Перейти к контенту
+7 (495) 41-41-121
info@python-school.ru
Vk Linkedin Youtube Twitter Telegram Github
Корпоративные курсы Python в Big Data и Machine Learning
  • Главная
  • Блог
  • Курсы
  • О центре
  • Стоимость обучения
  • Регистрация слушателя
26Апр

В LinkedIn работают над графовыми нейронными сетями: PASS

Графовые нейронные сети (GNN) все больше интересуют крупные компании. В этот раз порадовал LinkedIn, разработчики которого разработали сеть PASS (Performance-Adaptive Sampling Strategy). В этой статье...

28Ноя

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...

26Ноя

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...

24Ноя

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...

21Ноя

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:...

  • Главная
  • test-code
  • Блог
  • Контакты

Метки

best practice (110)cnn (1)data augmentation (4)datetime (1)Dict comprehension (1)docker (1)GPU (3)IDE (2)Iterable (5)Jupyter (57)List comprehension (5)matplotlib (5)MLOps (4)neural network (14)nltk (2)numpy (9)Nvidia Jetson Nano (4)os (2)pandas (13)pathlib (2)Показать все метки
PEP (5)Plotly (3)pytorch (8)scipy (1)sklearn (1)sql (2)SQLite (3)statsmodel (2)tensorflow (13)transfer learning (5)unittest (2)word emdeddings (5)word2vec (4)Библиотеки ML (24)Библиотеки Python (57)векторизация (4)датасеты Kaggle (14)Достоинства Python (68)карты (2)Недостатки Python (4)обработка данных (1)ООП (5)основы Machine Learning (29)парсинг (6)применение Python (79)Проверь себя (28)распознавание образов (8)СУБД (3)текстовые данные (13)тензоры (14)тестирование (5)файлы (4)Скрыть

Календарь записей

Сентябрь 2025
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
1234567
891011121314
15161718192021
22232425262728
2930  
« Фев    

Свежие комментарии

  • Как найти скользящую среднюю в PySpark к записи 5 графиков для Data Science, которые можно построить в Pandas 3 способами
  • Функции PySpark SQL для парсинга JSON формата к записи Как сериализовать и десериализовать JSON в Python
  • Роман Котюбеев к записи 5 ключевых достоинств и 3 главных недостатка Python
  • Роман Котюбеев к записи Решаем задачу численного прогнозирования с помощью линейной регрессии на Python
  • Sergey к записи Решаем задачу численного прогнозирования с помощью линейной регрессии на Python

Архив

ООО “УЦ Коммерсант”
lic_med
Государственная лицензия на образовательную деятельность
О компании
Об учебном центре
Реквизиты
Преподаватели
Стоимость обучения
Учебные классы
Авторские права
Документы
Регистрация слушателя
Политика конфиденциальности
Положение об обработке персональных данных
Согласие на обработку персональных данных
Проекты
Школа Больших Данных
Школа прикладного бизнес-анализа и проектирования информационных систем
Корпоративные курсы Python в Big Data и Machine Learning
Главная
test-code
Блог
Контакты
© 2021-2025 ООО «УЦ «Коммерсант». Все права защищены.
Vk Linkedin Youtube Twitter Telegram Github
Используя этот сайт, Вы даете согласие на сбор и обработку своих персональных данных, согласно Положению