Публикации по теме 'machine-learning'
Бесплатный курс MIT Введение в вычислительное мышление и науку о данных
В наше время важно понимать основы вычислительного мышления и науки о данных.
Вычислительное мышление — это подход к решению проблем, который включает в себя разбиение сложных проблем на более мелкие, более управляемые части, которые можно решить с помощью компьютеров и алгоритмов. Это способ мышления, который включает в себя набор навыков и стратегий, которые используются для анализа и решения проблем в структурированном и…
Как выучить Python для машинного обучения за 5 дней?
Начните с изучения основных концепций Python.
Синтаксис Ключевые слова Переменные Типы данных Ввод и вывод Операторы Поток управления Список Кортежи Набор Струны Функции Модули Пакеты ООП
Ниже приведена ссылка на официальный сайт Learnpython, вы можете подробно изучить эту базовую концепцию на этом сайте — https://www.learnpython.org/
День 2. Проверьте свои знания (5 часов)
Теперь проверьте концепцию, которую вы уже изучили, решив несколько задач. Сначала..
CNN: передача нейронного стиля
Сатья Кришнан Суреш , Шунмупаприя П.
В этой статье мы обсудим интересную тему под названием Передача нейронного стиля , которая представляет собой метод, который можно использовать для создания новых изображений, стиль и содержание которых исходят из двух отдельных изображений. Эта статья основана на Нейронном алгоритме художественного стиля , написанном Леоном А. Гатисом и др., где автор дает подробное объяснение создания нового изображения с использованием слои сверточной..
Архитектура оптимизации Optimus Learned от Google и Lund U эффективно охватывает сложные…
Решение проблем оптимизации имеет решающее значение для реальных приложений ИИ, начиная от инвестиций на рынке капитала и заканчивая обучением нейронных сетей. Недостатком традиционных оптимизаторов является то, что они требуют ручного проектирования и не объединяют опыт решения нескольких связанных задач оптимизации. Это сделало…
Автоматизация пакетного вывода модели машинного обучения в облаке Azure с помощью Container Services и…
И. ВВЕДЕНИЕ
Недавно я имел удовольствие изучить различные варианты автоматизации ежедневной задачи вывода ML, которая считывает необработанные данные из таблицы базы данных и записывает результаты вывода в другую таблицу.
Я считаю наиболее настраиваемым и стабильным подходом для такой легкой рабочей нагрузки контейнеризацию приложения и его развертывание в быстром и недорогом контейнерном сервисе, который можно легко запланировать с помощью Azure Logic App. Этот подход во многом..
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?..
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..