Публикации по теме 'visualization'


Визуализация утилит ЦП, памяти и графического процессора с помощью Python
Анализ ЦП, использования памяти и компонентов графического процессора для мониторинга вашего ПК и проектов глубокого обучения Когда вы увлекаетесь программированием, вы пытаетесь вычислить, отладить и написать код для достижения желаемой задачи. Когда проект более сложный, есть несколько ситуаций, когда вы будете открывать несколько вкладок для исследования, несколько файлов Python для отладки кода и различные элементы данных для анализа. Но «Бум» — тут вдруг грохот. Пока вы..
Лучшие библиотеки Python для визуализации данных (статическая и интерактивная визуализация)
Коллекция библиотек Python, используемых для визуализации данных. Прежде чем мы перейдем к коллекции библиотек Python для визуализации данных, было бы неплохо узнать несколько фундаментальных понятий о визуализации данных и понять, почему это важно. Я считаю, что визуализация — одно из самых мощных средств достижения личных целей. — Харви Маккей По сути, мы не умеем рассказывать истории с помощью данных. Визуализация данных помогает нам сократить время, необходимое для..
Как использовать TensorBoard с Google Colab
В связи с недавним интересом к искусственному интеллекту, машинному обучению и аналитике данных одним из самых больших препятствий для инженера по машинному обучению, специалиста по данным и аналитика данных является выделение правильного оборудования для обучения модели. Однако теперь любой желающий может начать обучение модели с помощью Google Colab. Google Colab - это бесплатный ноутбук Jupyter, который позволяет вам использовать бесплатные графические процессоры Nvidia Tesla..
Треугольник Серпинского: фрактальная новогодняя елка
Анимированная визуализация треугольника Серпинского в Python с использованием API анимации Matplotlib. Треугольник Серпинского , названный в честь польского математика Вацлава Серпинского, представляет собой фрактал, имеющий форму равностороннего треугольника. Треугольник бесконечно делится на меньшие равносторонние треугольники, похожие в точности на...
Визуализация векторных вложений для интерпретируемости модели
Интерпретируемость — распространенная проблема в контексте моделей машинного обучения (ML). Почему наши модели делают именно такие прогнозы? На этот вопрос сложно ответить при работе со структурированными данными — неструктурированные данные делают проблему еще более сложной. Прежде чем двигаться дальше, полезно определить, что мы подразумеваем под структурированными и неструктурированными данными. Структурированные данные обычно помещаются в таблицу с определенными и конечными..
Conv2d: наконец-то понять, что происходит в прямом пасе
Визуальное и математическое объяснение 2D сверточного слоя и его аргументов Вступление библиотеки и платформы Deep Learning, такие как Tensorflow , Keras , Pytorch , Caffe или Theano помогает нам в повседневной жизни, так что каждый день новые приложения заставляют нас думать «Вау!». У всех нас есть свои любимые фреймворки, но их всех объединяет то, что они упрощают нам жизнь с помощью простых в использовании функций, которые можно настраивать по мере необходимости. Но нам все..
Распознавание рукописных цифр с помощью scikit-learn.
Машинное обучение — это развивающаяся технология, которая позволяет компьютерам автоматически учиться на основе прошлых данных. Машинное обучение использует различные алгоритмы для построения математических моделей и прогнозирования с использованием исторических данных или информации . В настоящее время он используется для различных задач, таких как распознавание изображений , распознавание речи , фильтрация электронной почты , автоматическая пометка Facebook . strong>,..