В прошлой статье мы говорили о среде IPython. Сегодня мы поговорим о том, как Python-программисты использовали интерактивные ipynb-блокноты в своих репозиториях GitHub в 2020. Читайте в этой статье: статистика и…
Метка: Библиотеки ML
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
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
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
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
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…