Вебинары

Библиотека imguag для увеличения данных в машинном обучении
Смотреть вебинар

Рекомендуемые

Пишем чат-бота как в Silicon Valley, подкрепляемся попкорном и Python

Пишем чат-бота как в Silicon Valley, подкрепляемся попкорном и Python

Вероника Голубева
  • 503
  • 0
  • 2
Линейные модели для классификации и регрессии

Линейные модели для классификации и регрессии

Михаил Баранов
  • 456
  • 0
  • 1
Пишем чат-бота как в Silicon Valley, подкрепляемся попкорном и Python

Пишем чат-бота как в Silicon Valley, подкрепляемся попкорном и Python

Вероника Голубева
  • 1553
  • 3
  • 2
Множественная линейная регрессия

Множественная линейная регрессия

Павел Васильев
  • 465
  • 0
  • 0
Введение в моделирование данных

Введение в моделирование данных

Илья Шелегин
  • 985
  • 0
  • 3
Решение задачи классификации с помощью моделей машинного обучения

Решение задачи классификации с помощью моделей машинного обучения

Юлия Пономарева
  • 930
  • 5
  • 0
Парсинг данных на Python

Парсинг данных на Python

Павел Антонов
  • 2265
  • 1
  • 3
Байесовские многорукие бандиты

Байесовские многорукие бандиты

Артём Зраев
  • 3495
  • 0
  • 3
Начало работы с Django REST framework

Начало работы с Django REST framework

Валерий Павликов
  • 2238
  • 6
  • 5
Пишем алгоритм сравнения текстов на плагиат на Python

Пишем алгоритм сравнения текстов на плагиат на Python

София Лапина
  • 2982
  • 3
  • 12
Создание первого веб-приложения на Python для детей

Создание первого веб-приложения на Python для детей

Артём Шнуров
  • 5339
  • 2
  • 8
Автоматизация и версионирование ML-экспериментов. Почему это важно и как легко этого добиться?

Автоматизация и версионирование ML-экспериментов. Почему это важно и как легко этого добиться?

Никита Варганов
  • 1080
  • 5
  • 6

Библиотека imguag для увеличения данных в машинном обучении

Thumb Ведущий:Иван Маржановский
  • 3086
  • 12
  • 7

Для обучения любой нейронной сети нужны данные, на которых можно тренировать модель. Но не всегда мы можем получить нужный объем данных дешево и быстро. Порой это и вовсе невозможно.

На занятии мы рассмотрим способ синтетического расширения данных на базе фотографий (celebA).

python_developer, imguag, celeba, machine learning, машинное обучение, data science
Хит
Программист Python
Выбор профессиональных веб-разработчиков из Google, Яндекс, Mail, Youtube и Instagram
Small
Участники 277
ThumbНаргиза КамалходжаеваAnonymousАнонимAnonymousАлександр ЦикулевThumbАнтон МагжановAnonymousТимур ЕникеевThumbКонстантин ШелухановAnonymousРоман ГерасимовThumbСергей МакаричевAnonymousСергей СамсоновAnonymousDaniel KAnonymousАнтон ПрокофьевThumbВиктор ОтрощенкоAnonymousОлеся СадыковаThumbИгорь ВозненкоThumbРоман ГабдрахмановThumbВасилиса-Виктория ШикеринаAnonymousТимур Касымов4e684a0e3a81e699e32d07f2e2885fd0399b892fЕлена НиколаеваAnonymousсергей масловThumbРадиф ИлалтдиновThumbАртём СтепановAnonymousKonstantin FominThumbЛюдмила СThumbГалина ВолковаAnonymousAlexander IvanovThumbИгорь ФаткинThumbСергей ЧерновскийThumbЮранд РезниковAnonymousAnton TAnonymousАнтон СавинThumbPavel MurachevThumbАлексей ВойтовскийAnonymousЮра ПерфиловThumbМаксим КоваленкоThumbЕкатерина Александровна KосареваAnonymousДмитрий ТороповAnonymousВячеслав Павлов27c0b18d2201eac9868f1270a53170c8814153a3Дмитрий Аристархов7a33e6ed907a37547095092e60b8c0797be462e0Алексей СоколовAnonymousМария Заева

Бесплатная регистрация

Пароль должен содержать не менее восьми знаков, включать буквы, цифры.
Нажимая на кнопку,  вы принимаете условия договора-оферты и даете согласие на обработку своих персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности.