GNU R – kalendarz adwentowy #18

Do efektywnego wykorzystania uczenia maszynowego, bardzo często wystarczy nam znajomość języka programowania Python i jakichś stworzonych dla niego bibliotek pomocniczych. Czasem chcemy jednak przeanalizować jakieś dane bez uczenia głębokiego. Albo chcemy wyliczyć jakieś statystyki z nimi związane. Może przygotować jakieś opracowanie do publikacji? Czy jesteśmy tutaj również skazani na Pythona? Okazuje się, że nie. Istnieje … Czytaj dalej GNU R – kalendarz adwentowy #18

Matplotlib – kalendarz adwentowy #17

W tworzeniu rozwiązań opartych o uczenie maszynowe kluczowe jest zrozumienie efektów pracy naszego modelu. Tworzymy więc sobie różne metryki i odczytujemy uzyskane wyniki. Czasem jednak chciałoby się zobaczyć wizualizację efektów naszej pracy, żeby łatwiej zrozumieć, jak nam idzie. Aby stworzyć odpowiednie wizualizacje w Pythonie, musimy użyć jakiejś biblioteki, bo Python sam z siebie nie potrafi … Czytaj dalej Matplotlib – kalendarz adwentowy #17

Fastai – kalendarz adwentowy #16

We wcześniejszym wpisie adwentowym wspominałem o frameworku TesnorFlow. Wspominałem o jego wydajności i uniwersalności, ale jednocześnie odradzałem ten framework jako punkt startowy w poznawaniu uczenia głębokiego. Dobrze byłoby więc, żebym pokazał framework, który z kolei będzie się nadawał do rozpoczęcia przygody z uczeniem głębokim. Taki framework to fastai. Fastai jako sposób na naukę Framework fastai … Czytaj dalej Fastai – kalendarz adwentowy #16

MNIST – kalendarz adwentowy #15

Nie da się pracować nad rozwiązaniem jakiegoś problemu z wykorzystaniem danych, bez danych. To raczej oczywiste. Ale zastanówmy się, co by się działo, gdyby różne zespoły opracowywały rozwiązanie jakiegoś konkretnego problemu, wykorzystując różne dane. Każdy z nich doszedłby do optymalnego rozwiązania dla jego danych. Po pierwsze, pewnie żaden z nich nie zbliżyłby się do ogólnego … Czytaj dalej MNIST – kalendarz adwentowy #15

Funkcja aktywacji – kalendarz adwentowy #14

Jednym z ciekawszych zagadnień pojawiających się przy tematyce sieci neuronowych to funkcja aktywacji. Gdzie jest używana funkcja aktywacji? Fundamentalnym elementem sieci neuronowej jest neuron. Neuron to taki obiekt, który zbiera sygnał na wejściu i daje jakiś sygnał na wyjściu. Nie ma tutaj nic nadzwyczajnego. Jeśli jednak połączymy ze sobą wiele takich neuronów, to możemy niejako … Czytaj dalej Funkcja aktywacji – kalendarz adwentowy #14

TensorFlow – kalendarz adwentowy #13

Możliwe, że masz już GPU zdolne do wspierania trenowania głębokich sieci neuronowych. Znasz już może nawet Pythona i Scikit-Learn. Co dalej? Okazuje się, że brakuje Ci tutaj jeszcze jednego elementu układanki. Współczesnego i zoptymalizowanego do wykorzystywania GPU frameworku odpowiedzialnego za trenowanie i używanie głębokich sieci neuronowych. Jednym z takich frameworków jest TensorFlow. Czym jest Tensor … Czytaj dalej TensorFlow – kalendarz adwentowy #13