azure

Using Azure Machine Learning for Hyperparameter Optimization

Most machine learning models are quite complex, containing a number of so-called hyperparameters, such as layers in a neural network, number of neurons in the hidden layers, or dropout rate. To build the best model, we need to chose the combination of those hyperparameters that works best. This process is typically quite tedious and resource-consuming, but Azure Machine Learning can make it much simpler. Read More ›

azure

Использование Azure Machine Learning для оптимизации гиперпараметров

Большинство нетривиальных моделей машинного обучения требуют выбора некоторого количества так называемых гиперпараметров, таких как число слоёв в нейросети, количество нейронов в промежуточных слоях, скорость обучения или dropout. Для получения лучшей модели как правило требуется выбрать комбинацию гиперпараметров, дающую оптимальный результат. Этот процесс обычно весьма трудоёмкий и требует проведения большого количества экспериментов. Azure Machine Learning может сильно упростить этот процесс. Read More ›

azure

The Best Way to Start With Azure Machine Learning

I know many data scientists, including myself, who do most of their work on a GPU-enabled machine, either locally or in the cloud, through Jupyter Notebooks or some Python IDE. On the other hand, there is a specific service called Azure ML, made for Machine Learning in the cloud. Many people have heard about it, but most of them think that it is only suitable for large-scale tasks. I can assure you that it is not the case! I have recently learned how to start your journey towards Azure ML painlessly, and will share my experience. Read More ›

azure

Лучший способ начать использовать Azure Machine Learning

Я знаю многих Data Scientist-ов -- да и пожалуй сам к ним отношусь -- которые работают на машинах с GPU, локальных или виртуальных, расположенных в облаке, либо через Jupyter Notebook, либо через какую-то среду разработки Python. Однако, это не лучший способ, поскольку в Azure есть специальный платформенный сервис для машинного обучения --- Azure ML. Чтобы начать его использовать в своей работе, нужно преодолеть некоторый барьер, когда кажется, что проще всё делать по старинке. В этой заметке я рассказываю, как преодолеть такой барьер проще всего с Visual Studio Code. Read More ›

scienceart

PeopleBlending: Science Art Using Cognitive Services and a Bit of Creativity

I am quite passionate about using anything cross-disciplinary, and in particular Science Art. This time I will explore using Cognitive Science and AI in creation of beautiful blended portraits from a series of photographs. Read More ›