1. Глубокое обучение на Python: краткое содержание и выводы

    Примечание-спойлер: обязательно приобретите себе экземпляр этой книги, если вовлечены в сферу data science, ML, DL. Хотел разбить на несколько частей, но лучше оставить один лонгрид. Книга Франсуа Шолле «Глубокое обучение на Python» написана для людей с опытом программирования на Питоне, желающих начать знакомство с технологиями глубокого обучения. Будет интересна и...
  2. Простая самописная нейросеть на Питоне

    Немного самодеятельности в попытке кратко описать нейросеть на Питоне без использования специализированных библиотэк. К каждому новому листингу добавляет код предыдущего листинга, то есть он следует по мере заполнения. Создаём двуслойную нейросеть (входной слой не берется при подсчете слоев). 1. Создаем класс нейросети в Питоне 2. Добавляем функцию прямого прохода...
  3. Нейросети простыми словами

    Хорошо, когда данные можно описать понятными для алгоритма параметрами, но это не всегда возможно. Например, как в случае с голосом, изображением и текстом. К ним применяют иные методы, которые называются искусственными нейронными сетями, указывает Крайнов. Обучившись на массиве предварительных данных, они обретают способность самостоятельно подбирать для себя признаки правильного ответа....
  4. Распознавание образов в R

    Это подробная инструкция по распознаванию образов в R с использованием глубокой сверточной нейронной сети, предоставляемой пакетом MXNet. В этой статье приведен воспроизводимый пример, как получить 97,5% точность в задаче распознавания лиц на R. Предисловие Мне кажется, кое-какое предисловие все же нужно. Я пишу эту инструкцию исходя из двух соображений. Первое — предоставить всем...
  5. Гид по свёрточным нейронным сетям

    Введение Оригинал на английском здесь. Свёрточные нейронные сети (СНС). Звучит как странное сочетание биологии и математики с примесью информатики, но как бы оно не звучало, эти сети — одни из самых влиятельных инноваций в области компьютерного зрения. Впервые нейронные сети привлекли всеобщее внимание в 2012 году, когда Алекс Крижевски благодаря...
  6. Бесплатные программы для глубинного обучения

    Фреймворки, библиотеки программ и отдельные программы для глубинного обучения. Apache SINGA BigDL Caffe Deeplearning4j Dlib Keras MatConvNet Microsoft Cognitive Toolkit MXNet OpenNN TensorFlow Theano Torch И ещё несколько вариантов (часть из них могут быть платными):   adnn – Javascript neural networks Blocks – Theano framework for building and training neural networks Caffe2 –...
  7. Глубинное обучение в бизнесе

    We are witnessing a historic moment for technology advancement. Today we can pull together the best hardware, affordable infrastructure and vast amounts of data to fundamentally transform the way we conduct business. The promise of artificial intelligence is ubiquitous and often portrayed in Hollywood as a calculating robo-nemesis, disguised as...
  8. C чего начать глубинное обучение?

    Ресурсы по глубинному обучению. Как и с чего начать изучение глубинного обучения? Due to the recent achievements of artificial neural networks across many different tasks (such as face recognition, object detection and Go), deep learning has become extremely popular. This post aims to be a starting point for those interested...

Data Scientist # 1

Data science, большие данные, наука о данных, анализ данных, маркетинг, искусственный интеллект, бизнес-аналитика, business intelligence, data scientist, data analysis, artificial intelligence, big data, data mining.

Данные — новый актив!

Эффективно управлять можно только тем, что можно измерить.
Copyright © 2018 Data Scientist. Все права защищены.