В этой серии статей мы рассмотрим различные модели, архитектуры и концепции машинного обучения, которые могут быть новыми даже для тех, кто имеет некоторый опыт в области науки о данных. Ожидается, что читатель имеет базовое представление о машинном обучении и особенно о глубоком обучении, но даже если нет, это все равно может быть немного интересно ☺️ Вы можете найти ссылку Github на пример кода в этой статье здесь . Федеративное обучение В предыдущей статье мы рассмотрели Активное..

ПОЛНОЕ РУКОВОДСТВО ДЛЯ ЭКСПЕРТНОГО ПРОГРАММИСТА Руководства в различных областях: машинное обучение, веб-разработка, разработка программного обеспечения, программирование игр, разработка мобильных приложений… СОДЕРЖАНИЕ Резюме Гиды Подготовьтесь к работе с 13 проектами, 2 курсами и 10 книгами Руководство по готовности к работе - JavaScript Edition 2.0 Руководство по работе - Python Edition Информатика и внутренняя разработка - Java Focus Компьютерные науки и веб-разработка -..

Кто такой инженер по машинному обучению и как им стать? «Появление мощного ИИ будет либо лучшим, либо худшим событием, которое когда-либо случалось с человечеством. Мы еще не знаем, какой». - Стивен Хокинг Пока я занимаюсь MLE, люди всегда спрашивали меня, что это значит, в той или иной форме, у каждого есть своя интерпретация, поскольку эта область все еще развивается, и появляются новые идеи, такие как MLOps. После того, как я был одним из них в течение последних 5 лет, я..

В нашем предыдущем посте блога мы углубились в основы нейронных сетей, поняли их базовую структуру и то, как они работают. В этом блоге мы собираемся вывести эти знания на новый уровень, реализовав практический пример распознавания рукописного текста с помощью PyTorch. Итак, начнем! Распознавание рукописного текста Распознавание рукописного текста — увлекательное применение нейронных сетей. Он предполагает научить компьютер расшифровывать и понимать человеческий почерк. Эта..

Введение в машинное обучение Машинное обучение — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, которые могут улучшить свою производительность при выполнении задачи, изучая данные, а не запрограммировав явные правила. Другими словами, алгоритмы машинного обучения автоматизируют принятие решений, строя модели на основе данных, которые могут делать прогнозы или классифицировать новые примеры.