Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Interview With Jeremy Howard On Our Extremely Primitive Approach To ML

  • Weights & Biases
  • 2023-01-05
  • 6775
Interview With Jeremy Howard On Our Extremely Primitive Approach To ML
deep learningmachine learningfastaigradient dissentpodcastjeremy howard
  • ok logo

Скачать Interview With Jeremy Howard On Our Extremely Primitive Approach To ML бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Interview With Jeremy Howard On Our Extremely Primitive Approach To ML или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Interview With Jeremy Howard On Our Extremely Primitive Approach To ML бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Interview With Jeremy Howard On Our Extremely Primitive Approach To ML

Jeremy Howard is a co-founder of fast.ai, the non-profit research group behind the popular massive open online course "Practical Deep Learning for Coders", and the open source deep learning library "fastai".
🎥 Watch The Full Episode At    • Jeremy Howard of fast.ai— The Simple but P...  

📝 Show Notes: http://wandb.me/gd-jeremy

The transcript of this short of the full interview with Jeremy Howard:

Jeremy Howard:

It’s a simple but profound insight. Which is that it’s very difficult for a model to generate something creative, and aesthetic, and correct from nothing.
The profound insight is to say, “Well, given that that’s hard, why don’t we not ask a model to do that directly? Why don’t we train a model to do something a little bit better than nothing? And then make a model that — if we run it multiple times — takes a thing that’s a little bit better than nothing, and makes that a little bit better still."

The interesting thing is that — having started to get deep into the area — I’ve realized we’re not close at all to doing that in an optimal way.
The fantastic results you’re seeing at the moment are based on what, in a year’s time, will be considered extremely primitive approaches.

Text: See the full interview at http://wandb.me/gd-jeremy

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]