Dlaczego nie powinieneś zaczynać przygody z Machine Learningiem od Tensorflow

I dlaczego na początek najlepszym frameworkiem będzie Keras lub PyTorch

[Lord_Fixer]

Tytuł znaleziska mówi o ML, ale warto zwrócić uwagę, że chodzi tutaj raczej o głębokie uczenie.

Osobiście jestem raczej fanem TF, ale jeśli ktoś chce zacząć przygodę z ogólnie pojętym uczeniem maszynowym (niekoniecznie głębokim), to polecam scikit-learn. Oferuje on całkiem sporo gotowych do użycia modeli. Zaczynając od drzew decyzyjnych, skończywszy właśnie na sieciach neuronowych. A dopiero potem można się bawić w mnożenie macierzy ( ͡° ͜ʖ ͡°)

[van-darkholme]

@Kapitan-Planeta: masz coś do pythona? XD

[van-darkholme]

@Kapitan-Planeta: skąd przekonanie że Python jest webowy?

[7.....n]

Would you and your team like to learn more about deep learning in Keras, TensorFlow and PyTorch? See our tailored training offers.

OFC gdzie gorączka złota tam sprzedawcy łopat. Zakop w celach dobroczynnych. A "przygodę z ML" powinieneś zaczynać od statystyki, algebry i rachunku różniczkowego, porządnie, nie "Oblicz 100 całek z krysickiego" jak na większości uczelni w Polsze tzw technicznych.

[tomasz-piechura]

@7krystian: Dokładnie to w szczególności algebry liniowej.

Całe szczęście że próg wejścia jest tak wielki że dzieciaczki po weekendowych bootcampach to mogą co najwyżej kawę podawać xDD

[kyaroru]

@tomasz-piechura: Ogarnięci matematycy/fizycy się tylko cieszą napływem takich "ekspertów" co przeczytali "deep learning w pythonie w przykładach", łatwiej się wybić jak jest kontrast ( ͡° ͜ʖ ͡°)

[fablen]

Da się na tym tagi na wypoku zrobić?

[Sztucznooki]

@fablen: da się zrobić bota, który sam otaguje kolejne wpisy na podstawie contentu

[warning_sign]

Jest jakiś artykuł który wprowadzi laika w ten cały świat sieci neuronowych, uczenia maszynowego i ogólnie tego całego AI? W dodatku rozumiem, że oprócz języków programowania jakaś wiedza o algorytmach, ich tworzeniu i ogólnie akademickiej matmy jest potrzebna?

[3mpty]

@warning_sign: https://www.coursera.org/learn/machine-learning Tyle że to cały kurs, nie artykuł

[3mpty]

Warto wiedzieć, że model stworzony w jednym frameworku można później łatwo przekształcić na inny. Np. bez problemu model h5 z kerasa można wrzucić do tensorowego protocol buffers (a potem np. użyć na androidzie), albo do jabłkowego coreML.

[marcin_kil]

Temat wałkowany wiele razy.

[filipsworks]

Zabawne - zaczynałem od kerasa i polecam mocno. Problem jak to w pytonie (zresztą w każdym języku/repo zrobionym przez matematyków) jest zgodność wersji pakietów zależnych - to jest po prostu tragedia. No ale niestety TF na javę nie daje rady za bardzo.

[Zamtalk]

@filipsworks: przypominasz mi trochę tych fanbojów Javy z pewnego forum 4p. Tam linczują osoby które krytykują ich ukochaną Javę i ośmielają się promować jakiś inny jp jak Ruby czy Python. Czują się lepszymi programistami od pozostałych i wyżywają się na PHP, które jest obiektem ich kpin.

[Zamtalk]

@filipsworks: Ale wiesz, że Pythona stworzył naukowiec i fizyk?