Поиск по сайту Поиск
Истина где-то рядом — ищем аномалии с Python. Часть 2: практика

В первой части статьи  мы обсудили, какие бывают аномалии в реальном мире, почему важно их находить и как для этого используется машинное обучение. Теперь попробуем извлечь из аномалий реальную пользу и применим наши знания на практике с помощью нескольких примеров на Python.

Редакция 23 июля 2019 367
Google преодолевает барьер между человеческим и машинным переводом

Нейронный машинный перевод (НМП) позволяет преодолеть многие недостатки традиционных систем перевода по фразам. Но в то же время нейронные модели более сложны как в обучении, так и в самом переводе. Мы подготовили статью, в которой Google представила новую систему нейронного перевода GNMT для решения этих проблем.

Редакция 18 июля 2019 370
Свёртка в Deep Learning простыми словами

У многих слово «свёртка» ассоциируется со сложными и непонятными формулами. А ведь это одно из самых важных понятий в Deep Learning: именно свёрточные сети вывели глубокое обучение на новый уровень. Специально для тех, кто не до конца понимает свёртку — статья о том, как работает свёртка и что делает её такой мощной.

Редакция 16 июля 2019 365
Стэнфордский курс: лекция 1. Введение

Представляем курс «Свёрточные нейронные сети для визуального распознавания» (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition) от инженерной школы Стэнфордского университета (Stanford University School of Engineering). Из этого курса вы узнаете, каким образом глубокое обучение применяется в компьютерном зрении, а также научитесь создавать и настраивать собственные нейросети.

Редакция 12 июля 2019 392