Публикации по теме 'cnn'
Использование CNN для прогнозирования регрессивной оценки эффективности лекарств от ЗППП
В этой статье я расскажу об исследовании, проведенном мной и моими коллегами Амбаришем Мохарилом, Чирагом Кедиа и Никулом Сонаване на тему «Использование CNN для прогнозирования оценки эффективности лекарств от ЗППП», а также расскажу о некоторых трудностях, с которыми мы столкнулись, и о том, как мы преодолели это.
Безопасность и эффективность лекарств всегда были важным аспектом для фармацевтических компаний. Даже после того, как они были одобрены органами по регулированию лекарственных..
Глубокие сверточные нейронные сети (DCNN) объясняются простым языком
В глубоком обучении сверточная нейронная сеть (CNN или ConvNet) представляет собой класс искусственных нейронных сетей, чаще всего применяемых для анализа визуальных образов. Они также известны как инвариантные к сдвигу или пространственно-инвариантные искусственные нейронные сети (SIANN), основанные на архитектуре с общим весом ядер свертки или фильтров, которые скользят по входным функциям и обеспечивают эквивариантные ответы перевода, известные как карты функций.
Архитектура DCNN..
Как повысить скорость обучения в TensorFlow
TensorFlow — это программная библиотека с открытым исходным кодом для потоков данных и дифференцированного программирования для различных задач. Это символьная математическая библиотека, которая также используется для приложений машинного обучения, таких как нейронные сети. Он был разработан командой Google Brain и используется во многих их проектах. TensorFlow предоставляет высокоуровневый API для создания и обучения моделей машинного обучения и низкоуровневый API для создания..
CNN, спасатель жизни Джона! (Проект классификации изображений кухонной посуды)
Проект классификации изображений кухонных принадлежностей с использованием сверточных нейронных сетей
Представьте себе мир, в котором природа постановила, что ни одно существо не должно жить за счет воды и пищи! В этом мире сущность воды и пищи не имеет значения. Больше никаких криков «Джуди» за едой. Возможно, мы не стали бы утомлять этих проницательных профессоров добавлением слова «голод» в Оксфордский словарь. Каждое существо проживает жизнь за пределами ресторанов и баров...
Базовая модель TensorFlow
TensorFlow — это гибкая библиотека с открытым исходным кодом для глубокого обучения, изначально написанная командой Google Brain. Это делает создание моделей проще, быстрее и более воспроизводимым.
Построение модели оттока TensorFlow Обучение и прогнозирование Сохранение модели и перезагрузка
Импорт данных
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
df = pd . read_csv('Churn.csv')
X = pd . get_dummies(df . drop(['Churn', 'Customer ID'],..
Как мы используем машинное обучение, чтобы повлиять на пользовательский опыт
Автор Дженк Бирканоглу , специалист по анализу данных
Все началось с необходимости улучшить пользовательский опыт.
Мы хотели упростить и ускорить создание рекламы пользователями на одной из наших торговых площадок, поэтому мы решили создать модель машинного обучения. Мы создали, протестировали и внедрили модель всего за несколько месяцев, и теперь точность наших основных этикеток составляет 90–95%. Самое главное, что теперь наши пользователи могут создавать объявления и..
MLOps : автоматизация машинного обучения с помощью DevOps
MLOps: Автоматизация машинного обучения с помощью DevOps
Что такое MLOps и почему это важнее, чем когда-либо?
При создании корпоративной стратегии искусственного интеллекта, способной вести бизнес через экономические взлеты и падения, очень важно иметь системы для мониторинга моделей в производстве и иметь возможность быстро внедрять, тестировать, обучать и внедрять новые модели для изменения стратегий. или адаптироваться к изменяющимся условиям в мгновение ока. Введите: MLOps...
