Python: Делаем прогноз слов рекуррентной сетью. Embedding слой | #21 нейросети на Python - видео → Похожие видео ролики
Как можно создать сеть для прогнозирования последующих слов текста? Пример реализации в пакете Keras. Рассказывается о сопосбе представления слов в обучающей выборке, о парсинге текста с помощью инструмента Tokenizer, методы: fit_on_texts, texts_to_sequences, to_categorical. Коллекции: word_counts, index_word. Что такое Embedding слой, для чего нужен и как реализуется в Keras. lesson 21. RNN words predict.py: https://github.com/selfedu-rus/neural-network lesson 21. RNN Embedding words predict.py: https://github.com/selfedu-rus/neural-network Embedding: https://ru-keras.com/embedding-layers/
Подробнее в видео...
Подробнее в видео...
HD 00:05:34
Python: Нейросеть на python с нуля #0 Перцептрон | Neural Network on python from scratch #0 Perceptr
В этом видео вы увидите, как написать простейшую нейронную сеть - перцептрон. Код из видео - https://github.com/yelik217890/something/blob/master/perceptron.py
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:19:46
Python: Персептрон - возможности классификации образов, задача XOR | #2 нейросети на Python - видео
Классификация линейно-разделимых образов с помощью персептрона на одном нейроне. Понятие биаса (bias) - порогового смещения. Различение нелинейно-разделимых образов (задача XOR) с помощью трехслойной нейронной сети. lesson 2_1.py, lesson ...
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:15:26
Python: Делаем сверточную нейронную сеть в Keras | #14 нейросети на Python - видео
Смотрите как сделать сверточную нейронную сеть в пакете Keras для распознавания рукописных цифр. Рассматриваются слои: Conv2D, MaxPooling2D. Также в Keras имеются аналогичные слои Conv1D, Conv2D и Conv3D. Сверточные слои: https://ru-k...
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:15:36
Python: LSTM - долгая краткосрочная память | #23 нейросети на Python - видео
Как работает рекуррентный блок LSTM (Long short-term memory). Подробное объяснение LSTM-ячейки. Авторы: Зепп Хохрайтер и Юрген Шмидхубер (Jürgen Schmidhuber).
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:19:13
Python: Функции активации, критерии качества работы НС | #6 нейросети на Python - видео
Рекомендации по выбору функций активации для сетей с малым и большим числом слоев, а также для решения задач линейной регрессии и классификации. Рассматриваются функции: гиперболический тангенс, сигмоида, ReLu, softmax, linear. Рекомендации...
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:14:29
Python: Структура и принцип работы полносвязных нейронных сетей | #1 нейросети на Python - видео
Структура нейронных сетей, полносвязные нейронные сети прямого распространение. Входной слой, скрытые слои, выходной слой. Принцип работы нейрона. Пороговая функция активации. lesson 1.py: https://github.com/selfedu-rus/neural-network
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:12:03
Python: Оптимизаторы в Keras, формирование выборки валидации | #10 нейросети на Python - видео
Вы узнаете как использовать оптимизаторы градиентного спуска пакета Keras, какие они существуют. Увидите способы разбиения обучающего множества на выборки валидации и собственно обучения. Офф. док. Keras: https://keras.io/api/optimizers/ad...
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:11:53
Python: Batch Normalization (батч-нормализация) что это такое? | #12 нейросети на Python - видео
Зачем нужна батч-нормализация (Batch Normalization), как работает и как ее реализовать в пакете Keras. Также вы узнаете что такое ковариационный сдвиг и внутренний ковариационный сдвиг в нейронной сети. К чему это приводит и как с ним борот...
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:13:28
Python: Ускорение обучения, начальные веса, стандартизация, подготовка выборки | #4 нейросети на Pyt
Способы ускорения работы градиентного спуска при обучении нейронных сетей. Инициализация начальных значений весовых коэффициентов и bias. Стандартизация входных данных обучающей выборки. Порядок подачи наблюдений из выборки при обучении ней...
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:12:56
Python: Теория стилизации изображений (Neural Style Transfer) | #16 нейросети на Python - видео
Как выполняется перенос стиля с одного изображения на другое. Вы узнаете концепцию общего алгоритма, способ вычисления критерия качества для оценки контента и степени стилизации с помощью сверточной нейронной сети VGG19.
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 01:43:56
Использование прогнозной аналитики для проактивного управления ресурсами и производством
Вы узнаете о том, что такое прогнозная аналитика, какие задачи она способна решать и какие подходы используются в SAP Predictive Analytics. Особое внимание будет уделено рассмотрению сценариев для производственных и добывающих предприятий: ...
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:08:34
1С:Пирог: Что такое нейросети? [Понятное объяснение] - видео
Сегодня слово "нейросети" очень модное и распространенное. Давайте обсудим, что это такое и разберемся с этим понятием в простой форме. Также обсудим, возможно ли использовать нейросети для автоматизации бизнеса и какие подводные камни може...
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:07:31
J: С какого языка программирования начать? Python или Java - видео
Привет друзья! С какого языка программирования начать - с Python или Java? Какой язык выбрать для изучения в качестве первого языка программирования? Выбрать Python или выбрать Java? Ответ: смотри в видео :) Свои мысли пишите под видео! ❗️...
