Я покажу, как я обучил набор данных TMNIST Alphabet (94 символа) с помощью Cnn и как я использовал настройку гиперпараметров с разверткой Wandb. Я использовал набор данных Typography MNIST ( TMNIST ) с 94 символами и более 281 000 изображений. В этом наборе данных было несколько пустых изображений, и мы очистили набор данных, в конце в нем осталось 274 093 изображения. Я написал свой код в Google Colab, который прост и удобен в использовании. Сначала я загрузил CSV-файл на..

Начало работы с Weight & Biases: обзор мини-проекта. Для создания и развертывания моделей машинного обучения требуется полный жизненный цикл, и MLOps помогают управлять этим жизненным циклом, предоставляя набор передовых методов, инструментов и сред, которые позволяют командам разрабатывать, тестировать, развертывать и отслеживать модели машинного обучения масштабируемым и надежным способом. .

Соавторы: Анушка Датта , Манси Гоял . В наши дни модели машинного обучения повсюду, от вашего голосового помощника (Siri, Alexa) до потрясающих рекомендаций по песням, сделанных вашим Spotify! Создание успешных моделей машинного обучения - это искусство. Это итеративный процесс, в котором инженеры и ученые собираются вместе, чтобы научить компьютеры учиться на своем опыте. Эти модели требуют значительного количества времени и усилий для достижения оптимальной производительности...