Машинное обучение



Download 1,72 Mb.
bet5/8
Sana08.04.2022
Hajmi1,72 Mb.
#537954
1   2   3   4   5   6   7   8
Bog'liq
3-maruza

Darknet

Afzalliklari:

Oddiy.

Tez.

Qulay.

Kamchiliklari:

Aniqlash vazifalaridan tashqari, u boshqa joyda ishlatilmaydi.

Katta loyihalar uchun tavsiya etilmaydi.

Noto'g'ri hujjatlar.

Darknet ramkasidan foydalanadigan loyihalar:

YOLOv3 - bu real vaqtda ob'ektni aniqlash uchun neyron tarmoq.

Tiny-YOLO 3 - bu ob'ektni aniqlash uchun ixcham neyron tarmoq.

  • XGBoost - bu C ++, Java, Python, R, Julia uchun gradientni kuchaytirish tizimini taklif qiluvchi ochiq manbali fremwork. U yuqori ishlash, moslashuvchanlik va portativlik uchun mo'ljallangan.
  • Ushbu freymwork yuqoridagi kabi chuqur o'rganishga emas, balki klassikaga tegishli.
  • Dastlab Tianji Chen va Karlos Gestrin tomonidan Distributed [Deep] Machine Learning Community jamoasining bir qismi sifatida olib borilgan tadqiqot loyihasi bo'lgan, ammo keyinchalik kengaytirilgan va 2016 yilgi SIGKDD konferentsiyasida jamoatchilikka taqdim etilgan bo'lib, u shov-shuvga sabab bo'lgan.
  • Uning taqdimotidan so'ng, ramka Kaggle tanlovida etakchi o'rinni egalladi va hali ham platformadagi vazifalarning aksariyatini hal qilish uchun favorit hisoblanadi.
  • XGBoost hisoblash tezligi va modelning ishlashiga e'tibor beradi va regressiya, tasniflash va buyurtma berish muammolarini hal qilish uchun javob beradi. Agar ma'lumotlar jadval shaklida taqdim etilishi mumkin bo'lsa, unda aniqlik va ishlash DeepLearning echimlariga qaraganda ancha yuqori bo'ladi. Data Scientists-ning sevimli vositasi.
  • Ushbu ramka Windows, Linux va OS X operatsion tizimlariga mos keladi, shuningdek AWS, Azure va Yarn klasterlarini qo'llab-quvvatlaydi, Flink, Spark bilan yaxshi ishlaydi.
  • Afzalliklari:
  • Qaror daraxtlari modellarini o'qitish uchun juda tez va qulay vosita.
  • Aniq.
  • Gipotezani tekshirish uchun juda yaxshi.
  • Kamchiliklari:
  • Yuqori darajada ixtisoslashgan.
  • TensorFlow ko'p qatlamli neyron tarmoqlarini yaratish kabi ilg'or loyihalar uchun yaxshi. U nutqni, yuzlarni, narsalarni va tasvirlarni tanib olish, shuningdek matn bilan ishlash uchun ishlatilishi mumkin.
  • PyTorch sizga tez va samarali modellarni tayyorlash kerak bo'lganda mos keladi. Tadqiqotlarda, shuningdek, havaskorlar va kichik loyihalarda tezkor prototiplarni yaratish uchun qulay.
  • Keras tez prototiplash uchun javob beradi. Tarjima, rasm va nutqni tanib olish bilan bog'liq holatlarda yaxshi.
  • Darknet kichik loyihalar uchun javob beradi. Aniqlash vazifalari uchun yaxshi ishlaydi.
  • XGBoost regressiya, tasniflash, ketma-ketlik va maxsus bashorat qilish masalalari uchun ishlatilishi mumkin.

Download 1,72 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   2   3   4   5   6   7   8




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish