Jeśli danymi wejściowymi jest lista tablic numpy przechowujących mapę cieplną, która jest wyjściem ViTPose, a kształt każdego pliku numpy to [1, 17, 64, 48] odpowiadający 17 kluczowym punktom w treści, jakiego algorytmu można użyć?
W obszarze Sztucznej Inteligencji, a konkretnie w Deep Learning with Python i PyTorch, podczas pracy z danymi i zbiorami danych istotny jest dobór odpowiedniego algorytmu do przetwarzania i analizy danych wejściowych. W tym przypadku dane wejściowe składają się z listy tablic numpy, z których każda przechowuje mapę cieplną reprezentującą dane wyjściowe
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/DLPP Głębokie Uczenie z Python i PyTorch, Dane, Zbiory danych
W jaki sposób Dance Like wykorzystuje TensorFlow, aby pomóc użytkownikom w nauce tańca?
Dance Like, innowacyjna aplikacja, która wykorzystuje techniki uczenia maszynowego, wykorzystuje TensorFlow do zwiększenia doświadczenia użytkowników w nauce tańca. TensorFlow, biblioteka typu open source do obliczeń numerycznych i uczenia maszynowego, zapewnia zaawansowaną platformę do szkolenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Integrując TensorFlow z Dance Like, aplikacja może wykorzystać swoje zaawansowane możliwości