55 PM
FP8 이하의 부동 소수점 수량화 정밀도는 더 이상 H100의 "특허"가 아닙니다! Lao Huang은 모든 사람이 INT8/INT4를 사용하기를 원했고 Microsoft DeepSpeed 팀은 NVIDIA의 공식 지원 없이 A100에서 FP6을 실행하기 시작했습니다. 테스트 결과에 따르면 A100에 대한 새로운 방법 TC-FPx의 FP6 양자화는 INT4에 가깝거나 때로는 더 빠르며 후자보다 정확도가 더 높은 것으로 나타났습니다. 또한 오픈 소스로 제공되고 DeepSpeed와 같은 딥 러닝 추론 프레임워크에 통합된 엔드투엔드 대규모 모델 지원도 있습니다. 이 결과는 대형 모델 가속화에도 즉각적인 영향을 미칩니다. 이 프레임워크에서는 단일 카드를 사용하여 Llama를 실행하면 처리량이 듀얼 카드보다 2.65배 더 높습니다. 하나
1.3ms는 1.3ms가 걸립니다! Tsinghua의 최신 오픈 소스 모바일 신경망 아키텍처 RepViT
Mar 11, 2024 pm 12:07 PM
논문 주소: https://arxiv.org/abs/2307.09283 코드 주소: https://github.com/THU-MIG/RepViTRepViT는 모바일 ViT 아키텍처에서 잘 작동하며 상당한 이점을 보여줍니다. 다음으로, 본 연구의 기여를 살펴보겠습니다. 기사에서는 경량 ViT가 일반적으로 시각적 작업에서 경량 CNN보다 더 나은 성능을 발휘한다고 언급했는데, 그 이유는 주로 모델이 전역 표현을 학습할 수 있는 MSHA(Multi-Head Self-Attention 모듈) 때문입니다. 그러나 경량 ViT와 경량 CNN 간의 아키텍처 차이점은 완전히 연구되지 않았습니다. 본 연구에서 저자는 경량 ViT를 효과적인
Discuz 등록 절차에 대한 자세한 설명: 개인 정보를 쉽게 수정할 수 있습니다.
Mar 13, 2024 pm 12:21 PM
"Discus 등록 프로세스에 대한 자세한 설명: 개인 정보를 쉽게 수정할 수 있도록 하기 위해 구체적인 코드 예제가 필요합니다." Discuz는 다양한 웹 사이트에서 널리 사용되는 강력한 커뮤니티 포럼 프로그램으로, 풍부한 사용자 등록 및 개인 정보 수정 기능을 제공합니다. 그리고 인터페이스. 이 글에서는 Discuz의 등록 프로세스를 자세히 소개하고, 개인 정보를 쉽게 사용자 정의하고 수정할 수 있도록 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 1. 사용자 등록 과정 Discuz에서 사용자 등록은 등록 과정의 원활한 진행과 사이트의 중요한 기능 중 하나입니다.
