Как научиться применять методы машинного обучения, поставить задачу, выбрать модель, найти данные для её обучения и упростить работу аэропортов за пару месяцев, обнаружив связь между биржевыми индексами и дневным количеством пассажиров? Проще, чем может показаться. Наша…
В рамках этой статьи будет использоваться пакет SDK для Машинного обучения Azure для Python 3 для создания и применения рабочей области Службы машинного обучения Azure. Эта рабочая область — основной блок в облаке для экспериментов, обучения и развертывания моделей машинного обучения с помощью Машинного обучения Azure. Читать дальше →
Хорошо продуманный процесс структурирования проектов машинного обучения поможет быстро создавать новые репозитории GitHub и с самого начала ориентироваться на элегантную программную архитектуру. Команда VK Cloud перевела статью о том, как организовать файлы в проектах машинного обучения, используя VS Code. Шаблон для создания проектов машинного обучения можно скачать на GitHub. Читать дальше →
PyTorch — это мощный и гибкий фреймворк для машинного обучения, широко используемый для создания нейронных сетей. Он особенно популярен благодаря простоте использования, динамическим вычислительным графам и богатой экосистеме инструментов для обучения моделей. Для использования этого фреймворка, часто достаточно поверхностно понимать работу алгоритмов машинного обучения.В этой статье мы продолжим реализацию собственный библиотеки машинного обучения на NumPy! Читать далее