Публикации по теме 'google-colab'
Разработайте собственное приложение для глубокого обучения в облаке с помощью бесплатных графических процессоров
Разработайте собственное приложение для глубокого обучения в облаке с помощью бесплатных графических процессоров
[Предоставлено: Источник этого материала - Машинный интеллект в автоматизации проектирования .]
Технологии машинного интеллекта и глубокого обучения развиваются быстрыми темпами. Претензией к этой славе является то, что она обязательно обеспечит беспрецедентную степень автоматизации во всех сферах жизни. Автоматизация проектирования - область, которая на протяжении..
Категоризация эмоций с использованием TensorFlow
Классификация текста — это метод машинного обучения, который присваивает набор предопределенных категорий открытому тексту . Классификаторы текста можно использовать для организации, структурирования и категоризации практически любого текста — от документов, медицинских исследований и файлов до всего Интернета. (Взято с: https://monkeylearn.com/text-classification/)
В этой статье будет рассказано о классификации текста с использованием библиотеки TensorFlow.
Импорт библиотеки
Код..
Как импортировать и экспортировать наборы данных в Google Colab.
https://github.com/iIsunnyIi/PythonBasic/blob/main/How_to_Import_and_Export_Datasets_in_Google_Colab.ipynb
1. Импорт данных с Google Диска
Установка Google Диска
Либо Напрямую используйте значок левой боковой папки «Смонтировать диск»
or
Шаг 1. Чтобы подключить Google Диск (GDrive) к Colab, выполните следующие две строки кода в Colab:
с диска импорта google.colab
drive.mount("/content/gdrive")
Запуск оболочки вернет URL-ссылку и запросит код авторизации:
Шаг 2..
Различные способы получения данных в Google Colab
Google colab - одна из лучших платформ для предоставления бесплатного графического процессора. Это одно из лучших мест для экспериментов, если вы начинаете с глубокого обучения. Одна из лучших вещей в google colab, помимо бесплатного графического процессора, заключается в том, что он поставляется с большинством библиотек и фреймворков, необходимых для начала глубокого обучения, и это тот тип прямого кода и запуска, который вам, скорее всего, не понадобится устанавливать. что-нибудь. Но..
Использование наборов данных Kaggle с Google Colab
Мы все знаем, что Google продолжает предлагать наилучшие решения для большинства наших проблем. Одной из таких вещей является блокнот Google Colab. В этих ноутбуках используются облачные серверы Google, и они предлагают графический процессор, а также среду выполнения TPU [и все это бесплатно! Спасибо Google :)]. Всем энтузиастам машинного обучения, машинного обучения и искусственного интеллекта обязательно стоит попробовать ноутбуки Colab.
Давайте начнем
Не забудьте..
Google Colab: анализ производительности в реальном проекте глубокого обучения
"Машинное обучение"
Google Colab: анализ производительности в реальном проекте глубокого обучения
Использование API TensorFlow и Keras
0. Введение
Проект Google Colab направлен на предоставление бесплатного доступа к графическому процессору всем, у кого есть компьютер (или даже просто планшет или смартфон) и подключение к Интернету. Не каждый может позволить себе мощные графические процессоры для проектов по науке о данных, поэтому Google Colab выделяется как возможное решение...
Развертывание модели классификации пейзажей
Классификация изображений — это фундаментальная задача, которая пытается понять все изображение как единое целое. Цель состоит в том, чтобы классифицировать изображение, назначив ему определенную метку. Как правило, классификация изображений относится к изображениям, на которых появляется и анализируется только один объект. Напротив, обнаружение объектов включает в себя задачи как классификации, так и локализации и используется для анализа более реалистичных случаев, когда на изображении..
