Публикации по теме 'tensorflow'


Та же ошибка, что и у Врунды выше, я могу добавить, что первая ошибка:
Та же ошибка, что и у Врунды выше, я могу добавить, что первая ошибка: TypeError : Expected binary or unicode string, got {'diagnosis_numeric': <tf.Tensor 'random_shuffle_queue_DequeueUpTo:3' shape=(?,) dtype=int64>} During handling of the above exception, another exception occurred: Другим исключением является деталь ошибки Врунды. Есть ли у вас какие-либо идеи о том, как решить эту проблему?
Новый видеоурок, показывающий, как выполнять перенос стилей с помощью Google Colab.
Новый видеоурок, показывающий, как выполнять перенос стилей с помощью Google Colab. https://www.youtube.com/watch?v=f1UK8KPt-KU
Сравнение производительности полностью подключенного простого CNN и ResNet50 для двоичного изображения…
Сравнение точности, кривых ROC и AUC трех моделей классификатора двоичных изображений с использованием TensorFlow / Keras. Как вы думаете, что будет лучше всего? В мире машинного обучения есть три модели, которые вы можете использовать для выполнения классификации двоичных изображений: полностью подключенная сеть , сверточная нейронная сеть или предварительно обученная сеть, такая как MobileNet с применением трансферного обучения. Это". В своих предыдущих рассказах я показал, как..
Не только PyTorch и TensorFlow: 4 другие библиотеки глубокого обучения, которые вы должны знать
Краткое введение в JAX, MXNet, MATLAB и Flux Библиотеки машинного обучения ускоряют революцию глубокого обучения. Они снизили входной барьер для практиков, абстрагировавшись от многих сложных вещей, таких как ускорение графического процессора, матричная алгебра и автоматическое дифференцирование. Как в промышленности, так и в академических кругах безраздельно господствуют две библиотеки глубокого обучения: PyTorch и TensorFlow. В этой статье я познакомлю вас с некоторыми другими..
Создание моделей машинного обучения с помощью Python: полное руководство по Scikit-learn, TensorFlow…
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая включает в себя создание алгоритмов, которые могут учиться на данных и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. Python — популярный язык для машинного обучения, поскольку он имеет мощные библиотеки, такие как Scikit-learn, TensorFlow и PyTorch, которые упрощают создание и обучение моделей машинного обучения. Преобразуйте свой стартап с помощью InvestBegin.com |..
Как я использовал глубокую нейронную сеть для прогнозирования затрат
Kaggle проводит конкурс на игровой площадке третий год подряд, и в этом, 2023 году, компания, занимающаяся наукой о данных, уже занимается одиннадцатым конкурсным вопросом. Когда я заглянул на страницу соревнований Kaggle и увидел, что было опубликовано еще одно соревнование, я решил, что должен принять в нем участие и посмотреть, как высоко я смогу подняться в таблице лидеров. У меня раньше был хлеб, что это…
Полный список решений для оптимизации и настройки гиперпараметров
Эта статья преследует одну цель; для поддержания актуального списка доступных решений по оптимизации и настройке гиперпараметров для глубокого обучения и других применений машинного обучения. Если вы хотите предложить решение для добавления, вы можете поделиться им в комментариях ниже. Оптимизация гиперпараметров для Keras DeepReplay - Визуализация гиперпараметров Hyperas - Keras Wrapper для Hyperopt Копт - Еще один оптимизатор на основе Hyperopt Талос - Оптимизация..