Публикации по теме 'create-ml'
Создание машинного обучения с помощью серверного Swift - идеально
Самый распространенный способ создания модели Core ML - использовать Playground. Но что, если вы хотите иметь возможность добавлять больше данных из своего приложения и переобучать свою модель? Вы не сможете этого сделать, если добавите свою модель в приложение для iOS, поэтому вам придется делать это на стороне сервера. Если вы еще не знали, вы можете писать код на стороне сервера, используя Swift, что очень круто! 😎 В этом руководстве вы увидите, как создать модель и сохранить ее на..
Приложение iOS ML за 1 час.
Это верно. Используя правильные инструменты, я перешел от 0 к 1 во встроенном приложении ML для iPhone в течение 1 часа. Как я это сделал?
Идея
Я люблю гольф, и у меня не было контактных линз, когда я играл на прошлой неделе 😣. Было невероятно сложно найти мяч, поэтому я подумал: ОК, MVP для детектора объектов мячей для гольфа на iPhone.
3…2..1.GO.
Данные
Я запрыгнул на Roboflow, который является моей предпочтительной платформой для аннотирования наборов данных, и взял..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..