AI alanı hızla gelişiyor ve makine öğreniminde en dinamik alanlardan biri haline geliyor. Bununla birlikte, birçoğu bilgi ve sertifika edinmeye odaklanırken, önemli bir yönü genellikle göz ardı edilir: uygulamalı uygulama. AI modellerini API'lar aracılığıyla entegre etme ve dağıtma yeteneği,
DAHA FAZLASI →Antropic’in Claude için API, geliştiricilerin gelişmiş AI yeteneklerini uygulamalarına zahmetsizce entegre etmeleri için heyecan verici bir ağ geçidi sunuyor. Claude’nin API'sı, geliştiricilere son teknoloji dil modelinin gelişmiş yeteneklerini kendi uygulamalarına enteg
DAHA FAZLASI →Scrapy, istekleri eşzamansız olarak yönetebilen, bağlantıları takip edebilen ve site içeriğini ayrıştırabilen güçlü bir Python web kazıma çerçevesidir. Toplanan verileri depolamak için verileri JSON b
DAHA FAZLASI →Yakında ilginizi çekebilecek bir kitapla karşılaştım.
Louis Dorard, PhD tarafından hazırlanan Önyükleme Makine Öğrenimi başlığını taşıyor. 40 sayfalık bir örnek sağlandı ve hoşuma gitti. Son kitabın değerli bir okuma olacağını düşünüyorum.
DAHA FAZLASI →Keras Python kütüphanesi, derin öğrenme modellerinin oluşturulmasını hızlı ve kolay hale getirir.
Sıralı API, çoğu sorun için katman katman modeller oluşturmanıza olanak tanır. Katmanları paylaşan veya birden fazla giriş veya çıkışa sahip modeller oluşturmanıza izin vermemesi nedeniyle sınırlıdır.
Keras'taki işlevsel API, daha karmaşık modeller oluşturmak da dahil olmak üzere çok daha fazla esneklik sunan modeller oluşturmanın alternatif bir yoludur.
Bu eğitimde, derin öğren
DAHA FAZLASI →Keras derin öğrenme kitaplığı, görüntü verilerini yüklemek, hazırlamak ve artırmak için gelişmiş bir API sağlar.
API'de ayrıca görüntü dosyalarını hızlı ve kolay bir şekilde yüklemenize, dönüştürmenize ve kaydetmenize olanak tanıyan bazı belgelenmemiş işlevler de bulunur. Bu işlevler, görüntü verilerini incelemek ve işlemek için başlangıçta aynı Keras API'sini kullanmanıza olanak tanıyarak, bir bilgisayarlı görüntü derin öğrenme projesine başlarken kullanışlı olabilir.
Bu eğitimde
DAHA FAZLASI →Bir Keras derin öğrenme modeli oluşturup eğittiğinizde eğitim verilerini birkaç farklı yolla sağlayabilirsiniz. Verilerin bir NumPy dizisi veya TensorFlow tensörü olarak sunulması yaygındır. Başka bir yol da bir Python oluşturucu işlevi oluşturmak ve eğitim döngüsünün ondan veri okumasına izin vermektir. Veri sağlamanın başka bir yolu da tf.data veri kümesini kullanmaktır.
Bu eğitimde tf.data veri kümesini bir Keras modeli için nasıl kullanabileceğinizi görecek
DAHA FAZLASI →FastAPI ve Jinja2 şablonlarını kullanarak makine öğrenimi modeli çıkarımı için basit bir web uygulaması oluşturmaya yönelik yeni başlayanlar için bir eğitim.
Bu eğitimde FastAPI hakkında biraz bilgi edineceğiz ve bunu Makine Öğ
DAHA FAZLASI →Web Scraping'in temellerini ve Python uygulamasını öğrenin. Ayrıca Beautiful Soup kütüphanesinin çeşitli yöntemleri hakkında bilgi edinin.
Web kazıma, farklı web sitelerinden HTML içeriğini
DAHA FAZLASI →Bu makale, sesi metne dönüştürmek için OpenAI'nin Whisper API'sini nasıl kullanacağınızı gösterecektir. Ayrıca bunu kendi projelerinizde nasıl kullanacağınızı ve veri bilimi projelerinize nasıl entegre edeceğinizi de gösterecektir.
DAHA FAZLASI →