Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
ONNX ile Makine Öğreniminin gücünden yararlanın - Ron Dagdag
ONNX ile Makine Öğreniminin gücünden yararlanın - Ron Dagdag
Bu videoda Ron Dagdag, makine öğrenimi çerçevelerinin, özellikle de derin öğrenme çerçeveleri ile konuşlandırma arasında birlikte çalışabilirliği kolaylaştıran ONNX'in önemini araştırıyor. Mevcut modelleri dönüştürmek, Azure'un otomatik makine öğrenimi ile modelleri eğitmek ve Azure'ın özel görüş hizmetini kullanmak dahil olmak üzere ONNX modellerini edinmenin yollarını özetliyor. Dağdağ, makine öğrenimi modellerinin bulutta mı yoksa uçta mı dağıtılacağı kararını vurguluyor ve süreci daha sorunsuz hale getirmek için ONNX'ten yararlanmayı öneriyor. Ayrıca, bir makine öğrenimi modeli oluşturmak için Microsoft'un ML.NET'ini kullanma sürecini anlatıyor ve çıkarım için ONNX çalışma zamanını kullanarak ONNX modelinin bir uygulamaya nasıl dahil edileceğini gösteriyor. Dağdağ ayrıca, makine öğrenimi için açık bir standart olarak ONNX'i, çeşitli platformlarını ve dillerini ve modelleri daha küçük hale getiren araçları araştırıyor.
ONNX ile Makine Öğreniminin gücünden yararlanın - Ron Dagdag
ONNX ile Makine Öğreniminin gücünden yararlanın - Ron Dagdag
Bu videoda Ron Dagdag, makine öğrenimi çerçevelerinin, özellikle de derin öğrenme çerçeveleri ile konuşlandırma arasında birlikte çalışabilirliği kolaylaştıran ONNX'in önemini araştırıyor. Mevcut modelleri dönüştürmek, Azure'un otomatik makine öğrenimi ile modelleri eğitmek ve Azure'ın özel görüş hizmetini kullanmak dahil olmak üzere ONNX modellerini edinmenin yollarını özetliyor. Dağdağ, makine öğrenimi modellerinin bulutta mı yoksa uçta mı dağıtılacağı kararını vurguluyor ve süreci daha sorunsuz hale getirmek için ONNX'ten yararlanmayı öneriyor. Ayrıca, bir makine öğrenimi modeli oluşturmak için Microsoft'un ML.NET'ini kullanma sürecini anlatıyor ve çıkarım için ONNX çalışma zamanını kullanarak ONNX modelinin bir uygulamaya nasıl dahil edileceğini gösteriyor. Dağdağ ayrıca, makine öğrenimi için açık bir standart olarak ONNX'i, çeşitli platformlarını ve dillerini ve modelleri daha küçük hale getiren araçları araştırıyor.
ONNX ile Makine Öğreniminin Gücünden Yararlanın | Ron Lyle Dağdağ | Conf42 Makine Öğrenimi 2021
ONNX ile Makine Öğreniminin Gücünden Yararlanın | Ron Lyle Dağdağ | Conf42 Makine Öğrenimi 2021
Bu videoda Ron Dagdağ, özellikle modelleri telefonlar veya bulut altyapısı gibi farklı uç noktalara dağıtırken, makine öğrenimi modelleri için açık bir format olarak ONNX'i (Açık Sinir Ağı Değişimi) kullanmanın faydalarını tartışıyor. Düşük performans veya farklı çerçevelerde eğitilmiş modelleri birleştirme gibi bir modeli ONNX'e dönüştürmenin yararlı olabileceği senaryoları ele alıyor ve RestNet gibi popüler modellerin ONNX formatında nasıl indirilebileceğini açıklıyor. Ek olarak, makine öğrenimi modellerini uçta çalıştırmanın faydalarının yanı sıra modelleri buluta kaydederek ve sürümlerini oluşturarak yönetmenin önemini tartışıyor. Bir modelin ONNX'e nasıl dönüştürüleceğini ve çıkarım yapmak için Python'da ONNX çalışma zamanının nasıl kullanılacağını gösteriyor ve ONNX'in veri bilimcileri ve yazılım mühendislerinin birlikte etkili bir şekilde çalışmasını sağlamadaki rolünü vurgulayarak bitiriyor.
ONNX Runtime Web ile JavaScript'te Çıkarım!
