Twoje źródło wiedzy o technologiach

Trenuj szybciej, mądrzej, lepiej – o technikach treningu modeli sieci neuronowych

Powszechnie stosowane techniki optymalizacji trenowania sieci neuronowych: Transfer Learning, Domain Adaptation oraz Augmentacja Danych.

Sieci neuronowe: jak usprawnić, jak… hakować?

Uczenie aktywne jako sposób na efektywną redukcję kosztów i czasu potrzebnego do oznaczenia danych treningowych dla sieci neuronowych.

Sieci neuronowe: pod lupą

Sieci neuronowe- poznaj szczegóły ich treningu, od funkcji aktywacji po propagację wsteczną.

Sztuczne sieci neuronowe: jak trenować?

Sztuczne sieci neuronowe - odkryj etapy ich treningu, zaczynając od danych, poprzez proces uczenia, aż po testowanie modelu.

Sieci neuronowe – wprowadzenie

Odkryj z nami głębię głębokiego uczenia! W tym artykule dowiesz się, jakie sekrety skrywają sieci neuronowe.

Sieci neuronowe i ich trening przy niewielkich zasobach

Sieci neuronowe i ich trening na procesorach graficznych (GPU). Dowiedz się, dlaczego GPU stają się popularnym wyborem.

Uczenie maszynowe – cz. 3: metody reprezentacji danych

Kilka szeroko stosowanych metod reprezentacji danych - o tym jak skutecznie przekazać dane do algorytmu ich przetwarzania.

Uczenie maszynowe – cz. 2: różne podejścia

O podejściach stosowanych w tej dziedzinie, ich zaletach i wadach, a także możliwych zastosowaniach niektórych algorytmów. 

Uczenie maszynowe – cz. 1: czy to się opłaca?

Uczenie maszynowe to dziedzina rozwijająca się w niesamowitym tempie, która przenika praktycznie do wszystkich sektorów gospodarki.