В одной из статей по Apache Spark я говорил о разреженных (sparse) матрицах, но не вдавался в подробности. Многих сбивают с толку эти разреженные матрицы,...
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...
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...
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:...
Как работает Word2Vec: нейросети для NLP
[latexpage] 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...
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...