Публикации по теме 'tensorflow'


Распределенный TensorFlow с использованием Horovod
Сократите время обучения глубоких нейронных сетей за счет использования большого количества графических процессоров. Вы можете прочитать обновленную версию этого поста здесь : Распределенное глубокое обучение с помощью Horovod Масштабирование глубокого обучения на суперкомпьютере с помощью Horovod в сторонуdatascience.com
Вывод проектора для встраивания TensorBoard на новый уровень
TensorBoard Projector позволяет графически представлять низкоразмерные вложения. Здесь я покажу вам, как вместо отображения точки вы можете визуализировать изображение, к которому относится встраивание. Встраивающий проектор TensorBoard - это очень мощный инструмент для анализа данных, особенно для интерпретации и визуализации встраиваемых изображений с низкой размерностью. Для этого, во-первых, он применяет алгоритм уменьшения размерности к входным вложениям между UMAP, T-SNE, PCA..
Начало работы с TensorFlow.js в JavaScript
TensorFlow.js — это мощная библиотека, которая позволяет создавать и обучать модели машинного обучения непосредственно в браузере или на Node.js с помощью JavaScript. Он позволяет разработчикам создавать приложения для машинного обучения, не требуя знаний других языков программирования. В этом блоге мы познакомим вас с основами использования TensorFlow.js в JavaScript для создания и развертывания моделей машинного обучения. Что такое TensorFlow.js? TensorFlow.js — это библиотека с..
Классификация изображений с использованием сверточных нейронных сетей (CNN) с TensorFlow и Keras.
Классификация изображений — это область исследования в более широкой области компьютерного зрения и глубокого обучения с целью автоматизации задачи классификации изображений по различным классам. Одним из самых популярных и широко используемых методов классификации изображений являются сверточные нейронные сети (CNN). В этой статье мы объясним…
Как предсказать и предотвратить отток клиентов с помощью машинного обучения
Получите лучшее понимание того, какие данные собираются и как их использовать для удержания клиентов Поскольку стоимость денег увеличивается, а дополнительное финансирование поступает с «дополнительными условиями», сейчас как никогда важно, чтобы SaaS-компании уделяли больше внимания удержанию клиентов. Инвесторы больше не верят в идею «роста любой ценой» и стремятся увидеть приверженность пути к прибыльности. Лучший способ повысить прибыльность – сохранить и увеличить расходы..
Вы знаете 10% TensorFlow; Вот 90%
Вы не использовали TensorFlow, пока не использовали это! Как использовать всю мощь TensorFlow для создания МОЩНЫХ алгоритмов! Введение Большинство людей, которые работали с TensorFlow, использовали API Keras. Keras API был приобретен Google и добавлен в TensorFlow для упрощения разработки нейронных сетей путем создания простого и систематического процесса обучения, тестирования и оценки нейронных сетей. Однако это верхушка айсберга! Оставайтесь с нами до самого конца, пока я..
Что вы можете сделать с Tensorflow?
Что вы можете сделать с Tensorflow? TensorFlow — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, созданная Google. Библиотека используется для создания и обучения моделей машинного обучения для различных задач, включая анализ временных рядов, обработку естественного языка и категоризацию изображений. Благодаря своей адаптивности и надежным инструментам TensorFlow очень популярен среди разработчиков и специалистов по данным. Разработчики могут легко работать с..