Искусственные нейронные сети

По мере того, как я изучаю машинное обучение и глубокое обучение, я обнаруживаю, что нейронные сети и другие алгоритмы ML на самом деле не очень сложны, почему некоторые разработчики машинного обучения ведут себя как бог перед другими разработчиками и думают, что они превосходны?

Любит | Нелюбов | Ответы | Вид | 5188


Каспер Хансен основатель ML From Scratch и изучающий магистратуру в AI @ DTU   
@ | Обновлено Right Now


У TF есть армия людей, толкающих ее, и я имею в виду это буквально.

PyTorch против крупнейшей компании по машинному обучению в мире, и ставки против Google в этом пространстве сейчас были бы ошибкой.

Я согласен с вами, до того, как TF 2.0 PyTorch был гораздо более удобным для пользователя. Керас действительно меняет правила игры. Керас - одна из величайших вещей со времен нарезанного хлеба ... может быть, даже печатный станок.

Кстати, вот как это выглядело ДО TF 2.0.

Удачи, PyTorch ... тебе это понадобится.

Счет в реальном мире.

Если вам не нравится график, как насчет работы в реальном мире. Я называю это ручной моделью слов.

Вывод: не очень хорошо для PyTorch. Борьба с Google, вероятно, не закончится хорошо для вас. Прекратите ныть и изучите TF 2.0, если вы работаете с ANN.

| |



Онлайн-курс
«Всё о блокчейне и криптовалютах»
Один из самых трендовых курсов в сфере Цифровой экономики.