1. Сверточная нейросеть в браузере (на JavaScript)

    Продолжает строить и обучать нейросети в браузере с использованием tensorflow.js и сегодня классический пример для сверточных нейронных сетей — задача распознавания рукописных цифр на основе MNIST. Прямо в браузере будет обучаться нейронка плюс будет показана панель (визор) с указанием архитектуры модели и графики потерь и точности. Код страницы: Код...
  2. Нейросеть в браузере (на JavaScript)

    Машинное обучение в браузере Рассмотрим построение и обучение простой нейронной сети прямо в браузере на основе tensorflow.js (JavaScript). Запуск программ машинного обучения полностью на стороне клиента в браузере открывает новые возможности, такие как интерактивное машинное обучение. Рассмотрим код (html), пояснения даны в видео ниже Видео (нейросеть на JavaScript) Запуск...
  3. 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...
  4. 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. Обучившись на массиве предварительных данных, они обретают способность самостоятельно подбирать для себя признаки правильного ответа. Например, «посмотрев»...
  5. Академия искусственного интеллекта

    Сбербанк запустил Академию искусственного интеллекта для школьников. Организаторы рассчитывают, что помимо популяризации темы машинного обучения и анализа данных программа поможет развить компетенции школьников в математике и программировании. Уроки по искусственному интеллекту на ютубе можно посмотреть здесь:
  6. Как мы изучали нейронные сети

    Нейронные сети — очень перспективная, но непростая область для изучения. Но это не значит, что нужно держаться от них подальше. Далеко не во всех университетах изучают нейросети и иногда приходится делать это самостоятельно либо в рамках тематических клубов. Ниже приведён короткий маршрут изучение основ нейросетей в Клубе цифровых технологий. Предлагаем...
  7. 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...
  8. 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...
  9. Классификация и типы нейронных сетей

    Можно провести следующую классификацию нейронных сетей: Характер обучения Классификация нейронных сетей по характеру обучения делит их на: нейронные сети, использующие обучение с учителем; нейронные сети, использующие обучение без учителя. Рассмотрим это подробнее. Нейронные сети, использующие обучение с учителем. Обучение с учителем предполагает, что для каждого входного вектора существует целевой вектор,...

Data Scientist # 1

Машинное обучение, большие данные, наука о данных, анализ данных, цифровой маркетинг, искусственный интеллект, нейронные сети, глубокое обучение, data science, data scientist, machine learning, artificial intelligence, big data, deep learning

Данные — новый актив!

Эффективно управлять можно только тем, что можно измерить.
Copyright © 2016-2021 Data Scientist. Все права защищены.