Посты с тэгом tensorflow


[Перевод] Как за два месяца пройти путь от начинающего питониста до сертифицированного TensorFlow-разработчика

Я всё ещё помню тот день, когда сдал выпускную работу в университет. Я тогда вздохнул с облегчением, так как это означало окончание бакалавриата. Но мной скоро овладела скука. Делать было нечего, мир был охвачен пандемией. Мне очень хотелось найти новое занятие, которое избавило бы меня от безделья.



В этом материале я хочу рассказать о том, как скука от самоизоляции помогла мне стать сертифицированным TensorFlow-разработчиком менее чем за два месяца. И это — несмотря на то, что на Python я раньше не программировал. Здесь я, кроме того, дам список ссылок на материалы, которые я использовал, осваивая новую для себя сферу знаний и готовясь к сертификации.
Читать дальше →



[Перевод] Как я получил сертификат TensorFlow-разработчика (и как его получить вам)



В начале мая я решил получить сертификат TensorFlow-разработчика. Для этого я разработал программу обучения для совершенствования своих навыков и выполнил задания сертификационного экзамена пару дней назад (3 июня). Оказалось, что я сдал экзамен успешно.

Позвольте мне рассказать вам как я это сделал, и как вам сделать то же самое.

Погодите. Что вообще такое TensorFlow?

TensorFlow — это система численных вычислений с открытым исходным кодом, которая позволяет вам осуществлять предварительную обработку и моделирование данных (находить в них закономерности, как правило, с помощью глубокого обучения), а также разворачивать свои решения для всего мира.

Google использует TensorFlow для поддержки всех своих сервисов машинного обучения. Скорее всего, устройство, на котором вы э


Генерируем странные кулинарные рецепты с помощью TensorFlow и рекуррентной нейронной сети (пошаговая инструкция)

TL;DR


Я натренировал LSTM (Long short-term memory) рекуррентную нейронную сеть (RNN) на наборе данных, состоящих из ~100k рецептов, используя TensorFlow. В итоге нейронная сеть предложила мне приготовить "Сливочную соду с луком", "Клубничный суп из слоеного теста", "Чай со вкусом цукини" и "Лососевый мусс из говядины" ‍.


Используя следующие ссылки вы сможете генерировать новые рецепты самостоятельно и найти детали тренировки модели:




[Перевод] Интерактивные эксперименты с машинным обучением (на TensorFlow)

Вкратце


Я создал новый проект Интерактивные эксперименты с машинным обучением на GitHub. Каждый эксперимент состоит из Jupyter/Colab ноутбука, показывающего как модель тренировалась, и Демо странички, показывающей модель в действии прямо в вашем браузере.


Несмотря на то, что машинные модели в репозитории могут быть немного "туповатенькими" (помните, это всего-лишь эксперименты, а не вылизанный код, готовый к "заливке на продакшн" и дальнейшему управлению новыми Tesla), они будут стараться как могут чтобы:


  • Распознать цифры и прочие эскизы, которые вы нарисуете в браузере
  • Определить и распознать объекты на видео из вашей камеры
  • Классифицировать изображения, загруженные вами
  • Написать с вами поэму в стиле Шекспира
  • И даже поиграть с вами в камень-ножницы-бумагу
  • и пр.

Я трени



Книга «Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи»

Привет, Хаброжители! Глубокое обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) — самое популярное и перспективное направление искусственного интеллекта. Практическое изучение RL на Python поможет освоить не только базовые, но и передовые алгоритмы глубокого обучения с подкреплением. Эта книга предназначена для разработчиков МО и энтузиастов глубокого обучения, интересующихся искусственным интеллектом и желающих освоить метод обучения с подкреплением. Прочитайте эту книгу и станьте экспертом в области обучения с подкреплением, реализуя практические примеры в работе или вне ее. Знания в области линейной алгебры, математического анализа и языка программирования Python помогут вам понять логику изложения материала.
Читать


[Перевод] Python как предельный случай C++. Часть 2/2

Продолжение. Начало в «Python как предельный случай C++. Часть 1/2».


Переменные и типы данных


Теперь, когда мы окончательно разобрались с математикой, давайте определимся, что в нашем языке должны означать переменные.


В С++ у программиста есть выбор: использовать автоматические переменные, размещаемые в стеке, или держать значения в памяти данных программы, помещая в стек только указатели на эти значения. Что, если мы выберем для Python только одну из этих опций?


Разумеется, мы не можем всегда использовать только значения переменных, так как большие структуры данных не поместятся в стек, либо их постоянное перемещение по стеку создаст проблемы с производительностью. Поэтому мы будем использовать в Python только указатели. Это концептуально упростит язык.

Читать дальше


[Перевод] Python как предельный случай C++. Часть 1/2

От переводчика

Брендон Роудс − весьма скромный человек, представляющий себя в твиттере как «Python-программиста, возвращающего долг сообществу в форме докладов или эссе». Число этих «докладов и эссе» впечатляет, равно как и число свободных проектов, контрибьютором которых Брендон являлся или является. А ещё Брэндон опубликовал две книги и пишет третью.


Я очень часто встречаю в комментариях на Хабре принципиальное непонимание или неприятие динамических языков, динамической типизации, обобщённого программирования и других парадигм. Я публикую этот авторизованный (сокращённый) перевод (стенограмму) одного из докладов Брендона в надежде, что он поможет программистам, существующим в парадигмах статических языков, лучше понять динамические языки, в частности, Python.


Как у нас принято, прошу сообщать в личку о допущенных мной ошибках и опечатках.


Что означает словосочетание «



Автоматическое определение эмоций в текстовых беседах с использованием нейронных сетей


Одна из основных задач диалоговых систем состоит не только в предоставлении нужной пользователю информации, но и в генерации как можно более человеческих ответов. А распознание эмоций собеседника – уже не просто крутая фича, это жизненная необходимость. В этой статье мы рассмотрим архитектуру рекуррентной нейросети для определения эмоций в текстовых беседах, которая принимала участие в SemEval-2019 Task 3 “EmoContext”, ежегодном соревновании по компьютерной лингвистике. Задача состояла в классификации эмоций (“happy”, “sad”, “angry” и “others”) в беседе из трех реплик, в которой участвовали чат-бот и человек.

В первой части статьи мы рассмотрим поставленную в EmoContext задачу и предоставленные организаторами данные. Во второй и третьей частях разберём предварительную обработку текста и способы векторного


[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