ONNX Runtime Web ile JavaScript'te Çıkarım!
Video, önceden seçilmiş görüntüler üzerinde çıkarım yapmak için bir kullanıcı arabirimi sunan bir Next.js şablonu aracılığıyla tarayıcıda ONNX Runtime Web kullanımını kapsar. Görüntü verilerinin RGB değerleri ve boyut oluşturma kullanılarak bir tensöre dönüştürülmesi işlemi gösterilmektedir. Modele, yürütme sağlayıcısına ve oturum seçeneklerine giden yolu kullanarak önceden işlenmiş verileri ONNX çıkarım oturumuna ileten model yardımcı işlevi araştırılır. Model için beslemeler, giriş adı ve tensör nesnesi kullanılarak oluşturulur ve ilk beş sonucu elde etmek için session.run işlevine geçirilir. İlk sonuç, web paketi yapılandırması ve ONNX Çalışma Zamanı Düğümü kullanılarak sunucu tarafı çıkarımı için talimatlar sağlanırken görüntü ekranını doldurur.
Ron Dagdag - ONNX ile Tarayıcıda Yapay Sinir Ağları Oluşturma
Ron Dagdag - ONNX ile Tarayıcıda Yapay Sinir Ağları Oluşturma
Bu videoda Ron Dagdag, ONNX makine öğrenimi çerçevesinin sinir ağlarını bir tarayıcıda çalıştırmak için nasıl kullanılabileceğini açıklıyor. Makine öğreniminin temellerini, ONNX modellerinin oluşturulmasını ve devreye alınmasını ve ONNX çalıştırma ortamını tartışıyor. Dağdağ, ONNX'in kullanımını, iş tecrübesine dayalı maaş tahmini ve görüntülerdeki duyguların tespiti gibi çeşitli örneklerle gösteriyor. Ayrıca ONNX modellerinin Android ve iOS gibi farklı platformlara konuşlandırılmasını ele alıyor ve ONNX ile deney yapmak için mevcut kaynakları ve demoları vurguluyor. Dagdag, ONNX ile deney yapmayı teşvik ediyor ve ONNX çalışma zamanını kullanarak hedef platformlarda verimli çıkarım yapmanın önemini vurguluyor.
ONNX ile sinir ağlarını tarayıcıda çalıştırma - Ron Dagdag - NDC Melbourne 2022
ONNX ile sinir ağlarını tarayıcıda çalıştırma - Ron Dagdag - NDC Melbourne 2022
Ron Dagdağ, sinir ağlarının tarayıcılarda çalıştırılması konusundaki uzmanlığını ONNX ile paylaşıyor. Programlamanın temellerini ve makine öğreniminden nasıl farklı olduğunu, JavaScript ve makine öğrenimi çerçevelerinin kullanılabilirliğini ve makine öğrenimi modellerinin telefonlar, Nesnelerin İnterneti ve bulut dahil farklı cihazlarda nasıl çalışabileceğini tartışıyor. Farklı çerçevelerde oluşturulan modelleri farklı programlama dillerindeki mevcut uygulamalarla entegre edebilen makine öğrenimi modelleri için açık bir format olan ONNX'i tanıtıyor. Dagdag, performans, güvenlik ve maliyeti optimize ederken ONNX modellerini tarayıcılarda çalıştırmak için ONNX çalışma zamanı, web montajı ve web GL teknolojilerini birleştirerek ONNX modellerinin nasıl oluşturulacağını, yönetileceğini ve dağıtılacağını gösterir. Videoda ayrıca mobil cihazlarda önceden eğitilmiş modellerin puanlanması, maliyet hususları ve büyük miktarda verinin yerel olarak işlenmesi için uca daha yakın nesne algılamayı çalıştırmanın faydaları ele alınır.
