Публикации по теме 'tensorflow'
Практическое применение TensorFlow в науке о данных
TensorFlow — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная Google и получившая значительную популярность в области искусственного интеллекта. Он предоставляет комплексную экосистему для эффективного создания и развертывания моделей машинного обучения. В этом сообщении блога мы рассмотрим некоторые практические приложения TensorFlow и предоставим примеры кода, чтобы продемонстрировать его универсальность и мощь.
Классификация изображений
Классификация..
Полный путь к глубокому обучению
Как начинающие люди не понимают, как они могут попасть в глубокое обучение, науку о данных. Даже когда я начал изучать глубокое обучение несколько месяцев назад, я понятия не имел, с чего начать. Какой бы блог я ни читал, я вижу, что вам нужна математика, бла-бла-бла.
Я был очень средним по математике, но это было тогда. Но с помощью желания можно добиться всего. Итак, мы начинаем.
1. Примите решение
Все начинается с мышления. Сначала примите во внимание, что вы будете асом в..
Пишите для нас
Подробности скоро появятся, работа над новой книгой по вычислительному мышлению
Что это не о?
Это не научное скучное рецензирование;
Некоторые замечания
Я написал «Почему я больше не буду подавать заявки на Towards Data Science ». Мы не можем предсказать успех ничего, но если мы добьемся успеха, я считаю, что нам не нужно быть придурками . Я написал книгу о процессе рецензирования — критика определенного уровня отказов, который, кажется, демонстрирует TDS. Я не хочу..
Обзор TensorFlow 2.0
Воплотите вашу идею с бумаги в производство
Введение
TensorFlow (TF) был представлен сообществу в 2015 году. С тех пор он стал одной из самых популярных библиотек глубокого обучения. Программисты, специалисты по обработке данных и исследователи могут использовать его для создания моделей «из коробки» либо с помощью API-интерфейсов, либо путем написания вещей с нуля.
Некоторые концепции, лежащие в основе этого, такие как построение операций с графами, сеансов и т. Д., Иногда могут быть..
Почему Swift может стать следующим важным шагом в глубоком обучении
Почему Swift может стать следующим важным шагом в глубоком обучении
Если вы увлекаетесь глубоким обучением, то Swift - это язык, который вам, вероятно, стоит начать изучать.
Вступление
Если вы занимаетесь программированием, когда вы слышите Swift, вы, вероятно, подумаете о разработке приложений для iOS или MacOS. Если вы занимаетесь глубоким обучением, то, должно быть, слышали о Swift для Tensorflow (сокращенно S4TF). Затем вы можете спросить себя: Зачем Google создавал версию..
Раскрытие возможностей TensorFlow: точка зрения разработчика
Введение:
Как разработчик, увлеченный миром машинного обучения и искусственного интеллекта, я имел честь работать с различными фреймворками и библиотеками. Среди них TensorFlow стал настоящим прорывом. В этой статье я хочу поделиться своим личным мнением о том, почему TensorFlow стал моим предпочтительным выбором для разработки моделей машинного обучения и раскрытия всего потенциала ИИ.
Расцвет TensorFlow:
TensorFlow, разработанный командой Google Brain, приобрел огромную..
Начиная с наборов данных TensorFlow — часть 2; Введение в tfds и его методы
После обсуждения API конвейера tf.data в этой статье я хочу поговорить о библиотеке наборов данных TensorFlow. Если вы новичок в API tf.data, я настоятельно рекомендую вам ознакомиться с частью 1 серии, которая знакомит с tf.data, и это необходимо для понимания этой библиотеки, поскольку библиотека наборов данных TensorFlow возвращает данные как tf.data. Наборы данных.
Оглавление:
Краткий обзор библиотеки наборов данных TensorFlow. Введение в библиотеку наборов данных..
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..