Публикации по теме 'tensorflow'
Что такое остаточная сеть или ResNet? — Идиот-разработчик
Глубокие нейронные сети стали популярными благодаря их высокой производительности в реальных приложениях, таких как классификация изображений , распознавание речи, машинный перевод и многие другие. Со временем глубокие нейронные сети становятся все глубже и глубже для решения все более сложных задач. Добавление дополнительных слоев в глубокую нейронную сеть может повысить ее производительность, но до определенного момента. После этого становится сложно обучать сеть и производительность..
Автоматический дрейф данных и обнаружение аномалий с использованием проверки данных Tensorflow
После развертывания модель машинного обучения необходимо отслеживать. Производительность модели может меняться со временем из-за дрейфа данных и аномалий в поступающих данных. Этого можно избежать с помощью библиотеки Google Tensorflow Data Validation .
Эта статья написана Эреном Кызылырмаком и Алпарсланом Месри .
Понимание дрейфа данных
Модели могут разрушаться со временем из-за внешних или внутренних факторов. Одной из основных причин распада модели является дрейф данных..
[Kaggle] Прогнозирование цен на жилье — подход TensorFlow (вторая попытка)
Продолжая свой предыдущий пост, после выбора функций обучения я продолжил работу с TensorFlow.
Импортируйте необходимые модули и подмножьте данные.
Затем я провел тестовый сплит с frac=0,8, с SalePrice в качестве метки, а остальные функции.
Затем я использовал нормализацию для преобразования данных объектов, чтобы они были в одном масштабе. (Градиентный спуск быстрее и проще сходится.)
Затем я определил функцию построения и компиляции нейронной сети с двумя скрытыми..
Разрабатывайте, обучайте и развертывайте модели TensorFlow с помощью Google Cloud AI Platform.
Практическое руководство
Разрабатывайте, обучайте и развертывайте модели TensorFlow с помощью Google Cloud AI Platform.
Практический рабочий процесс обучения и развертывания модели TensorFlow
Экосистема TensorFlow стала очень популярной для разработки приложений, связанных с глубоким обучением. Одна из причин заключается в том, что у него сильное сообщество, и вокруг основной библиотеки было разработано множество инструментов для поддержки разработчиков. В этом руководстве я..
Установите графический процессор TensorFlow 2.0 (CUDA), Keras и Python 3.7 в Windows 10.
Часть 1
В конце этого урока вы сможете научить свой собственный классификатор обнаруживать любой объект в режиме реального времени. Учебник разделен на три раздела:
Настройте установку графического процессора TensorFlow 2.0 (CUDA), Keras и Python 3.7 в Windows 10. Настройте TensorFlow для обучения классификатора обнаружения объектов Как обучить классификатор обнаружения объектов с помощью TensorFlow
Глубокое обучение — это группа захватывающих новых технологий для нейронных..
Эластичная сетевая регрессия: от Sklearn к Tensorflow
Как сделать эквивалентную регрессию эластичной сети между sklearn и Tensorflow в Python
Эта статья предназначена для практиков, которые хотят сравнить реализацию эластичной сетевой регрессии в sklearn и Keras. В основном, как перейти от функции потерь Sklearn к функции потерь Keras (Tensorflow).
Основные части статьи:
Краткое введение в регуляризацию в регрессии. Sklearn реализация эластичной сети. Реализация Tensorflow эластичной сети. Переход от одного фреймворка к другому...
Докеризованный R/Python с использованием AWS Fargate
Одной из самых крутых новых функций Cooladata является новый уровень инфраструктуры для специалистов по данным, который помогает им создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения.
Cooladata позволяет клиентам запускать R или Python непосредственно в хранилище данных Cooladata в производственной среде.
Требовалось построить инфраструктуру, которая позволила бы клиентам (и специалистам по данным Cooladata) запускать R/Python с простым подключением к данным, хранящимся в..
Новые материалы
Повышение безопасности типов с помощью универсальных шаблонов TypeScript
Универсальные шаблоны TypeScript — это мощная функция, которая позволяет вам писать повторно используемый код, который может работать с различными типами. Они позволяют определить функцию,..
Устранение неоднозначности смысла слов: устранение неоднозначности при обработке естественного языка
Введение
Обработка естественного языка (NLP) позволяет компьютерам понимать и обрабатывать человеческий язык, но присущая языку двусмысленность создает серьезную проблему. Слова часто имеют..
Раскрытие силы шутки: упрощение тестирования JavaScript
В мире разработки JavaScript тестирование является важным аспектом создания надежных и надежных приложений. Однако написание комплексных тестов может быть сложным и трудоемким процессом...
Урок 10 — Операторы switch и break
"Предыдущий Следующий
заявление о переключении
Вы используете оператор switch вместо длинного оператора if…else…if . В отличие от операторов if…else…if , проверка часто оценивается как..
Объяснение архитектуры Kubernetes — Менее 5 минут
Архитектура K8s объясняется простыми словами.
Kubernetes — это мощная и популярная система с открытым исходным кодом для автоматизации развертывания, масштабирования и управления..
Питер Норвиг, значение полиномов, отладка как психотерапия
Когда я был там в прошлом месяце, я видел, как Питер Норвиг выступал перед широкой аудиторией об ИИ в Беркли. Несколько заметок из его выступления.
«Мы всегда отдавали предпочтение быстроте и..
Что нужно учитывать при финансовом переводе
Финансовый перевод является важным аспектом локализации и часто обусловлен нормативными требованиями и банковской практикой.
Финансовая индустрия разработала свой уникальный язык и..