Расширяем датасет с помощью Data Augmentation в Tensorflow
автор рубрика ,

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 применять Data Augmentation с помощью…

Data augmentation и сверточные нейронные сети в TensorFlow
автор рубрика ,

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 и собак. Читайте у нас:…

Сверточные нейронные сети в TensorFlow
автор рубрика ,

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: загрузка и подготовка датасета MNIST,…

Что нового в PyTorch 1.7
автор рубрика

Что нового в PyTorch 1.7

В конце октября состоялся релиз фреймворка машинного обучения (Machine Learning) PyTorch 1.7. Релиз оказался достаточно большой, в основном касается распределенных вычислений. Читайте в этой статье: новый модуль для быстрого преобразования…

Практический кейс внедрения ML-модели в бизнес
автор рубрика

Практический кейс внедрения ML-модели в бизнес

В прошлой статье мы говорили о аспектах внедрения Machine Learning моделей в production. Сегодня на основе заданных вопросов рассмотрим case, с которым может столкнуться Data Scientist’ы. Читайте у нас: как…

Как внедрить ML-модель в production
автор рубрика

Как внедрить ML-модель в production

Сегодня мы поговорим о проблемах внедрения Machine learning модели в production, а также о том, как быть к ним готовым. Читайте у нас об основных аспектах внедрения ML-моделей: хранение и…