Понимание размерности ввода-вывода в свёрточной нейронной сети | Keras
Просто о размерности данных ввода – вывода в сверточной нейросети.
Оценка модели в задачах глубокого обучения
Полезный материал для разработчиков нейронных сетей, особенно в области компьютерного зрения. Оценка интерпретируемости важна в случае высокой критичности решаемой задачи.
5 главных привычек успешных разработчиков
Чтобы добиться успеха, надо сначала поверить, что мы сможем
Работа и зарплаты в области науки о данных
Ключевые вакансии и зарплаты (США) на бурно растущем рынке труда в области науки о данных
Наиболее востребованные навыки для аналитиков данных (Data Scientists)
Что ищут работодатели?
Как стать великим программистом?
Что делает программиста действительно великим?
Советы по обучению стабильных генеративно-состязательных сетей (GAN)
Эмпирическая эвристика, советы и хитрости, которые полезно знать для обучения стабильных генеративно-состязательных сетей (GAN).
Введение в Генеративно-состязательные сети (GAN – Genereative Adversarial Networks)
Генеративно-состязательные сети, или сокращенно GAN, представляют собой подход к генеративному моделированию с использованием методов глубокого обучения, таких как сверточные нейронные сети.
Функции оценки, потерь, оптимизации – основы алгоритма Машинного Обучения
Чтобы понимать как алгоритм машинного обучения учится предсказывать результаты на основе данных, важно разобраться в основных концепциях и понятиях, используемых при обучении алгоритма.
Как компьютер видит?
Введение в Сверточные нейронные сети (CNN)
