Публикации по тегам towards-data-science

Публикации по теме 'towards-data-science'

Введение в реализацию Retinanet в Keras для обнаружения нескольких объектов в пользовательском наборе данных

С развитием глубокого обучения было введено много новых подходов к обнаружению объектов, а модели обнаружения, такие как YOLO (You Only Look Once), стали устаревшими. В моделях обнаружения объектов, таких как SNIPER , Retinanet и Trident , остались Faster-RCNN и YOLO далеко позади. Отличный пост, чтобы получить общее представление о том, как работает Retinanet , можно найти здесь . Код Вам необходимо скачать репозиторий - физыр / керас-ретинанет . Я тестировал..

Переоснащение и недообучение: уравновешивание сложности модели

В области машинного обучения две критически важные концепции выделяются как проблемы, которые необходимо решать для создания моделей, которые хорошо обобщают невидимые данные: переоснащение и недообучение. Эти термины описывают тонкий баланс между сложностью модели и ее способностью фиксировать основные закономерности в данных. Переобучение: когда модель слишком многому учится Определение . Переобучение происходит, когда модель слишком хорошо изучает обучающие данные, включая шум и..

R для программистов на Python - Часть 1

Полезные советы и хитрости Большинство из нас обычно предпочитают работать на одном языке, будь то R или python, но через какое-то время нам, возможно, придется переключиться на другой язык, вероятно, из-за таких причин, как требования к проекту, доступность определенного пакета и личные интересы. Поэтому я пишу эту серию для тех, кто уже хорошо разбирается в науке о данных на Python, но хочет изучить R. Я начну с основ и затрону следующие темы в этой статье. Структуры данных..

Регрессионное моделирование с помощью TensorFlow стало проще - обучите свою первую модель за 10 минут

От сбора и подготовки данных до обучения и оценки модели - включая исходный код. В наши дни глубокое обучение - это большая проблема. Черт возьми, это даже требование для большинства вакансий в области науки о данных, даже начального уровня. Нет лучшей вводной лекции, чем регресс. Вы уже знакомы с концепциями базовой статистики и машинного обучения, а теперь пришло время добавить сюда нейронные сети. Эта статья покажет вам, как это сделать. К концу у вас будет полнофункциональная..

Почему машина может победить Марио, но не покемона?

К настоящему времени вы, наверное, слышали о ботах, играющих в видеоигры на сверхчеловеческих уровнях. Эти боты могут быть запрограммированы явно, реагируя на заданные входы заданными выходами или учиться и развиваться , по-разному реагируя на одни и те же входные данные в надежде найти оптимальные ответы. Вот несколько известных примеров: AlphaZero , шахматный бот, ставший величайшим игроком на Земле за 24 часа тренировок. AlphaGo , бот Го, который обыграл игроков мирового..

Вложения слов для индийских языков

НЛП для индийских языков Известно, что около 10% населения Индии говорит по-английски [1], а остальные 90% говорят на таких языках, как хинди, маратхи, гуджарати, пенджаби и т. д. Таким образом, многоязычное общество в Индии не сможет в полной мере использовать преимущества искусственного интеллекта без современных систем НЛП для региональных языков. В этой статье я расскажу о различных ресурсах встраивания слов, специально созданных для индийских языков. Перед этим давайте проверим,..