Влево, вправо, поворот: аффинные преобразования в Python и Tensorflow
автор рубрика ,

Влево, вправо, поворот: аффинные преобразования в Python и Tensorflow

В предыдущей статье мы затрагивали тему Data Augmentation, важную для компьютерного зрения (Computer vision). В основе Data Augmentation лежат аффинные преобразования, о применении которых мы расскажем сегодня. Читайте в этой…

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,…

Как работает Word2Vec: нейросети для NLP
автор рубрика

Как работает Word2Vec: нейросети для NLP

Как уже было сказано в прошлый раз, существует несколько видов преобразования слов в числа. Одним из таких NLP-методов является Word Embeddings. В этой статье рассмотрим наиболее популярную разновидность Word Embeddings – нейросеть Word2Vec.…

NumPy vs Pandas: в чем разница между двумя библиотеками Python
автор рубрика

NumPy vs Pandas: в чем разница между двумя библиотеками Python

В этой статье мы проанализируем разницу между NumPy и Pandas – 2-мя популярными Python-библиотеками, которые часто используются в Data Science и Machine Learning: разберем их достоинства и недостатки, а также…

Как работать с тензорами в NumPy-библиотеке Python: примеры
автор рубрика ,

Как работать с тензорами в NumPy-библиотеке Python: примеры

В прошлый раз мы разобрались с основными принципами работы тензоров в numpy, о важности представления данных для Machine Learning. В этой статье поговорим об индексации тензоров – научимся извлекать необходимые…