Машинное обучение революционизирует мир мобильных приложений, позволяя разработчикам создавать более интеллектуальные и интуитивно понятные приложения, которые могут понимать поведение пользователя и реагировать на него. Однако интеграция моделей машинного обучения в мобильные приложения может быть сложной задачей, особенно для новичков в этой области. Вот где на помощь приходит TensorFlow Lite — легкое и оптимизированное решение для запуска моделей машинного обучения на мобильных..

Основное внимание в этой записной книжке, чтобы вы были уверены, - это подготовка данных и настройка параметров с помощью Tensorflow. Рекуррентные нейронные сети - это мощный инструмент для прогнозирования, когда используются данные временных рядов. Когда я впервые начал читать о них, я наткнулся на сообщение в блоге, в котором говорилось: «Лучший способ изучить RNN - это использовать их». Непосредственный переход к математической стороне RNN может быть довольно сложной задачей. Хотя..

Сверточные нейронные сети (CNN) — это модель глубокого обучения, специально разработанная для задач классификации и распознавания изображений. Они особенно полезны для задач, связанных с обнаружением шаблонов и особенностей изображений, таких как обнаружение объектов и сегментация изображений. Внутри сверточных нейронных сетей Искусственные нейронные сети (ИНС) являются основным элементом алгоритмов глубокого обучения. Одним из типов ИНС является рекуррентная нейронная сеть (РНС) ,..

FizzBuzz должен быть одним из старейших вопросов интервью, который сейчас просочился в мир. Он настолько старый и известный, что теперь его понизили в должности только за подготовку к интервью. Никто об этом не говорит! Но почему мы хотим говорить сейчас? Хороший вопрос. Вся заслуга принадлежит Джоэлу Грусу, инженеру машинного обучения из AllenNLP. Вот пост, о котором он писал https://joelgrus.com/2016/05/23/fizz-buzz-in-tensorflow/ Забавно, не так ли? Я попытаюсь обобщить..