Как известно, некоторые признаки, характеризующие объекты в моделях машинного обучения могут оказаться фиктивными или избыточными. Соответственно, их включение в пайплайн может привести к снижению качества прогнозов. Рассмотрим, один из популярных способов оптимизации набора признаков, который заключается в формировании их множества путем последовательного добавления по одному наиболее эффективному. То есть сначала работа модели тестируется на каждом отдельном признаке и выбирается максимизирующий...

Распознавание объектов – Распознавание эмоций – классическая задача Компьютерного зрения (CV), процесс узнавания различных предметов на изображении. Давайте посмотрим, как задача решается с помощью Tensorflow. Для начала импортируем необходимые библиотеки: import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt Мы будем обучать нейронную сеть распознавать предметы одежды из Датасета (Dataset) под названием Fashion MNIST. Он содержит 70 000 предметов одежды в 10 различных категориях. Каждый предмет одежды представлен в виде изображения в оттенках серого 28x28...