Посты с тэгом tensorflow


[Перевод] Как Netflix использует Питон



Поскольку многие из нас готовятся к конференции PyCon, мы хотели немного рассказать, как Python используется в Netflix. Мы применяем Python на всём жизненном цикле: от принятия решения, какие сериалы финансировать, и заканчивая работой CDN для отгрузки видео 148 миллионам пользователей. Мы вносим свой вклад во многие пакеты Python с открытым исходным кодом, некоторые из которых упомянуты ниже. Если что-то вас интересует, посмотрите наш сайт вакансий или ищите нас на PyCon.
Читать дальше →


Определяем породу собаки: полный цикл разработки, от нейросети на Питоне до приложения на Google Play

Прогресс в области нейросетей вообще и распознавания образов в частности, привел к тому, что может показаться, будто создание нейросетевого приложения для работы с изображениями — это рутинная задача. В некотором смысле, так и есть — если вам пришла в голову идея, связанныя с распознаватием образов, не сомневайтесь, что кто-то уже что-то подобное написал. Все, что от вас требуется, это найти в Гугле соответствующий кусок кода и «скомпилировать» его у автора.

Однако, все еще есть многочисленные детали, делающие задачу не столько неразрешимой, сколько… нудной, я бы сказал. Отнимающей слишком много времени, особенно если вы — новичок, которому нужно руководство, step-by-step, проект, выполненный прямо на ваших глазах, и выполненный от начала и до конца. Без обычных в таких случаях «пропустим эту очевидную часть» отговорок.

В этой статье мы рассмотрим задачу создания определителя пород собак (Dog Breed Identifier): создадим и обучим нейросеть, а затем портируем ее на



Распознавание номеров. Как мы получили 97% точности для Украинских номеров. Часть 2



Продолжаем рассказ о том как распознавать номерные знаки для тех кто умеет писать приложение «hello world» на python-е! В этой части научимся тренировать модели, которые ищут регион заданного объекта, а также узнаем как написать простенькую RNN-сеть, которая будет справляться с чтением номера лучше чем некоторые коммерческие аналоги.
В этой части я расскажу как тренировать Nomeroff Net под Ваши данные, как получить высокое качество распознавания, как настроить поддержку GPU и ускорить все на порядок…

Читать дальше →


Распознавание номеров. Практическое пособие. Часть 1


Все начиналось банально — моя компания уже год платила ежемесячно плату за сервис, который умел находить регион с номерными знаками на фото. Эта функция применяется для автоматической зарисовки номера у некоторых клиентов.

И в один прекрасный день МВД Украины открыло доступ к реестру транспортных средств. Теперь по номерному знаку стало возможным проверять некоторую информацию про автомобиль (марку, модель, год выпуска, цвет и т.д. )! Скучная рутина линейного программирования померкла перед новой свехзадачей — считывать номера по всей базе фото и валидировать эти данные с теми, что указывал пользователь. Сами знаете как это бывает «глаза загорелись» — вызов принят, все остальные задачи на время стали скучны и монотонны… Мы принялись за работу и получили неплохие результаты, чем, со


«Теория Большого взрыва» и практика применения Python

Вступление


В последнее время активно изучаю язык программирования Python. Особенно меня заинтересовало использование Python в распознавании и классификации лиц. В статье я попробую применить распознавание лиц для сериала «Теория Большого взрыва».


Читать дальше →


«Теория Большого взрыва» и практика применения Python

Вступление


В последнее время активно изучаю язык программирования Python. Особенно меня заинтересовало использование Python в распознавании и классификации лиц. В статье я попробую применить распознавание лиц для сериала «Теория Большого взрыва».


Читать дальше →


Реализация алгоритма Левенберга-Марквардта для оптимизации нейронных сетей на TensorFlow

Это tutorial по библиотеке TensorFlow. Рассмотрим её немного глубже, чем в статьях про распознавание рукописных цифр. Это tutorial по методам оптимизации. Совсем без математики здесь не обойтись. Ничего страшного, если вы её совершенно забыли. Вспомним. Не будет никаких формальных доказательств и сложных выводов, только необходимый минимум для интуитивного понимания. Для начала небольшая предыстория о том, чем этот алгоритм может быть полезен при оптимизации нейронной сети.




Полгода назад друг попросил показать, как на Python сделать нейросеть. Его компания выпускает приборы для геофизических измерений. Несколько различных зондов в процессе бурения измеряют набор сигналов, связаных с параметрами окружающей скважину среды. В некоторых сложных случаях точно вычислить параметры среды по сигналам долго даже на мощном компьютере, а необходимо интерпретировать результаты измерений в



[Перевод] Что требуется сделать в языке Java для полноценной поддержки машинного обучения

Здравствуйте, коллеги!

Из последних известий по нашим планируемым новинкам из области ML/DL:

Нишант Шакла, "Машинное обучение с Tensorflow" — книга в верстке, ожидается в магазинах в январе

Делип Рао, Брайан Макмахан, "Обработка естественного языка на PyTorch" — контракт подписан, планируем приступать к переводу в январе.

В данном контексте мы хотели в очередной раз вернуться к болезненной теме — слабой проработке темы ML/DL в языке Java. Из-за явной незрелости этих решений и алгоритмов на языке Java мы когда-то приняли решение отказаться от книги Гибсона и Паттерсона по DL4J,



[Из песочницы] Нейронная сеть с использованием TensorFlow: классификация изображений

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Train your first neural network: basic classification».

Это руководство по обучению модели нейронной сети для классификации изображений одежды, таких как кроссовки и рубашки. Для создания нейронной сети используем python и библиотеку TensorFlow.
Читать дальше →



[Из песочницы] Нейросети: реализация задачи про грибы на Tensor Flow и Python

Tensor Flow — фреймворк для построения и работы с нейросетями от компании Google. Позволяет абстрагироваться от внутренних деталей машинного обучения и сосредоточиться непосредственно на решении своей задачи. Очень мощная вещь, позволяет создавать, обучать и использовать нейронные сети любого известного типа. Не нашел на Хабре ни одного толкового текста на эту тему, поэтому пишу свой. Ниже будет описана реализация решения задачи про грибы с помощью библиотеки Tensor Flow. Кстати, алгоритм, описанный ниже, подходит для предсказаний практически в любой области. Например, вероятности рака у человека в будущем или карт у соперника в покере. Читать дальше →