Представляем вам перевод серии статей посвященных глубокому обучению. В первой части описан выбор фреймворка с отрытым кодом для символьного глубокого обучения, между MXNET, TensorFlow, Theano. Автор подробно сравнивает преимущества и недостатки каждого из них. В следующих частях вы узнаете о тонкой настройке глубоких сверточных сетей, а также о сочетании глубокой серточной нейронной сети с рекуррентной нейронной сетью. Читать дальше →
В предыдущей статье из цикла «Deep Learning» вы узнали о сравнении фреймворков для символьного глубокого обучения. В этом материале речь пойдет о глубокой настройке сверточных нейронных сетей для повышения средней точности и эффективности классификации медицинских изображений. Читать дальше →
В скором времени у нас стартует новый поток продвинутого курса «Machine Learning Pro + Deep Learning», а сегодня мы делимся постом, в котором рассказывается о подходах к реставрации с помощью глубокого обучения. Реставрация изображений в разрезе глубокого обучения — это задача заполнения…
В рамках нашего крупнейшего проекта мы представляем Deep Lake - озеро данных для глубокого обучения. Deep Lake более чем в 2 раза производительнее по сравнению с предыдущим поколением и превосходит все другие загрузчики данных. Давайте ознакомимся с более подробной информацией о возможностях Deep Lake. Читать далее