如何在PyTorch和TensorFlow中训练图像分类模型

作者|PULKIT SHARMA 编译|Flin 来源|analyticsvidhya 介绍 图像分类是计算机视觉的最重要应用之一。它的应用范围包括从自动驾驶汽车中的物体分类到医疗行业中的血细胞识别,从制造业中的缺陷物品识别到建立可以对戴口罩与否的人进行分类的系统。在所有这些行业中,图像分类都以一种 ...

六个月的机器学习 / 计算机视觉工程师

作者|Richmond Alake 编译|Flin 来源|towardsdatascience 介绍 我真不敢相信,离我写第一篇详细描述了我第一天的职业生活的文章已经有六个月了。 时间过得真快。 所以,欢迎再次光临我作为计算机视觉工程师的在线日志。 在这篇文章中,你可以看到一个计算机视觉工程师在一个 ...

NLP:不要重新造轮子

作者|Abhijit Gupta 编译|VK 来源|Towards Data Science 介绍 自然语言处理(NLP)是一个令人生畏的领域名称。从非结构化文本中生成有用的结论是很困难的,而且有无数的技术和算法,每一种都有自己的用例和复杂性。作为一个接触NLP最少的开发人员,很难知道要使用哪些方法 ...

用遗传算法优化垃圾收集策略

作者|Andrew Kuo 编译|VK 来源|Towards Data Science 遗传算法是一个优化技术,在本质上类似于进化过程。这可能是一个粗略的类比,但如果你眯着眼睛看,达尔文的自然选择确实大致上类似于一个优化任务,其目的是制造出完全适合在其环境中繁衍生息的有机体。 在本文中,我将展示如何 ...

使用Detectron2分6步进行目标检测

作者|Aakarsh Yelisetty 编译|Flin 来源|towardsdatascience 让我们看看如何在涉及文本识别的自定义数据集上使用FAIR(Facebook AI Research)的Detectron 2进行实例检测。 你是否尝试过使用你自己选择的自定义数据集从头开始训练对象检 ...

用Python从头开始构建神经网络

作者|Rashida Nasrin Sucky 编译|VK 来源|Medium 神经网络已经被开发用来模拟人脑。虽然我们还没有做到这一点,但神经网络在机器学习方面是非常有效的。它在上世纪80年代和90年代很流行,最近越来越流行。计算机的速度足以在合理的时间内运行一个大型神经网络。在本文中,我将讨论如 ...

使用RetinaNet构建的人脸口罩探测器

作者|GUEST 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 目标检测是计算机视觉中一个非常重要的领域,对于自动驾驶、视频监控、医疗应用和许多其他领域都是必要的。 我们正在与一场规模空前的传染病作斗争。全世界的研究人员都在试图开发一种疫苗或治疗COVID-19的方法,而医生们却在努力阻 ...

TF2目标检测API

作者|Ivan Ralašić 编译|VK 来源|Analytics Vidhya Tensorflow目标检测API(TF OD API)刚刚变得更好。最近,Google发布了tf od api的新版本,它现在支持Tensorflow 2.x,这是一个我们一直在等待的巨大改进! 简介 最近目标检测 ...

【读】Federated Machine Learning: Concept and Applications

{% note info %} 论文线上阅读 {% endnote %} Questions heuristic fundamental 数据少,指的是样本少;数据的质量低,我觉得并不是数据不可信,而是数据的特征空间小,包含的信息少,建模后并不能得到有效的结论。早期有一种观点是直接在这种数据少且质量 ...

未探索的TensorFlow库

作者|Vardan Agarwal 编译|VK 来源|Towards Datas Science TensorFlow是一个端到端的开源机器学习平台,能够执行一系列任务。它为初学者和研究人员提供了一个易用性,可以用于不同的应用,如,但不限于,计算机视觉,自然语言处理和强化学习。 在计算机视觉领域,我 ...

Spark—15分钟教程

作者|Andrea Ialenti 编译|VK 来源|Towards Datas Science 正如在我几乎所有关于这个工具的文章中都写到,Spark和SQL一样非常容易使用。但不管我花多少时间写代码,我只是无法在我的大脑中永久性地存储Spark API(有人会说我的记忆就像RAM一样,小而易失) ...

掌握Pandas时间序列分析的20个知识点

作者|Soner Yıldırım 编译|VK 来源|Towards Datas Science 时间序列数据有很多种定义,它们以不同的方式表示相同的含义。一个简单的定义是,时间序列数据是包含序列时间戳的数据点。 时间序列数据的来源是周期性测量或观测。我们观察了许多行业的时间序列数据。举几个例子: ...

Scikit入门指南

作者|Rebecca Vickery 编译|VK 来源|Towards Datas Science scikit-learn是2007年作为Googles Summer代码项目开发的,现在被广泛认为是最流行的机器学习Python库。 为什么这个库被认为是机器学习项目的最佳选择之一,特别是在生产系统中 ...

Databricks入门:分析COVID-19

作者|Renan Ferreira 编译|VK 来源|Towards Datas Science 典型的数据科学工作流由以下步骤组成: 确定业务需求->数据获取->数据准备->数据分析->共享数据见解 每一个步骤都需要一套专业知识,这些专业知识可分为: 数据工程师:开发、构建、测试和维护数据管道 数 ...

数据科学家的Pytest

作者|Khuyen Tran 编译|VK 来源|Towards Datas Science 动机 应用不同的python代码来处理notebook中的数据是很有趣的,但是为了使代码具有可复制性,你需要将它们放入函数和类中。将代码放入脚本时,代码可能会因某些函数而中断。那么,如何检查你的功能是否如你所 ...

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