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:17:25
SFA2017. Перспективы развития технологии нейросетей
Выступление руководителя проекта SmartMerch Максима Архипенкова на 5-й юбилейной конференции Systech Family Area
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:22:23
SFA2017 Игорь Гусаков, директор по консалтингу GoodsForecast: эмпирический предел прогнозируемости
На конференции SFA 2017 Игорь Гусаков, директор по консалтингу компании GoodsForecast, представил синтез двух эффективных технологий от экспертов прогнозирования — Стива Морлиджа, автора книги «Готовность к будущему: как освоить бизнес-прог...
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:01:19
#на_вебинаре_обучение_тоир. Прогноз неплановых работ. ТОиР. RCM - Простоев.НЕТ
#на_вебинаре_обучение_тоир. Прогноз неплановых работ. ТОиР. RCM Мы информационно-образовательный проект по вопросам организации управления процессами поддержания надежности, проведения технического обслуживания и ремонтов технологических ...
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:42:08
IBS: Прогнозирование увольнений. Как качественные данные ведут к рабающей предиктивной аналитике в H
Выступление Марии Прямковой () и Натальи Любимовой (Luxoft) на конференции HR-Metrics 2017
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:06:03
BaseGroup Labs: Прогнозирование спроса на базе Deductor в "ТБМ"
Интервью с заместителем начальника отдела маркетинга компании "ТБМ" - российского лидера в области поставок комплектующих для производства окон, дверей, стеклопакетов и мебели. Подробнее: Представитель рассказал об особенностях прогнозир...
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:07:12
BaseGroup Labs: ENTER делает прогнозы с помощью Deductor
Интервью с аналитиком отдела прогнозирования и планирования розничной сети Enter. Эксперт поделился опытом работы с BI-платформой Deductor в части прогнозирования и составления плана закупок для более 40 тысяч товарных позиций.
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:00:17
GroupIB: Тенденции и прогнозы киберугроз
Ежегодное исследование Group-IB — Hi-Tech Crime Trends 2017 —
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:46:18
Проектная ПРАКТИКА: Практика, прогнозы, решения Проектный менеджмент в государственном секторе
Илья Винокуров – начальник Управления проектного менеджмента в государственном секторе Аналитического центра при Правительстве РФ Юрий Трубицын - советник руководителя Аналитического центра при Правительстве РФ Проектный менеджмент в госуд...
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:05:58
JsonTV: Экономические результаты 2017, факторы роста, прогноз - Павел Кадочников - Гайдаровский фору
Рост, который мы имеем в 2017 г. более похож на коррекцию, а не на качественный рост. К 2019-2020 гг. российская экономика вполне может выйти на структурные темпы роста в 3-4%. За счет инвестиций можно получить 2% этого роста. Еще 2% можно ...
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:07:56
JsonTV: Виктор Борчевский, ESI Group: Прогнозирование при моделировании аддитивного производства
Выступление Виктора Борчевского, руководителя проектов в Представительстве ESI Group в РФ на на XII Петербургском Партнериате малого и среднего бизнеса «Санкт-Петербург – регионы России и зарубежья», на тему "Прогнозирование остаточных напр...
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:16:27
JsonTV: Жан-Луи Коэн, архитектор: Прогнозы антиутопичного будущего городов, к счастью, не сбываются
Как могут измениться города, чтобы стать городами завтрашнего дня? Жан-Луи Коэн Жан-Луи Коэн, архитектор и историк архитектуры. Сессия «Трианонский диалог: город будущего» на Гайдаровском форуме 2018. Увеличить плотность и разнообразить ф...
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:45:23
Актив: Вебинар «Рынок средств идентификации и аутентификации. Тенденции и прогнозы - видео
Рынок средств идентификации и аутентификации — это базисный сегмент рынка информационной безопасности. На вебинаре рассмотрены наиболее значимые драйверы роста, основные тренды и векторы долгосрочного развития указанного сегмента рынк...
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:26:00
Autodesk CIS: IronPython & RevitAPI. Быстрое программирование в Revit с помощью PythonShell и редакт
Autodesk University Russia 2018. Москва, 3-4 октября 2018 http://au.autodesk.com/russia Вопросы использования ПО Autodesk можно обсудить на форуме: https://autode.sk/2OE1a1v Организация совместной работы, управление данными и программирова...
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 01:07:29
Autodesk CIS: Программирование на Python в Dynamo for Revit.
Вопросы по вебинару на форуме Autodesk: https://autode.sk/2Bx7CUS Программирование на Python в Dynamo for Revit. На вебинаре рассмотрим основы программирования на языке python в привязке к Dynamo. С помощью этих знаний, вы сможете писать ...
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:02:55
JsonTV: Я очень люблю прогнозы МВФ - Максим Орешкин - Гайдаровский форум 2019
Максим Орешкин - министр экономического развития Российской Федерации Мир и Россия в среднесрочной перспективе: глобальные экономические тренды. Гайдаровский форум 2019.
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:36:57
NaviCon: Navicon Talks - Прогнозирование продаж в рамках процесса S&OP
Каковы наиболее успешные методы прогнозирования в рамках процесса S&OP? С какими наиболее типичными проблемы при прогнозировании продаж сталкиваются владельцы бизнеса и интеграторы? Об этом, а также о преимуществах решения IBM SPSS...
Cмотреть видео
Cмотреть видео
HD 00:01:03
КРОК: Видеокурс Data Science для не Data Scientist-ов. Модуль "Нейросети". Интро
Структура первого модуля курса Data Science для не Data Scientist-ов, который помогает разобраться в Data Science без навыков программирования и предварительной подготовки, научиться определять возможности Технологий Машинного обучения для ...
Cмотреть видео
Cмотреть видео