Применение генеративно-состязательных нейронных сетей (GAN) в клинических исследованиях +1 24.12.2022 18:31 TimurAbdualimov 3 Python Машинное обучение TensorFlow Здоровье
CORONAROGRAPHY.AI +8 19.11.2022 12:16 TimurAbdualimov 2 Python Будущее здесь Разработка мобильных приложений TensorFlow Здоровье
Hex: Мастерим бота +15 16.11.2022 12:22 GlukKazan 10 JavaScript Машинное обучение Логические игры TensorFlow
Учим Алису здороваться +18 13.11.2022 16:30 guinmoon 4 Машинное обучение Яндекс API Умный дом TensorFlow
Как обнаружить выбросы автоэнкодером? +6 08.11.2022 23:03 honyaki 2 Программирование Python Искусственный интеллект TensorFlow Блог компании SkillFactory
Multiple Instance Learning (MIL) для классификации наборов гистологических изображений со светлоклеточным раком почки +2 31.10.2022 09:10 Hardrockmaniac 3 Python Машинное обучение Искусственный интеллект TensorFlow
Конвертация нейросети из PyTorch в Tensorflow +9 18.10.2022 21:25 Rive 1 Машинное обучение TensorFlow
Делаем бизнес прозрачным или еще один пример распознавания капчи +13 01.10.2022 19:53 D88 2 Python Data Mining Машинное обучение TensorFlow
Ищем скрытые смыслы. Графовые нейронные сети на основе Spektral +4 09.08.2022 18:23 dmitriizolotov 0 Python Открытые данные TensorFlow Блог компании OTUS
4х повышение разрешения изображения с использованием ESRGAN +1 08.08.2022 14:38 TimurAbdualimov 21 Python TensorFlow
Введение в автоэнкодеры +4 17.06.2022 00:34 honyaki 0 Программирование Python Машинное обучение TensorFlow Блог компании SkillFactory
Коллапсирующие CNN: аппроксимация, имитация и щепотка спектральной магии +8 16.06.2022 16:31 neuro_diletant 3 Машинное обучение Искусственный интеллект TensorFlow
Классификация гистологических изображений со светлоклеточным раком почки, используя Keras +5 26.05.2022 17:31 Hardrockmaniac 4 Python Машинное обучение Искусственный интеллект TensorFlow
Распределённое глубокое обучение: параллелизм моделей и данных в TensorFlow +10 05.05.2022 12:34 mr-pickles 1 Python Машинное обучение Блог компании Wunder Fund TensorFlow