Публикации по теме 'keras'


Приложение для распознавания лиц с использованием модели глубокого обучения (Python и Keras)
Исходный код доступен по адресу https://github.com/sumantrajoshi/Face-recognition-using-deep-learning Глубокое обучение произвело революцию в области распознавания лиц за последние несколько лет. Благодаря постоянно растущей вычислительной эффективности GPU, в 2015 году исследователи Google опубликовали статью о новой системе глубокого обучения под названием FaceNet , которая достигла почти 100-процентной точности на популярном наборе данных для распознавания лиц под названием..
Автоматическая классификация дизайна экрана
Перевод дизайна экрана в разметку HTML/CSS — трудоемкая задача для веб-разработчиков, которая следует четким правилам, но требует большой точности. Кажется, это хорошее приложение для машинного обучения в будущем. Статья Pix2Code: автоматизация разработки интерфейса Конечно, это не конец разработки интерфейса, но это хорошее начало. medium.com обсудили статью 2017 года с некоторыми идеями по созданию разметки из пиксельных..
Развертывание моделей Keras с использованием TensorFlow Serving и Flask
Часто возникает необходимость абстрагироваться от деталей модели машинного обучения и просто развернуть или интегрировать ее с помощью простых в использовании конечных точек API. Например, мы можем предоставить конечную точку URL, с помощью которой любой может сделать запрос POST, и они получат ответ JSON о том, что модель предположила, не беспокоясь о ее технических деталях. В этом руководстве мы создадим обслуживающий сервер TensorFlow для развертывания нашей InceptionV3 сверточной..
Внедрение карт активации классов на основе градиента (Grad-CAM) в наборе данных Office31
Карты активации классов — это простой метод получения дискриминационных областей изображения, используемых CNN для идентификации определенного класса в изображении. Другими словами, карта активации класса (CAM) позволяет нам увидеть, какие области на изображении имеют отношение к этому классу. Grad-CAM — популярный метод визуализации того, куда смотрит модель сверточной нейронной сети. Grad-CAM зависит от класса, что означает, что он может создавать отдельную визуализацию для..
Применение MLflow к существующему проекту машинного обучения
Применение MLflow к существующему проекту машинного обучения Что такое MLflow? MLflow — это платформа с открытым исходным кодом для управления жизненным циклом машинного обучения, включая эксперименты, воспроизводимость, развертывание и центральный реестр моделей. В настоящее время MLflow предлагает четыре компонента: Отслеживание Млфлоу Млфлов проекты Модели MLflow Реестр Млфлов В этом примере мы собираемся использовать существующий пример Keras Tensorflow и добавить к нему..
Почему работает глубокое обучение - пошаговое руководство
Вначале был нейрон: понимание градиентного спуска, обратного распространения, линейной регрессии, логистической регрессии, автоэнкодеров, сверточных нейронных сетей и VGG16. С наглядными пособиями и практическим программированием на Python и Keras. Эта статья для тех, кто скучает по безболезненному путешествию по черному ящику глубокого обучения. Мы мотивируем и увлекаем читателей историей о фермере, который слишком много заботился о будущем. Мы начинаем смотреть на его проблемы с..
Классификация Iris с использованием нейронной сети Keras
Мотивация Практикуйте контролируемую множественную классификацию с использованием нейронной сети. Сценарий Учитывая измерение радужной оболочки, предскажите, к какому виду радужной оболочки она принадлежит. Стратегия Выполните корреляционный анализ, чтобы уменьшить выбор функций Особенности шкалы Из-за небольшого набора данных создайте неглубокую нейронную сеть из одного скрытого слоя. Оцените потери и показатели Интуиция Я обсуждал основы нейронной сети в предыдущей..