Публикации по теме 'keras'


Почему вы должны использовать фреймы данных Pandas для тренингов Keras по проблемам классификации изображений
Прекратите использовать flow_from_directory и используйте вместо него flow_from_dataframe. Как видно из моей предыдущей статьи , исследовательские проекты могут быть трудными из-за недостатка организации. Так много ресурсов вокруг, что иногда замедляют процесс исследования. В этой статье я собираюсь сосредоточиться на наборах данных, состоящих из изображений, особенно на тех, которые предназначены для задач классификации изображений. Мы увидим, как запуск тренингов Keras на таких..
Распознавание рукописных цифр с использованием машинного обучения и глубокого обучения на Python
MNIST («Модифицированный национальный институт стандартов и технологий») - это фактический набор данных компьютерного зрения «привет, мир», и этот набор данных из рукописных изображений, используемых в качестве основы для алгоритмов классификации тестов. В этом руководстве мы будем использовать набор данных Kaggle, чтобы продемонстрировать различные подходы к решению проблемы распознавания изображений. Скачать набор данных отсюда О наборе данных Каждое изображение представляет..
Обработка изображений с помощью машинного обучения - часть I
В последние несколько месяцев в команде Data Science компании loveholidays мы работали над методами машинного обучения, чтобы улучшить содержание наших галерей изображений отелей. Наше путешествие привело нас к множеству интересных открытий, и мы подробно рассказываем о том, как улучшить презентацию наших отелей в серии публикаций в технических блогах. В этой статье мы обсудим разделение изображений отелей на разные группы. Проблема По состоянию на октябрь 2021 года loveholidays..
Травление моделей кераса
Хотя Keras поддерживает другие формы сохранения моделей, я понимаю, что некоторые люди предпочитают мариновать модель. В этом посте мы рассмотрим модель Keras. Мы делаем это с помощью оболочки Keras / SK-Learn deploy-ml. Если у вас его нет, установите его с помощью pip: pip install deployml В этом примере мы собираемся использовать нейронную сеть. Мы импортируем базу нейронной сети из deploy-ml и pandas, так как данные должны быть введены в оболочку через фрейм данных pandas. Если у..
Текстовая классификация  — «От набора слов к BERT» —  Часть 4 (Сверточная нейронная сеть)
Эта история является частью серии Текстовая классификация — от Bag-of-Words до BERT, реализующей несколько методов на конкурсе Kaggle под названием «Вызов классификации токсичных комментариев » . В этом конкурсе перед нами стоит задача создать многоуровневую модель, способную выявлять различные типы токсичности, такие как угрозы, непристойности, оскорбления и ненависть на основе личных данных. Если вы не читали предыдущие новости, обязательно посмотрите их. Часть 1..
Книга Salamander ML получает обновление!
Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow: концепции, инструменты и методы создания интеллектуальных систем Эта книга поможет вам в работе. Так написал Орельен Жерон, автор этой хорошо принятой книги, теперь уже во втором издании. Это, вероятно, преуменьшение. Вы не только выполняете поставленные задачи, но и хорошо разбираетесь во всех тонкостях машинного обучения (МО). Когда в начале 2017 года вышло первое издание , оно сразу стало моим фаворитом...
Глубокое обучение с использованием Keras.Net с C#.
Пожалуйста, перейдите на сайт Deeplearning с использованием Keras.Net с .Net C# SciSharp/Keras.NET Keras.NET — это высокоуровневый API нейронных сетей, написанный на C# с привязкой Python и способный работать поверх… github.com установите Keras.NET, используя Install-Package Keras.NET . 2. вы получите сообщение об ошибке типа «System.DllNotFoundException: ‘Невозможно загрузить DLL ‘python37’ или одну из ее зависимостей: указанный..