С чего начать работу с ML и DL. Обзор лучших библиотек
В этой статье мы рассмотрим только самые популярные и необходимые библиотеки, которые покрывают все базовые потребности для начала работы с ML и DL.
ML
Машинное обучение и искусственный интиллект на примере задач и решений на Python.
Машинное обучение в повседневной жизни: типы ML и способы их применения
Популярность машинного обучения и искусственного интеллекта многократно возросла за последние годы, и каждый новый стартап старается использовать эти технологии, чтобы перевернуть традиционный рынок. Словосочетание «искусственный интеллект» в презентации стартапа может значительно повысить его шансы на привлечение инвестиций.
Глубокое обучение и нейронные сети с Python и Pytorch. Часть VII: запускаем обучение на GPU
Рассматриваем работу уже созданной нейронной сети на графическом процессоре.
Глубокое обучение и нейронные сети с Python и Pytorch. Часть VIII: основы анализа нейронных сетей
В этой статье мы расскажем, как, по крайней мере на базовом уровне, проводить анализ нашей модели.
Глубокое обучение и нейронные сети с Python и Pytorch. Часть VI: модель сверточной нейронной сети
Продолжение серии статей про глубокое обучение на pytorch. Создаем сверточную нейронную сеть для классификации изображений и анализируем ее результаты.
Глубокое обучение и нейронные сети с Python и Pytorch. Часть V: сверточные нейронные сети
Теперь, когда мы изучили базовую полносвязанную нейронную сеть прямого распространения, самое время перейти к новой теме: сверточным нейронным сетям.
Глубокое обучение и нейронные сети с Python и Pytorch. Часть IV: обучение нейронной сети
В этой статье мы фактически обучим эту нейронную сеть, а также узнаем, как перебирать наши данные.
Играем в GTA V c Python. Часть XVI: ищем подходящий автомобиль
В этой статье мы собираемся вам рассказать, как можно использовать Tensorflow Object Detection API при поиске подходящего автомобиля для угона.
Играем в GTA V c Python. Часть XVII: завладеваем автомобилем
В этой статье мы собираемся вам рассказать, как можно при помощи Tensorflow Object Detection API завладеть автомобилем для нашего героя, если свой автомобиль него отсутствует.
Играем в GTA V c Python. Часть XV: определяем расстояние до других транспортных средств и предотвращаем аварии
В данной статье мы будем использовать TensorFlow Object Detection API чтобы определить не находится ли рядом с нами на дороге другой автомобиль в опасной близости.
Играем в GTA V c Python. Часть XIV: обнаружение объектов при помощи TensorFlow
В данной статье мы рассмотрим применение TensorFlow Object Detection API в реальном игровом окружении GTA V.
Играем в GTA V c Python. Часть XIII: улучшаем наш автопилот
Мы решили, что кататься на скутере для сбора тренировочных данных слишком скучно, и проапгрейдили его до спортивного байка!
Играем в GTA V c Python. Часть XII: тестируем нейронную сеть для автопилота
В предыдущей статье мы обучили нашу нейронную сеть на игровых данных и теперь мы готовы посмотреть, что из этого вышло.
Играем в GTA V c Python. Часть XI: Обучение нейронной сети для автопилота
К настоящему моменту мы построили датасет, состоящий из изображений 800Х600, каждому из которых соответствует клавиатурный ввод A,W, и D(налево, прямо и направо соответственно).
Играем в GTA V c Python. Часть X: балансировка данных для обучения нейронной сети
Добро пожаловать в десятую часть серии статей про применение методов машинного обучения в игре Grand Theft Auto V. Мы продолжаем создавать наш беспилотный автомобиль в этой игре.