Публикации по теме 'tensorflow'
TensorFlow: изменение правил игры
TensorFlow — это известная система машинного обучения с открытым исходным кодом, получившая широкую известность в последние годы. Продукт команды Google Brain, этот инструмент был принят многими исследователями и программистами для создания и развития моделей глубокого обучения. Обладая множеством функций, а также утилитами, которые делают его особенно подходящим для решения задач ИИ, TensorFlow будет рассмотрен далее в этом сообщении блога, включая его приложения и потенциальное..
Используйте линейную модель Keras Tensorflow для прогнозирования продаж в магазине
В моем последнем обзоре кода я сделал прогнозы продаж Walmart, используя алгоритм RandomForestregressor sklearn, и добился очень хороших результатов, используя эту модель. Сообщение в блоге с этими прогнозами можно найти здесь: https://medium.com/mlearning-ai/use-random-forest-to-predict-on-walmart-sales-ae6ebadb569b
В этом посте я собираюсь просмотреть код, в котором я снова прогнозировал продажи, но на этот раз я использовал искусственную нейронную сеть Keras Tensorflow, или ANN...
Искусство с ESP32-CAM: перенос стиля — Magenta JS
В этом руководстве описывается, как создавать изображения с помощью ESP32-CAM с использованием переноса стиля и Magenta.js . Одной из областей, где можно применять ИИ и машинное обучение, является область искусства. В этом уроке мы рассмотрим, как изменить изображение, сделанное ESP32-CAM, с помощью машинного обучения. Этот пример демонстрирует, как мы можем смешивать различные технологии, чтобы создать что-то новое и необычное. Кроме того, в этом руководстве показаны бесконечные..
Анализ распознавания речи
Создайте модель распознавания речи с помощью Keras.
Распознавание речи широко используется в нашей жизни - от Siri до устройств умного дома. Этот проект распознавания речи предназначен для использования набора данных задачи распознавания речи Kaggle для создания модели Keras поверх Tensorflow и прогнозирования голосовых файлов.
Ссылка на набор данных задачи распознавания речи Kaggle приведена ниже:
Задача распознавания речи TensorFlow Скачивание..
Удаленный просмотр Tensorboard в локальном браузере
TensorFlow (TF) — одна из популярных сред машинного обучения (ML). Это облегчило жизнь разработчикам машинного обучения, особенно разработчикам глубокого обучения. Tensorboard — это набор инструментов для визуализации от TF. Этот инструментарий визуализирует такие метрики, как точность и потери, график модели (операции и слои) и многие другие, о которых вы знаете (если не знаете, можете узнать здесь ). Для использования этого инструментария в исходный код Python необходимо добавить..
TensorFlow против PyTorch
Автор: Сай Радж Редди
Корни
TensorFlow был впервые построен и разработан командой Google Brain . Истоки PyTorch восходят к октябрю 2002 года, когда он запустил научную вычислительную библиотеку под названием Torch, которая в конечном итоге превратилась в библиотеку машинного обучения.
Различия
В этом разделе мы поговорим о различиях между фреймворками на основе некоторых общих показателей.
1. Документация
Обе платформы хорошо документированы и готовы к профессиональному..
HyperGAN 0.10 официально выпущен!
https://github.com/HyperGAN/HyperGAN/release
Мы с гордостью сообщаем, что HyperGAN 0.10 выпущен!
HyperGAN 0.10 представляет многое. Конечным результатом являются лучшие генераторы с большим разнообразием на меньшем количестве оборудования.
Новые возможности
Вот некоторые особенности гипергана:
Фреймворк HIP (HyperGAN Improvement Proposal) ( https://github.com/HyperGAN/HIPs ) позволяет сообществу участвовать в дорожной карте Новая конфигурация по умолчанию с большим..
Новые материалы
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..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..