Публикации по теме 'tensorflow'


Регуляризация L1 в TensorFlow
При построении модели вы часто будете перемещаться по линии между моделью с высоким смещением (с низкой дисперсией) и другой крайностью - с высокой дисперсией (и с низким уровнем смещения). Модель с большим смещением - это такая модель, которая никогда не может быть желанной, потому что она слишком упрощена для использования в обобщенной ситуации. С другой стороны, модель с высокой дисперсией может быть постепенно упрощена в соответствии с вашими потребностями. Проблема упрощения..
Большое спасибо за это, это очень полезно!
Большое спасибо за это, это очень полезно! У меня небольшие проблемы с реализацией, и я хотел бы узнать, не могли бы вы помочь. Я использую пример тензорного потока переобучения изображений для классификации изображений. tensorflow/hub hub — библиотека для переноса обучения путем повторного использования частей моделей TensorFlow. github.com Я хочу профилировать оценку набора тестов, но в коде нет циклов, как в примере 3 вашего кода...
Обнаружение спама в электронной почте с использованием SMOTE и простой нейронной сети
Привет всем! В этой статье я расскажу вам, как создать собственное машинное обучение (ML), чтобы предсказывать, является ли электронная почта спамом или нет, используя SMOTE и Simple Neural Network (NN). Перед этим я хочу объяснить небольшую часть машинного обучения (ML), которую мы используем в этой статье, — это обработка естественного языка (NLP). НЛП — это часть искусственного интеллекта (ИИ), способная понимать человеческий язык, как на нем говорят и пишут.⁽¹⁾ Итак, в этой статье..
Как я использовал предварительно обученную модель MobileNet для классификации изображений льва и гепарда
MobileNet — это тип архитектуры сверточной нейронной сети (CNN), который был специально разработан для мобильных и встроенных приложений машинного зрения, где часто существуют ограничения ресурсов, такие как ограниченная память, вычислительная мощность и время автономной работы. MobileNet обеспечивает высокую точность, а также эффективность вычислений и легкость.
Онлайн-прогнозирование с использованием Vertex AI от GCP
Обслуживайте и обрабатывайте данные в реальном времени с помощью модели Tensorflow с использованием Pub-Sub, Cloud Dataflow, BigQuery и Vertex AI. В этом проекте мы прогнозируем стоимость проезда, когда пользователь заказывает такси. В отличие от традиционного расчета цен, здесь цена рассчитывается динамически на основе нескольких параметров, включая функцию количество поездок за последние 5 минут , которая выступает в качестве прокси для реального временной трафик. Содержание..
Руководство для новичков по сверточным нейронным сетям (CNN)
Что такое свертка? Свертка - это то, как входные данные изменяются фильтром. В сверточных сетях используются несколько фильтров, чтобы разрезать изображение и сопоставить их один за другим и изучить разные части входного изображения. Представьте себе небольшой фильтр, скользящий слева направо по изображению сверху вниз, и этот движущийся фильтр ищет, скажем, темную кромку. Каждый раз, когда найдено совпадение, оно отображается на выходном изображении. Например, есть изображение..
Google предлагает совершенно новый бесплатный онлайн-курс по машинному обучению с TensorFlow API
Здравствуйте, друзья! В сегодняшней записи блога я кратко рассказываю о совершенно новом бесплатном ускоренном курсе по машинному обучению с TensorFlow API, который предлагает сам Google. В этом ускоренном курсе Google преподает вам 15-часовой курс и практические уроки. Итак, теперь без промедления будьте готовы прочитать о совершенно новом бесплатном ускоренном онлайн-курсе по машинному обучению с TensorFlow API, предлагаемом самим Google. Машинное обучение с TensorFlow API Google..