Коллекция нейронных сетей: 11 продвинутых
автор рубрика ,

Коллекция нейронных сетей: 11 продвинутых

Продолжим говорить о типах нейронных сетей в сфере Deep Learning. В этой части мы рассмотрим еще 10 дополнительных, специфичных и более продвинутых и глубоких нейронных сетей. Читайте в этой статье:…

Коллекция нейронных сетей: 12 базовых
автор рубрика ,

Коллекция нейронных сетей: 12 базовых

В мире Deep Learning существует множество видов нейронных сетей, которые используются в разных областях Data Science. В этой статье мы расскажем о 12 типах нейронных сетей, а также о их…

Зачем вам визуализация активаций модели TensorFlow
автор рубрика ,

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. В этой статье мы расскажем,…

ТОП-4 моделей машинного обучения для компьютерного зрения
автор рубрика

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 касается задач компьютерного зрения (Computer…

ЗАЧЕМ ВАМ ДООБУЧЕНИЕ: как повысить точность ML-модели
автор рубрика ,

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 использования предварительно обученных архитектур —…

Соединяем архитектуру VGG16 со своим классификатором в TensorFlow
автор рубрика ,

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 в рамках feature extraction. Читайте…