赞助内容 这是您报名参加 Stefan Krawczyk 独家现场课程的最后机会，该课程将于下周（8月22日）开始。我们已有来自 Apple、Amazon、Spotify、Nubank、Workfusion、Glassdoor、ServiceNow 等公司的学生报名。Stefan Krawczky 在过去 15 年多的时间里一直在 Stitch Fix、Nextdoor 等公司从事 MLOps 工作， […]
如何使用 Keras 进行预测
在 Keras 中选择并拟合了最终的深度学习模型后，您就可以使用它来对新的数据实例进行预测。初学者之间对于如何做到这一点存在一些困惑。我经常看到这样的问题：如何在 Keras 中用我的模型进行预测？在本教程中，您将 […]
为什么用随机权重初始化神经网络？
人工神经网络的权重必须初始化为小的随机数。这是因为这是用于训练模型的随机优化算法（称为随机梯度下降）的期望。要理解这种解决问题的方法，您必须首先理解非确定性和随机算法的作用以及 […]
何时使用 MLP、CNN 和 RNN 神经网络
哪种神经网络适合您的预测建模问题？对于深度学习领域的初学者来说，很难知道应该使用哪种类型的网络。有太多的网络类型可供选择，并且每天都有新的方法被发布和讨论。更糟糕的是，大多数 […]
神经网络中批次（Batch）和周期（Epoch）的区别
随机梯度下降是一种具有多个超参数的学习算法。初学者经常对批次大小和迭代次数这两个超参数感到困惑。它们都是整数值，并且似乎执行相同的操作。在这篇文章中，您将了解随机梯度下降中批次和迭代次数之间的区别。 […]
在 Tensorflow 中使用深度可分离卷积
纵观所有非常大的卷积神经网络，如 ResNets、VGGs 等，我们不禁要问，如何在保持相同准确率水平甚至通过更少参数来改善模型泛化能力的同时，使这些网络变得更小、参数更少。 […]
Stefan Krawczyk 的 MLOps 掌握：模型部署与推理直播课程
赞助内容 人工智能和机器学习如今已成为大多数产品体验的驱动力，即使是那些大科技公司之外的产品。如今，您的模型必须表现良好并正常运行，才能最终实现业务价值。部署缓慢或糟糕的模型，或者未能及时检测到不良行为，可能会严重影响客户体验和公司 […]
特珀想和您一起钻研数据
赞助内容 选择卡内基梅隆大学 Tepper 商学院在线商业分析硕士学位有许多实际原因。我们可以列出一些事实：我们的校友平均起薪为 103,000 美元，84% 的毕业生在毕业后三个月内获得了晋升或新职位。 […]
使用 Keras 预处理层和 tf.image 进行图像增强
当您处理与图像相关的机器学习问题时，您不仅需要收集一些图像作为训练数据，还需要采用增强技术来创建图像的变化。这对于更复杂的对象识别问题尤其如此。图像增强的方法有很多。您可能 […]
使用 Keras 进行深度学习的图像增强
在使用神经网络和深度学习模型时，数据准备是必需的。对于更复杂的对象识别任务，数据增强也越来越必需。在这篇文章中，您将学习如何在 Python 中使用 Keras 开发和评估深度学习模型时，为您的图像数据集进行数据准备和数据增强。在此之后 […]