Публикации по теме 'tensorflow'
Сравнительный анализ TensorFlow, PyTorch, MXNet и scikit-learn
В быстро развивающейся среде машинного обучения и искусственного интеллекта выбор подходящей структуры и инструментов имеет решающее значение для успешной разработки и развертывания моделей. В этом домене есть четыре известных фреймворка: TensorFlow, PyTorch, MXNet и sci-kit-learn. Каждая из этих платформ имеет уникальные особенности, сильные и слабые стороны, поэтому выбор между ними является важным решением для разработчиков и исследователей. В этом эссе мы сравним и противопоставим эти..
Нейронные сонеты
При чем тут Шекспир? Его язык устарел и запутан, но все же я считаю красивее и выразительнее любого другого писателя. Там есть что-то волшебное. Как специалист по машинному обучению, я представляю, что это низкомерная сущность поэтического стиха. Я попытаюсь неуклюже смоделировать его с помощью Python на своем макбуке.
Из всех его сочинений я думаю, что сонеты наиболее характерны, поэтому они будут моими тренировочными данными.
Я собираюсь использовать двухуровневую глубокую модель,..
Многоязычная модерация содержимого сообщений в любом масштабе
Часть 1: введение, дизайн модели и производственная инфраструктура
Как мы все знаем, слова имеют силу. Их можно использовать, чтобы поднять людей, но иногда они предназначены для причинения вреда. В Bumble Inc. — материнской компании, управляющей Badoo и Bumble, двумя самыми прибыльными в мире приложениями для знакомств с миллионами пользователей по всему миру, — мы считаем неприемлемым насилие в любой форме — онлайн или офлайн. Вот почему мы представили Детектор грубых сообщений в..
Подробности
Самое человеческое, что вы можете сделать, это чувствовать, а самое бесчеловечное, что вы можете сделать, это не чувствовать. Как женщина-миллениал, я чувствую огромное давление на определенные аспекты моей жизни, я устала, измотана и просто закончила. 🙄
Я просто ГОТОВ!
Так что, как говорится, «никто не идет; ты сам по себе, малыш!!”
И я принимаю это дерьмо близко к сердцу. Писать о машинном обучении и изучать новые технологии — это то, что мне нравится и что меня волнует, и..
Отслеживание пользовательских объектов TensorFlow (локально/GCP) — Практический рецепт
Много сказано и написано по названной теме.
На этой странице представлены мои два цента, оформленные как практическая кулинарная книга для желаемого потока (в стиле «как сделать»..).
Результаты :
Ссылки
Минимальный набор необходимых ссылок (их намного больше…):
Список размещенных моделей: https://www.tensorflow.org/lite/models Учебник: https://medium.com/coinmonks/tensorflow-object-detection-with-custom-objects-34a2710c6de5 Учебник: https://medium.com/@WuStangDan..
Недостатки Кераса
Недостатки Кераса
Keras рекламируется как простой интерфейс для полных платформ глубокого обучения, таких как Tensorflow, Theano, CNTK и т. д. Это хорошее направление для Keras. По своему опыту я обнаружил, что с ними сложно работать, за исключением простых сетей. В следующих разделах приведены некоторые подробности моей точки зрения.
Keras нуждается в бэкэнд-фреймворке. В моем случае это был Tensorflow. За исключением подмножества функций, Keras нуждается в обращениях к серверной..
Настройка гиперпараметров CNN с помощью Keras Tuner .
Настройка модели глубокого обучения включает в себя выбор наилучшего набора гиперпараметров для модели для достижения наилучшей производительности при выполнении заданной задачи. Этот процесс, также известный как оптимизация гиперпараметров или настройка гиперпараметров, может стать важным шагом в обучении успешной модели глубокого обучения.
Keras Tuner — это библиотека, которая позволяет пользователям выполнять настройку гиперпараметров для моделей Keras. Keras — это популярная..
