Основы TensorFlow (keras) на примере Heart Disease Dataset
Основы Tensorflow(keras) на примере Heart Disease Dataset. Основные возможности Tensorflow(keras). Краткий гайд. Далее
Finally found time to continue work on the Rockchip NPU. Plan to give this a strong push in the next few months:
https://blog.tomeuvizoso.net/2025/05/rockchip-npu-update-5-progress-on.html
Début de résultat ce matin avec mon GNN #python #tensorflow #meteo. L'animation du Z500 commence à ressembler à qque chose (surtout les 1eres frames et pour le sud). Je n'ai qu'un dataset d'un mois, ça limite un peu l'hexhaustivité. Je sais quel va donc être mon sujet d'avancement prochainement.
Regression in Angular using TensorFlow.js | AI assistant | Udemy course
#tensorflow #javascript #artificialintelligence #coding #angular #typescript
Использование Daterange для поиска разрывов истории записей SCD2
Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Аладышев, работаю системным аналитиком на протяжении 10 лет, и в работе часто сталкиваюсь с задачами, в том числе типовыми, решения для которых выглядят понятными, но не всегда оптимальными, а главное затратными по времени. Появляется непреодолимое желание их оптимизировать. Сегодня хочу обсудить похожую задачу: «поиск разрывов истории записей», она же: «поиск разрывов истории SCD2 в SQL ». С задачей сталкивался несколько раз, но статей с её разбором не нашел, поэтому решил, что тема актуальна. Началось все, как и всегда, с получения исчерпывающих требований от заказчика:
[Перевод] Децензурировать видео теперь проще, чем когда-либо
В прошлом месяце попросил ребят взломать часть моего видео на YouTube . Конкретнее — восстановить содержимое папки, которую «запиксил» начиная с отметки времени 4:57. Годами все так делают, чтобы размазать, точнее, «расквадратить» части видео с конфиденциальной информацией. И все это время слышно: — Небезопасно же! Захотят — прочитают! Так это правда? Как на самом деле‑то? Вопрос не праздный. Чтобы докопаться до истины, кинул клич: — Пятьдесят баксов тому, кто скажет, что написано под квадратиками!
I am testing a new feature on my course: an AI-based instructor, to support the student.
Thus, I allowing students to enroll for free to my course, there is a limited number of free coupons.
#udemy #javascript #angular #typescript #artificialintelligence #machinelearning #tensorflow #bioinformatics
=
Machine learning in Angular
Learn to build machine learning algorithms for biomedical datasets using TensorFlow.js in Typescript
https://www.udemy.com/course/machine-learning-in-angular/?referralCode=B6369BE299AFADFAFFFC
Free acess: ABE5F2EB2224EC077B0B
Как из аналитики данных перейти в дата-сайентисты
Перевели и дополнили статью Марины Уисс, applied scientist (дата-сайентист со специализацией в прикладной статистике) в Twitch. Когда-то Марина перешла в IT из не связанной с технологиями сферы деятельности, а потом помогла с этим переходом многим людям без IT-бэкграунда. В этой статье она делится советами для дата-аналитиков, которым хотелось бы заниматься data science. А мы добавили мнение экспертов и рекомендации, актуальные для российских образовательных реалий.
Сделано с любовью и TensorFlow: моя первая нейронка с нуля (без GPU и с бюджетом $0)
Когда я впервые села за компьютер с мыслью: «А не обучить ли мне нейросеть?» у меня не было понимания как это сделать и с чего начать. Зато была любовь к собакам, интерес к машинному обучению и желание разобраться, как всё работает. Так родился проект HappyPuppy - моя первая нейронка, которая распознаёт сибирского хаски и французского бульдога на фотографии. Просто загрузите фото (jpg, jpeg, png до 1MB) с вашим питомцем и модель предскажет породу. Далее я расскажу, как на домашнем Маке появилась и выросла моя первая сверточная нейронная сеть (CNN): от идеи до работающей модели — её создание, обучение и тестирование. Эта история будет особенно полезна новичкам в мире ИИ без опыта в программировании . Ссылка на код на GitHub, архитектура модели и маленький ликбез по сверточным нейронным сетям будут в конце статьи. А сейчас — история создания по шагам.
Setting up TensorFlow Lite for Raspberry Pi High Quality Camera and compiling rpicam-detect was surprisingly complicated. Installing a .deb and manually writing the .pc file worked in the end.
