Teksty z kategorii uczenia maszynowego. Wpisy z przykładami wykorzystania sieci neuronowych, SVM, drzew decyzyjnych itp. najczęściej w Python.
Rozpoznawanie cyfr MNIST jest jednym z najbardziej popularnych problemów w świecie uczenia maszynowego. Chciałbym wam krok po kroku pokazać jak zbudować wielowarstwową sztuczną sieć neuronową, która będzie rozpoznawać ręcznie pisane cyfry z dokładnością ponad 98%.
Continue reading
Do wpisu zmotywowało mnie kilka osób z Instagram’a oraz Facebook’a, pytając o moją listę publikacji, które przeczytałem, czytam lub mam zamiar przeczytać. Chciałbym się z Wami podzielić tylko tymi, które przeczytałem w 2016 roku i które uważam za istotne i dobrze napisane.
Jak wygenerować wykresy wprost z biblioteki Pandas? Dziś postaram się wam przybliżyć pracę z Pandas na przykładzie wizualizacji PKB z danych z banku światowego. Jak na dłoni zobaczymy czy uda nam się kiedyś dogonić Niemcy i czemu pomimo wyższego PKB niż Czechy żyje nam się relatywnie biedniej.
Continue reading
Z racji zakupu nowego laptopa, byłem zmuszony od nowa zainstalować TensorFlow, moje ostatnie doświadczenie były raczej trudne, lecz obecna wersja biblioteki jest już dojrzalsza, to samo można powiedzieć o sterownikach od NVidia. Ostatecznie wszystko przebiegło bardzo sprawnie.
Jest to druga część serii przedstawiającej sposób pracy z sieciami konwolucyjnymi (Conv Nets) z wykorzystaniem TensorFlow. Dokonamy w niej rozpoznania oraz klasyfikacji szeregu cyfr jednocześnie, co będzie wiązało się z kilkoma istotnymi zmianami w skrypcie w stosunku do poprzedniego wpisu. Stanowi to także dobry przykład do omówienia jednego z kluczowych elementów skutecznego uczenia czyli inicjalizacji wag w sieci.
Post ten rozpoczyna serię, w której chciałbym przybliżyć tworzenie sieci neuronowych z wykorzystaniem biblioteki TensorFlow. Na początek przeanalizujemy architekturę sieci konwolucyjnej (ang. Convolutional Network) oraz przyjrzymy się warunkom, w jakich taka sieć będzie w stanie wyuczyć się rozpoznawania wzorca, jako przykład posłuży nam problem rozpoznawania ciągu cyfr z obrazu.
Continue reading
Czy też tak macie? Diabeł siedzący na ramieniu szepcze wam do ucha „no weź zaktualizuj, przecież to zajmie chwilkę”. Tak właśnie zaczyna się historia instalacji biblioteki Tensorflow od Google pozwalająca na uczenie sieci neuronowych tzw. deep learning. Wszystko miało pójść gładko, jednak jej konfiguracja na ubuntu 16.04 jeszcze może przysporzyć wiele kłopotów.
Klasyfikacja odręcznie pisanych cyfr z zbioru MNIST jest swojego rodzaju 'hello_world’ w dziedzinie uczenia maszynowego. Post ten prezentuje, w jaki sposób w Pythonie wczytać, wyświetlić oraz wykorzystać algorytm Support Vector Machines (SVM) do klasyfikacji obrazów przedstawiających ręcznie pisane cyfry.
Continue reading