[latexpage] Не секрет, что в мире Data Science имеется огромное количество алгоритмов машинного обучения (Machine Learning). Но какие нужно знать и понимать хотя бы на...
ЗАЧЕМ ВАМ ДООБУЧЕНИЕ: как повысить точность ML-модели
В предыдущей статье мы говорили об одном из методов Transfer Learning — выделении признаков. Сегодня продолжим разговор о трансферном обучении и затронем ещё один метод...
Соединяем архитектуру VGG16 со своим классификатором в TensorFlow
В предыдущей статье мы говорили о выделение признаков (feature extraction), как об одном из методов Transfer Learning. Сегодня изучим второй способ использования предварительно обученной модели...
Как повысить точность классификатора с Transfer Learning
Продолжаем говорить о сверточных нейронных сетях (CNN). Сегодня расскажем вам об одном из методов Transfer Learning — выделение признаков (feature extraction). Читайте в этой статье:...
Data augmentation и сверточные нейронные сети в TensorFlow
Продолжим говорить о сверточных нейронных сетях (CNN) в TensorFlow. В этой статье мы расскажем вам, как обучать модели CNN на данных с цветными изображениями кошек...
Сверточные нейронные сети в TensorFlow
Сверточные нейронные сети (CNN) являются одними из самых эффективных сетей Deep Learning. Сегодня мы расскажем вам о CNN в фреймворке TensorFlow. Читайте в этой статье:...