Объяснение Цикл обходит все тензоры, по каждому тензору он выполняет следующие действия: Поэлементно инкрементирует тензор произведением трех переменных: сила мутации тензор той же размерности, заполненный случайными значениями в промежутке [0..1] тензор той…
Без чего нельзя обойтись в датасайенс-проекте? Конечно, без данных! Именно об этом пойдет речь в сегодняшней статье. Мы поделимся с вами 15 датасетами, которые можно использовать для анализа данных и…
Flamingo – мультимодальная модель DeepMind, генерирующая текстовое описание фото, видео и звуков. Модель превосходит предыдущие state-of-the-art модели в 16 задачах, а ее особенностью является возможность обучаться на нескольких примерах. Обычно…
Если вы хотите продать на рынке труда свое время и навыки, то резюме — это не только рассказ о том, как вы дошли до такой жизни, но и ваш продающий…
Обработка естественного языка (NLP) — это область информатики и искусственного интеллекта, связанная с взаимодействием между компьютерами и человеческими (естественными) языками, в частности, с программированием компьютеров для обработки и анализа больших…
Разница между статическими вычислительными графами в TensorFlow и динамическими вычислительными графами в Pytorch Хотя обе библиотеки используют ориентированный ациклический граф (или DAG) для представления своих моделей машинного обучения и глубокого…
Запускаем Redis в Google Colab Python Чтобы установить Redis и клиент Redis Python: Запустите сервер Redis Чтобы запустить сервер Redis, выполните Примечание:В качестве альтернативы вы можете запустить сервер Redis без…
Pandas DataFrame — давно зарекомендовал себя как стандартная табличная структура хранения данных в экосистеме данных Python. Использование Pandas DataFrame предоставляет свои собственные спецификациями для доступа, манипулирования и выполнения вычислений с…
@datascienceiot – сотни бесплатных книг по машинному обучению можно найти в нашем канале. 1. ISLR Лучшая вводная книга по теории машинного обучения. Даже платные книги редко бывают лучше. Хорошее введение в…
10 лучших Machine learning курсов для новичков в 2022 году 1) Machine Learning By Andrew Ng [Couresra Free Course] Это, вероятно, лучший бесплатный онлайн-курс для изучения машинного обучения и, скорее всего,…
Вы когда-нибудь встречались с подобной ошибкоой: Наверняка вам бы хотелось, чтобы вывод ошибки был более информативный, как на скриншоте ниже: Итак, эта статья предоставит вам инструменты, чтобы сделать именно то,…
XGBoost – это реализация повышения градиента с открытым исходным кодом, предназначенная для повышения скорости и производительности. Однако даже обучение XGBoost иногда может быть медленным. В этой статье мы рассмотрим преимущества и недостатки…
Обзор В этом руководстве мы будем использовать набор данных mnist от kaggle. Сначала подготовим данные для обучения Во-вторых, настроим функцию активации в python (RELU, предоставляется нашей функцией) Скомпилируем нейронную сеть…
Не всегда новейшие пакеты помогают повысить точность или производительность наших моделей машинного обучения. Иногда мы упускаем из виду основы машинного обучения и спешим к решениям задач более высокого уровня. Ниже приведены…
Конструкция систем машинного обучения претерпела несколько изменений за последнее десятилетие с улучшением производительности памяти и процессора, систем хранения и увеличения масштабов наборов данных. Мы описываем, как изменились эти шаблоны проектирования, через…
Обо мне Я специалист по данным, которому нравится создавать продукты для обработки данных для решения проблем. В настоящее время я работаю вместе с профессионалами из разных областей, чтобы предоставить новые аналитические…
Всегда полезно следовать заранее определенным шагам, чтобы получить лучший результат в любой работе. В области машинного обучения нужно выполнить несколько шагов, чтобы получить желаемый результат. В этой статье я перечислю основные этапы работы с…
1. Введение Использование Machine Leaning (ML) значительно расширилось в сценариях анализа корпоративных данных для извлечения ценной информации из бизнес-данных. Следовательно, очень важно иметь экосистему для создания, тестирования, развертывания и обслуживания моделей…