Публикации по теме 'tensorflow'
TensorFlow: платформа ИИ с открытым исходным кодом
В 2015 году TensorFlow был впервые представлен публике. TensorFlow - это платформа искусственного интеллекта Google, на которой разработчики могут создавать надежные приложения искусственного интеллекта. Сначала исследовательский проект превратился в нечто большее и ценное. В предварительном техническом документе TensorFlow: крупномасштабное машинное обучение в гетерогенных распределенных системах описаны все подробности об этом интерфейсе, от его операций до модели программирования,..
Reddit Flair Detection с помощью BERT
Reddit — это сайт социальной сети, где пользователи могут делиться своими увлечениями в сообщениях. Существуют сообщества под названием «субреддит» для любой интересующей вас темы. Reddit — это веб-сайт типа форума, где пользователи могут делиться новостной информацией, задавать вопросы, обсуждать и комментировать. Каждому сообщению в Reddit присваивается тег, основанный на содержании сообщения. Эти теги называются «чутье».
В этом посте я расскажу, как обнаружить/предсказать тег,..
Используйте ИИ для анализа видео
Как классификация изображений и распознавание лиц могут помочь обнаружить объекты в видео
Искусственный интеллект прошел долгий путь за последние годы и стал обычным явлением. В Kaggle есть множество проектов и наборов данных, в которых есть приложения для классификации изображений, начиная от классификации кошки против собак и заканчивая классификацией рак молочной железы . Еще одно захватывающее…
Глубокое обучение в вашем браузере
Недавно Google выпустила библиотеку для искусственного интеллекта. внутри браузера.
deeplearn.js библиотека искусственного интеллекта с аппаратным ускорением для Интернета pair-code.github.io
Наконец, вы можете запускать свои модели TensorFlow в браузере клиента.
Почему это важно?
Наконец, есть полный набор ручных инструментов для разработки и внедрения ИИ. власть пользователям. Серверы (через тензорный поток)+ Мобильные..
Чему я научился, внедряя свои первые модели глубокого обучения в Heroku
Для тех, кто пытается развернуть свои первые модели TensorFlow, это, вероятно, будет хорошей документацией по проблемам, с которыми они могут столкнуться, которые почти не упоминаются ни в одном учебнике. И я проверил. Это не предназначено для того, чтобы научить вас развертывать модели или даже создавать модели.
Вероятно, одна из наиболее важных частей машинного обучения — это когда созданные модели интегрируются с другими продуктами, услугами, веб-сайтами или приложениями, которые можно..
Остаточная модель с нуля с помощью Tensorflow.js [Часть 2]
В Части 1 я описал, как спроектировать пользовательскую сеть в tfjs. Теперь пришло время подготовить его к производству.
Во-первых, давайте взглянем на топологию ResNet и попытаемся понять, что делать и как действовать дальше.
Это примеры архитектуры ResNet. Если вы понимаете эту картинку и имеете четкое видение, как ее реализовать, то вы профи в ОД, в этой статье я не смогу вам рассказать то, чего вы не знаете и можете не читать здесь :)
Если вы все еще читаете, вы можете..
Основы машинного обучения (II): нейронные сети
Основы машинного обучения (II): нейронные сети
В моем предыдущем посте я описал, как работает машинное обучение, продемонстрировав центральную роль, которую функции затрат и градиентный спуск играют в процессе обучения. Этот пост основан на этих концепциях, исследуя, как работают нейронные сети и глубокое обучение. В этом посте мало объяснений и много кода. Причина этого в том, что я не могу придумать какой-либо способ более четко разъяснить внутреннюю работу нейронной сети, чем..
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..