Последняя статья нашего цикла посвящена непосредственному «выкатыванию модели в прод». Так на языке датасаентистов называется этап интеграции модели машинного обучения в архитектуру проекта. Итак, у...
NVIDIA Jetson Nano Обучение нейронной сети для детектирования кораблей
В этой статье выполним необходимые действия для обучения нейронной сети детектирования объектов с учетом особенностей ее имплементации на Nvidia Jetson Nano. Будем решать задачу детектирования...
Настройка учебного стенда с Nvidea Jetson Nano
Последнее время мы можем наблюдать активное развитие методов AI, расширение сфер применения методов AI и увеличение требований к объемам данных как для обучения моделей машинного...
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....
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...
Расширяем датасет с помощью Data Augmentation в Tensorflow
В предыдущей статье мы говорили о аффинных преобразованиях, применяемых для Computer Vision (компьютерного зрения). Аффинные преобразования изображений лежат в основе Data Augmentation. Сегодня расскажем, как...