Публикации по теме 'data-science'
Разница между аналитикой данных, анализом данных, интеллектуальным анализом данных, наукой о данных, машинным обучением и…
В мире данных есть несколько терминов, которые часто используются взаимозаменяемо, но имеют разные значения. Эти термины включают:
Аналитика данных
Анализ данных
Наука о данных
Машинное обучение
Большие данные
Понимание различий между этими терминами важно для отдельных лиц и организаций, которые хотят использовать данные для принятия обоснованных решений. В этой статье мы рассмотрим определения, приложения и инструменты, связанные с каждым термином, а также их..
Создание вашей первой сверточной нейронной сети — AlexNet
Использование API слоев Keras
Теперь, когда вы прочитали все мои последние статьи о CNN, вы готовы создать свою первую с помощью Keras. В этой статье я научу вас двум вещам: (1) как читать и интерпретировать архитектуру CNN и (2) как построить модель CNN, используя базовые строительные блоки Keras .
В этой статье я буду использовать AlexNet в качестве примера, так как это надежная и простая CNN, но содержащая все слои, о которых я писал в последних статьях.
Почему АлексНет?..
Рост трансферного обучения, часть 2 (машинное обучение)
На пути к оптимальному для вычислений трансферному обучению (arXiv)
Автор: Массимо Качча , Александр Галашов , Артур Дуйяр , Амаль Раннен-Трики , Душьянт Рао , Микела Паганини , Лоран Чарлен , Марк’Аурелио Ранзато , Разван Паскану .
Аннотация: Область трансферного обучения претерпевает значительные изменения с введением больших предварительно обученных моделей, которые продемонстрировали сильную адаптируемость к различным последующим задачам. Однако высокие требования к..
Приложения символической регрессии, часть 3 (машинное обучение)
Основы символьной регрессии
Символическая регрессия: забытый метод машинного обучения Преобразование данных в формулы может привести к созданию простых, но мощных моделей towardsdatascience.com
Символическая регрессия NP-сложна ( arXiv)
Автор: Марко Вирголин , Солон П. Писсис
Аннотация: символическая регрессия (SR) — это задача изучения модели данных в форме математического выражения. По своей природе модели SR могут..
Основы нечеткого сопоставления
Этот пост направлен на изучение нечеткого сопоставления на базовом уровне и некоторые идеи о том, как реализовать его с помощью Python. Это не будет подробный пост. На написание подробных постов уходит много времени, и я пишу это как вызов написать что-нибудь за час, ожидая, пока мой выход на посадку откроется в аэропорту.
Предыстория и краткое изложение проблемы
Компьютерное зрение: интуитивное объяснение
Компьютерное зрение: от нуля к герою
Один из основных вопросов на протяжении всей истории человечества и изучения мозга заключается в следующем: как мы воспринимаем мир так, как мы?
Когда дело доходит до наших глаз, это всего лишь датчики, которые помогают нам создать понятное представление об окружающей нас реальности. Например, такие свойства, как цвета, не присущи объектам в физическом мире, а вместо этого представляют нашу ментальную абстракцию восприятия отражений света на..
Будущее работы: прощание с традиционной работой с 9 до 5
Как Гейб А., страстный автор и педагог с десятилетним опытом работы в области науки о данных, я всегда был заинтригован постоянно меняющимся ландшафтом работы. Традиционная работа с 9 до 5, когда-то считавшаяся нормой, сейчас претерпевает изменения, которые обещают революционизировать наш подход к карьере.
В прошлом мои дни регулировались жестким графиком и офисными стенами. Но дует ветер перемен , и будущее работы смещается в сторону более гибкой и удаленной модели. Принимая этот..
Новые материалы
Обучение модели Keras с большим набором данных (пакетное обучение)
Привет народ!! В этом блоге я собираюсь обсудить очень интересную особенность Keras. При обучении любой модели глубокого обучения обязательным условием для получения хорошего результата..
Раскрытие возможностей сверточных нейронных сетей: обучение аутентификации изображений
1.0 ВВЕДЕНИЕ
В области анализа цифровых изображений насущной необходимостью стала разработка надежных методов, позволяющих отличить подлинные изображения от поддельных. С появлением сложных..
Изучение основных библиотек Python для науки о данных
В эпоху больших данных и информационной перегрузки способность извлекать значимую информацию из огромных наборов данных стала важнейшим навыком. Именно здесь в игру вступает наука о данных...
Легко загружать в React элемент HTML в виде изображения
Много раз на наших сайтах нам нужно сделать кнопку доступной для пользователей, чтобы они могли загружать содержимое страницы. Иногда нам нужно загрузить таблицу, график или, в более общем..
Запуск кластера Stable Diffusion на GCP с обслуживанием tensorflow (часть 1)
Часть 1. Настройка инфраструктуры с помощью Terraform
В первой части этого руководства, состоящего из двух частей, мы научимся создавать кластер Kubernetes, который развертывает модель Stable..
Внедрение человечности в машинное обучение
Иногда мне хочется, чтобы прогресс в кодировании был хоть немного более полезным. Если использовать баскетбол — еще одно хобби всей моей жизни — для сравнения: когда я забиваю мяч, это гораздо..
Обнаружение выражений лица и поз с помощью машинного обучения
От обнаружения лица человека до доступа к устройствам или распознавания человека с помощью камер видеонаблюдения или прогнозирования стратегий в спорте путем определения ключевых точек поз или..