В этой статье мы рассмотрим, как генерировать синтетические данные с помощью Python, Numpy и Scikit Learn. Мы будем генерировать 1D-данные, мульти-метки, мультиклассовую классификацию и регрессионные данные.
Метка: classification
BERT-это техника представления текста, похожая на встраивание слов. В этой статье мы будем использовать BERT и TensorFlow 2.0 для классификации текста.
Автор оригинала: Usman Malik. Вступление Классификация текстов-одна из важнейших задач обработки естественного языка . Это процесс классификации текстовых строк или документов по различным категориям в зависимости от содержания строк. Классификация текста имеет множество приложений, таких как определение настроений пользователей по твиту, классификация электронной почты как спама или ветчины, классификация сообщений в блогах по различным категориям, […]
Модели классификации ансамблей могут быть мощными инструментами машинного обучения, способными обеспечить отличную производительность и хорошо обобщать новые, невидимые наборы данных.
Автор оригинала: Dan Nelson. Классификация изображений с передачей обучения и высоты тона Вступление Трансферное обучение-это мощный метод обучения глубоких нейронных сетей, который позволяет взять знания, полученные об одной проблеме глубокого обучения, и применить их к другой, но похожей проблеме обучения. Использование трансферного обучения может значительно ускорить скорость развертывания разрабатываемого приложения, сделав обучение и реализацию вашей […]
Tensorflow 2.0 представил некоторые изрядные новые функции. Среди них теперь он по умолчанию использует API Keras для классификации и регрессии. В этой статье мы рассмотрим эти классические задачи ML с использованием Tensorflow 2.0.
Типы данных в Python-это классификация, которая определяет, какой тип значения имеет переменная и какой тип математических, логических операций может быть применен.