Linux Vakfı Yapay Zeka ve Veri Günü - ONNX Topluluk Toplantısı - 21 Ekim 2021
Emma Ning (Microsoft) Tarayıcı İçi Çıkarım için ONNX Runtime Web
001 ONNX 20211021 Tarayıcı İçi Çıkarım için Ning ONNX Çalışma Zamanı Web
Microsoft AI Framework ekibinin ürün yöneticisi Emma, ONNX Runtime'da, JavaScript geliştiricilerinin CPU için web birleştirme ve GPU için WebGL dahil olmak üzere iki arka uçla makine öğrenimi modellerini bir tarayıcıda çalıştırmasına ve dağıtmasına olanak tanıyan yeni bir özellik olan ONNX Runtime Web'i sunar. Web Assembly arka ucu, herhangi bir ONNX modelini çalıştırabilir, çoklu iş parçacığı ve SIMD'den yararlanabilir ve yerel ONNX Çalışma Zamanı'nın desteklediği çoğu işlevi desteklerken WebGL arka ucu, WebGL API'leri ile saf JavaScript tabanlı bir uygulamadır. Konuşmacı ayrıca ONNX operatörlerinin her iki arka uçla uyumluluğunu tartışıyor, bir çıkarım oturumu oluşturmak ve bir model çalıştırmak için kod parçacıkları sağlıyor ve MobileNet modeli tarafından desteklenen çeşitli tarayıcı içi görüntü modelleri senaryolarını içeren bir demo web sitesini sergiliyor. Ancak konuşmacı, ONNX çalışma zamanı web'in performansının ve bellek tüketiminin artırılması ve desteklenen ONNX operatörlerinin genişletilmesi konusunda hâlâ geliştirilecek alanlar olduğunu da kabul ediyor.
Web ve Makine Öğrenimi W3C Çalıştayı Yaz 2020
ONNX.js - ONNX modellerini tarayıcılarda ve Node.js'de çalıştırmak için bir Javascript kitaplığı
ONNX.js - ONNX modellerini tarayıcılarda ve Node.js'de çalıştırmak için bir Javascript kitaplığı
ONNX.js, kullanıcıların ONNX modellerini tarayıcılarda ve Node.js'de çalıştırmasına izin veren bir JavaScript kitaplığıdır. Modeli çeşitli tekniklerle hem CPU hem de GPU üzerinde optimize eder ve kolay analiz için profil oluşturma, günlük kaydı ve hata ayıklamayı destekler. Kitaplık, tüm büyük tarayıcıları ve platformları destekler ve çok çekirdekli makinelerde daha iyi performans için web çalışanlarını kullanarak paralelleştirme sağlar. GPU özelliklerine erişmek için WebGL'yi kullanmak, önemli performans iyileştirmeleri sağlar ve CPU ile GPU arasındaki veri aktarımını azaltır. Daha fazla optimizasyon ve operatör desteği gerekmesine rağmen, konuşmacı ONNX.js'yi iyileştirmek için topluluk katkılarını teşvik eder.
ONNX.js ile Tarayıcıda PyTorch Modelleri Nasıl Çalıştırılır
ONNX.js ile Tarayıcıda PyTorch Modelleri Nasıl Çalıştırılır
Video, JavaScript ve ONNX.js kullanan bir tarayıcıda PyTorch modeli çalıştırmanın daha iyi yanıt süresi, ölçeklenebilirlik, çevrimdışı kullanılabilirlik ve gelişmiş kullanıcı gizliliği gibi avantajlarını açıklıyor. Video ayrıca bir PyTorch modelini ONNX modeline dönüştürme, onu bir ONNX.js oturumuna yükleme ve tarayıcıda çıkarım çalıştırma sürecini de anlatıyor. Veri hazırlama, hata ayıklama ve artırmalar da tartışılır ve konuşmacı, veri artırma teknikleri kullanılarak modelin nasıl daha sağlam hale getirileceğini gösterir. Video, kullanıcıların modeli kendileri denemeleri için örnek kod ve bir demo web sitesi sağlar.
ONNX Runtime demosu ile CPU'da rakam sınıflandırması
ONNX Runtime demosu ile CPU'da rakam sınıflandırması
Open Neural Network Exchange (ONNX), hem derin öğrenme hem de makine öğrenimi modelleri için açık kaynaklı bir format sağlar. Modellerimizi istediğimiz çerçevede eğitebilir ve ardından modeli ONNX formatına dönüştürebiliriz. Microsoft'un ONNX Çalışma Zamanı ile, bize biraz daha hızlı uygulama sağlayan herhangi bir ortamda onnx modelleriyle bir çıkarım oturumu çalıştırabiliriz. İşte bunun basit bir gösterimi. Model, PyTorch ile MNIST veri setini kullanarak rakamları tanımak üzere eğitilmiştir. Linux CPU'da bir çıkarım oturumu çalıştırıyorum.
https://github.com/NagarajSMurthy/Digit-recognizer