These links are helpful:
https://lindevs.com/install-precompiled-tensorflow-lite-on-raspberry-pi/
https://github.com/raspberrypi/rpicam-apps/issues/622
Ведущий разработчик ChatGPT и его новый проект — Безопасный Сверхинтеллект
Многие знают об Илье Суцкевере только то, что он выдающийся учёный и программист, родился в СССР, соосновал OpenAI и входит в число тех, кто в 2023 году изгнал из компании менеджера Сэма Альтмана. А когда того вернули, Суцкевер уволился по собственному желанию в новый стартап Safe Superintelligence («Безопасный Сверхинтеллект»). Илья Суцкевер действительно организовал OpenAI вместе с Маском, Брокманом, Альтманом и другими единомышленниками, причём был главным техническим гением в компании. Ведущий учёный OpenAI сыграл ключевую роль в разработке ChatGPT и других продуктов. Сейчас Илье всего 38 лет — совсем немного для звезды мировой величины.
https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/892646/
#Илья_Суцкевер #Ilya_Sutskever #OpenAI #10x_engineer #AlexNet #Safe_Superintelligence #ImageNet #неокогнитрон #GPU #GPGPU #CUDA #компьютерное_зрение #LeNet #Nvidia_GTX 580 #DNNResearch #Google_Brain #Алекс_Крижевски #Джеффри_Хинтон #Seq2seq #TensorFlow #AlphaGo #Томаш_Миколов #Word2vec #fewshot_learning #машина_Больцмана #сверхинтеллект #GPT #ChatGPT #ruvds_статьи
Конвейер машинного обучения для классификации рукописных цифр MNIST с использованием TensorFlow Extended (TFX)
В рамках данной статьи будет рассмотрено построение конвейера машинного обучения для классификации рукописных цифр из базы данных MNIST с использованием фреймворка TensorFlow и TFX, а также мониторинг процесса обучения с помощью TensorBoard и выпуск модели с автоматической генерацией к ней API с помощью TensorFlow Model Server. Основная цель данной статьи заключается в восполнении информационного пробела по теме использования TFX в контексте решения задачи классификации рукописных цифр MNIST, которая уже была представлена TensorFlow в виде одноименного репозитория tfx/tfx/examples/mnist .
NEW Paper: #Modelling #NeuralNetwork Models + generators for #TensorFlow and #PyTorch
https://modeling-languages.com/modelling-neural-network-models/
Part of the latest BESSER release https://github.com/BESSER-PEARL/BESSER/releases
Как мы оживили DPED: ИИ-проект для улучшения мобильных фото до снимков с «зеркалок»
Привет, Хабр! На связи команда регионального научно-образовательного центра «Искусственный интеллект и анализ больших данных» при НГТУ им. Р. Е. Алексеева. Сегодня практически у каждого крупного производителя смартфонов есть собственные системы улучшения качества фотографий, основанные на искусственном интеллекте. Помимо этого, существует множество аналогичных открытых моделей нейросетей. Возникает вопрос: зачем тогда мы решили оживить DPED (Deep Photo Enhancement Dataset) — созданный для тех же целей проект 2017 года? В статье мы ответим на этот вопрос, займемся оживлением и протестируем нашу модель DPED на фотографиях с планшета KVADRA_T.
PyCharm thinks I have TensorFlow 2.19 installed, but the official TensorFlow site thinks the most recent version is 2.17.
MCP, Agentic Knowledge Graphs & AI Models: Solving Conversational Analytics
In this free webinar led by ex-Snowflake, Cloudera, and Amazon leaders, we'll unveil how cutting-edge LLMs (GPT 4.5, Sonnet 3.7, Deepseek V3/R1, Gemini 2.5, etc.) are revolutionizing data products.
#python #machinelearning #deeplearning #ai #developer #dev #devsecops #devops #mlops #learn #learning #study #git #github #codeberg #tensorflow #pytorch #jax #huggingface #linux #ubuntu #popos #llm
Heitetääs nopia pallo tänne: onko olemassa #EU vastinetta AI-tunnistusmalleille objektien tunnistamiseen mallia #YOLO tai #tensorflow?
A message you do not want to see when loading "just data" in your AI / ML framework. Beware!
Description in comments.
Нейросети для семантической сегментации: U-Net, LinkNet, PSPNet
Всем привет! Недавно я закончил один из этапов собственного проекта, в котором я провел сравнительный анализ 3 одних из самых известных нейросетей для семантической сегментации: U-Net, LinkNet, PSPNet. Теперь я хочу поделиться со всеми, чтобы в случае, если кто-то захочет сделать что-то подобное или ему просто понадобится, то он не искал весь интернет, как я, а легко и просто все нашел. В конце главы каждый нейросети я оставил ссылки на оригинальные статьи для желающих самостоятельно все изучить (на английском). Ссылка на мой GitHub с полноценной версией всех нейросетей и main файла в конце статьи. Я расскажу кратко о подготовке входных данных перед тем, как подавать их в нейросеть, а также объясню самые важные детали каждой модели по отдельности. Использовал я библиотеку Tensorflow, а обучение проводил в среде Google Colab.
𖤐AlderForrest 𖤐 
