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Der KI-Bereich entwickelt sich rasant weiter und entwickelt sich zu einem der dynamischsten Bereiche des maschinellen Lernens. Doch während sich viele auf den Erwerb von Wissen und Zertifizierungen konzentrieren, wird ein entscheidender Aspekt oft übersehen: die praktische Praxis. Die Fähigke
Weiterlesen →Die API für Claude von Anthropic bietet Entwicklern eine spannende Möglichkeit, fortschrittliche KI-Funktionen mühelos in ihre Anwendungen zu integrieren. Claudes API ist eine robuste KI-Plattform, die es Entwicklern ermöglicht, die erweiterten Funktionen eines ho
Weiterlesen →Scrapy ist ein robustes Python-Web-Scraping-Framework, das Anfragen asynchron verwalten, Links folgen und Website-Inhalte analysieren kann. Zum Speichern von Scraped-Daten können Sie MongoDB
Weiterlesen →Ich bin auf ein bevorstehendes Buch gestoßen, das Sie interessieren könnte.
Der Titel lautet „Bootstrapping Machine Learning“ von Louis Dorard, PhD. Es liegt ein 40-seitiges Beispiel bei, das mir sehr gut gefallen hat. Ich denke, dass das letzte Buch eine wertvolle Lektüre sein wird.
Weiterlesen →Mit der Keras-Python-Bibliothek können Sie Deep-Learning-Modelle schnell und einfach erstellen.
Mit der sequentiellen API können Sie für die meisten Probleme Modelle Schicht für Schicht erstellen. Die Einschränkung besteht darin, dass Sie keine Modelle erstellen können, die Ebenen gemeinsam nutzen oder über mehrere Ein- oder Ausgänge verfügen.
Die funktionale API in Keras ist eine alternative Möglichkeit zum Erstellen von Modellen, die viel mehr Flexibilität bietet, einschließlich
Weiterlesen →Die Deep-Learning-Bibliothek von Keras bietet eine ausgefeilte API zum Laden, Vorbereiten und Erweitern von Bilddaten.
In der API sind außerdem einige undokumentierte Funktionen enthalten, mit denen Sie Bilddateien schnell und einfach laden, konvertieren und speichern können. Diese Funktionen können praktisch sein, wenn Sie mit einem Computer-Vision-Deep-Learning-Projekt beginnen, da Sie zunächst dieselbe Keras-API verwenden können, um Bilddaten zu prüfen und zu verarbeiten.
In di
Weiterlesen →Wenn Sie ein Keras-Deep-Learning-Modell erstellen und trainieren, können Sie die Trainingsdaten auf verschiedene Arten bereitstellen. Die Darstellung der Daten als NumPy-Array oder TensorFlow-Tensor ist üblich. Eine andere Möglichkeit besteht darin, eine Python-Generatorfunktion zu erstellen und die Trainingsschleife Daten daraus lesen zu lassen. Eine weitere Möglichkeit, Daten bereitzustellen, ist die Verwendung des tf.data-Datensatzes.
In diesem Tutorial erfahren Sie, wie
Weiterlesen →Ein Anfänger-Tutorial zum Erstellen einer einfachen Webanwendung für die Modellinferenz für maschinelles Lernen mithilfe von FastAPI- und Jinja2-Vorlagen.
In diesem Tutorial lernen wir ein wenig über FastAPI und verwenden es, u
Weiterlesen →Lernen Sie die Grundlagen von Web Scraping und seiner Python-Implementierung kennen. Lernen Sie auch die verschiedenen Methoden der Beautiful Soup-Bibliothek kennen.
Web Scraping ist eine T
Weiterlesen →In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die Whisper-API von OpenAI verwenden, um Audio in Text umzuwandeln. Außerdem erfahren Sie, wie Sie es in Ihren eigenen Projekten nutzen und in Ihre Data-Science-Projekte integrieren können.
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