Публикации по теме 'fastai'
БЫСТРОЕ ПУТЕШЕСТВИЕ С ИИ: КУРС V3. ЧАСТЬ 1. УРОК 4.
Документирование моего пути к fast.ai: ПРОЕКТ «20 ЛЕТ ИГР». СОВМЕСТНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ И ТАБЛИЧНЫЕ МОДЕЛИ.
В проекте Урок 4 я решил использовать то, что мы узнали о табличных моделях, для обработки некоторых наборов данных, доступных на k aggle .
Здесь я использовал набор данных 20 Years of Gaming , который, как следует из названия, охватывает 20 лет игр и содержит более 18 000 строк, включая дату выпуска, платформу, жанр и оценку IGN. Код доступен здесь .
Предостережение temptor :..
От нуля к первой модели классификации с Fast.ai
В рамках моего учебного процесса, после SchoolofAI Paris и курса машинного обучения, который я организовываю для организации 19AI, я начал машинное обучение с помощью нового курса fast.ai и применил первый урок к своим собственным данным и поэкспериментировал с моими боковая сторона.
Цель этой статьи - дать быстрое первое знакомство с fast.ai и тем, как быстро создать первую модель.
Я решил использовать конкурс Kaggle Признание цветка для набора данных (более 4000 изображений 5..
Курс «Глубокое обучение для программистов» (fast.ai) — Урок 1
Это мое резюме и классификационная заметка (урок 1) курса глубокого обучения. Этот курс предлагают Джереми Ховард и Рэйчел Томас ( https://course.fast.ai/ ). Материалом для этого курса является книга Deep Learning for Coders with fastai и PyTorch. Искренняя благодарность авторам книги, Джереми Ховарду и Сильвену Гуггеру. На этом уроке мы изучим следующие темы:
1- Краткая история машинного обучения (ML)
2- Нейронные сети: краткая история
3. Взгляд Артура Сэмюэля на модель машинного..
Интерпретация случайного леса
Часть 1. Стандартное отклонение и важность функции
Сегодня мы обсудим техники интерпретации, некоторые известные, некоторые новые. Методы интерпретации помогают нам лучше понять наш набор данных и, следовательно, лучше обучить модель. Эти методы более удобны и полезны, когда вы не уверены в своих результатах и, возможно, когда хотите занять первое место в таблице лидеров kaggle. В этом посте я расскажу о двух методах интерпретации. Давайте начнем. Я использую библиотеку fastai. Я..
Машинное обучение для программистов и не только
В этой серии публикаций подробно рассказывается о каждом уроке курса «Введение в машинное обучение для программистов», предлагаемого Fast.ai.
Почему я должен читать эту серию? Чем отличаются мои заметки к курсу Fast.ai?
С моей личной целью стать Data Scientist с большим количеством практических «как» и достаточным количеством теоретических «почему», эта серия сообщений Medium объединит лучшее из обоих миров:
С одной стороны, курсы и уроки, предлагаемые Fast.ai, учат студентов,..
Обучение сверточной нейронной сети классификации изображений для обнаружения болезней растений с помощью fast.ai
Классификация изображений и сверточные нейронные сети
За последние несколько лет в компьютерном зрении преобладали методы глубокого обучения. Одна из областей применения компьютерного зрения, в которой глубокое обучение выделяется, - это классификация изображений с помощью сверточных нейронных сетей (CNN) . Цель классификации изображений - классифицировать конкретное изображение по набору возможных категорий. Современные классификаторы изображений часто являются..
Neutron: блок для глубокого обучения RTX 2080Ti (MSI) за 4000 долларов (8700k / 64GB / 2080Ti)
Часть 1 из 2 получения нашей первой сборки для глубокого обучения
Отказ от ответственности: я выбрал компоненты от разных производителей, но ни один из них не спонсируется.
Также обратите внимание, что цены указаны для Индии. Компоненты здесь могут быть сравнительно намного дороже в зависимости от вашей страны.
Но что ж, если MSI - вы это читаете. У меня есть еще несколько слотов, которые нужно заполнить большим количеством карт RTX;)
С момента запуска моей маленькой компании..
