EPISODE · May 19, 2020 · 53 MIN
Вся правда про Machine Learning на Mobile
from Mobile People Talks · host Mobile People Talks
В поисках еще не обговорённых тем ведущие решили, что вот и пришло время обсудить машинное обучение на устройствах, поэтому пригласили в студию Дмитрия Гордина, специалиста по нейросетям для мобильных устройств. На первых минутах ведущие просят разъяснить для тех, кто не в теме: чем же отличается машинное обучение от глубокого, и чем они связаны с искусственным интеллектом, а затем сразу в лоб пытаются выяснить, как сделать круто, чтобы быстро, стабильно и работало хорошо. Собственно, на этом простые ответы заканчиваются, и идет погружение глубже в тему. Зачем вообще нужен ML на устройствах, почему не достаточно облака? Для каких задач лучше применять? Какие фреймворки существуют и какие лучше подходят для каких девайсов? Какие возможности дает Firebase MLKit, и в каких случаях не получится их использовать? Какой тип устройств лучше подходит для глубокого обучения Android или iOS? Что с тулингом? Вопросы можно перечислять бесконечно, лучше сразу слушать ответы :)) PS: В качестве вишенки на торте в этом выпуске разыгрывается билет на TechLeadConf, которая состоится уже совсем скоро. Угадайте где? Правильно, там же, где в этом году происходят все мероприятия - онлайн! Ответ пишите сюда - https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeRpMij6w6fuhe1Uucs4b7bv0dntg8l_5zp-RAVdpf2HGcYZQ/viewform Билет будет разыгран среди тех, кто ответил правильно (или почти правильно 🙄). Наш гость: Дмитрий Гордин, твиттер - https://twitter.com/gordinmitya Полезные ссылки: Deep Learning by deeplearning.ai на Coursera - https://www.coursera.org/specializations/deep-learning Игра в прятки - https://youtu.be/kopoLzvh5jY Бенчмарк фреймворков - https://github.com/gordinmitya/dnn_benchmark Netron - https://github.com/lutzroeder/netron ONNX Simplifier - https://github.com/daquexian/onnx-simplifier
Embed this episode
NOW PLAYING
Вся правда про Machine Learning на Mobile
No transcript for this episode yet
Similar Episodes
No similar episodes found.
Similar Podcasts
No similar podcasts found.