Джейд Картер

707 подписчиков
Отправим уведомление о новых книгах, аудиокнигах, подкастах
Джейд Картер — ведущий исследователь в области искусственного интеллекта и нейронных сетей. Обладая богатым опытом работы в ведущих технологических компаниях и академических институтах, он стал признанным экспертом в области разработки и применения нейросетевых архитектур. Автор множества научных статей, его исследования сосредотачиваются на расширении границ возможностей машинного обучения и создании интеллектуальных систем, способных преодолевать сложные задачи в различных сферах.

Цитаты

Нейросети практика

Текст
Средний рейтинг 4,9 на основе 487 оценок

Джейд Картер Нейросети практика

Оптимизация в Python

Текст
Средний рейтинг 4,9 на основе 315 оценок

Оптимизация кода – это процесс улучшения производительности и эффективности программного кода с целью сокращения времени выполнения задачи или снижения потребления ресурсов. Этот процесс включает в себя ряд техник и методов, которые могут быть применены к коду, чтобы сделать его более эффективным.

Нейросети. Генерация изображений

Текст
Средний рейтинг 4,9 на основе 406 оценок

В дискриминаторе, пакетная нормализация помогает улучшить способность модели различать реальные и сгенерированные данные. Это способствует более стабильному и эффективному обучению дискриминатора, что в свою очередь повышает производительность всей системы GAN.

Нейросети начало

Текст
Средний рейтинг 4,9 на основе 468 оценок

keras.layers.Dense(64, activation=relu), keras.layers.Dense(10, activation=softmax)

Искусственный интеллект. Машинное обучение

Текст
Средний рейтинг 5 на основе 211 оценок

Пример 1 Давайте рассмотрим пример использования иерархической кластеризации на наборе данных о потреблении энергии в различных странах. Допустим, у нас есть данные

120 практических задач

Текст
Средний рейтинг 5 на основе 139 оценок

60, 000 цветных изображений размером 32x32 пикселей, принадлежащих к 10 различным классам. Свёрточные нейронные сети (CNN) – это класс глубинных нейронных сетей, разработанных специально для работы с двумерными данными, такими как изображения. В отличие от полносвязных сетей, где каждый нейрон связан со всеми нейронами предыдущего слоя, CNN используют свёрточные слои, которые применяют фильтры (или ядра) для извлечения локальных признаков из входных данных. Это

Путь лидера

Текст
Средний рейтинг 4,9 на основе 182 оценок

командой и обеспечение эффективности работы. Однако, чтобы стать эффективным руководителем, необходимо обладать определенными навыками и качествами. В книге мы сфокусировались на ключевых аспектах, которые помогут руководителю добиться успеха в своей работе. Мы рассмотрим, как выстраивать работу