Продолжим говорить о регулярных выражениях в Python в рамках NLP. Регулярные выражения нужны для поиска подстрок, которые удовлетворяют правилам. Например, нужно найти все слова, которые...
Модуль re: регулярные выражения в Python
Регулярные выражения (regular expressions) являются важнейшим инструментом для многих задач NLP в Python. Сегодня мы расскажем об основных функциях Python-модуля re. Читайте в этой статье:...
Зачем вам визуализация активаций модели TensorFlow
Продолжаем говорить о сверточных нейронных сетях (CNN) с использованием Python-фреймворка TensorFlow в рамках задач Computer Vision. Для понимания работы глубоких сверточных сетей может пригодиться визуализация....
ТОП-4 моделей машинного обучения для компьютерного зрения
Transfer learning может стать отличным решением, когда нет больших вычислительных ресурсов для обучения моделей Machine Learning, а также когда нет достаточного количества данных. Это также...
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...