В этой статье пошагово показано, как построить модель анализа настроений на основе отзывов (TripAdvisor) с помощью TensorFlow/Keras. Приведён полный pipeline: подготовка данных, токенизация, обучение сверточной сети, оценка, сохранение модели и примеры использования.
Аугментация данных преобразует изображения для повышения разнообразия и предотвращения переобучения. В TensorFlow это удобно делать через ImageDataGenerator; тест и валидация должны быть нормализованы, но не аугментированы.
TensorFlow можно запускать на Raspberry Pi, но чаще для устройства выбирают TensorFlow Lite или аппаратные ускорители (Edge TPU/Coral). На Pi удобно выполнять инференс готовых моделей: распознавание изображений, голосовые триггеры и простые автопилоты.
Scikit-LLM — это адаптерный пакет на Python, который облегчает использование больших языковых моделей (LLM) в знакомом API scikit-learn для задач анализа текста. Установите пакет, настройте API-ключ поставщика LLM и примените ноль-shot классификацию, векторизацию или суммаризацию по примеру из руководства.
Microsoft Lobe — бесплатный визуальный инструмент для создания моделей классификации изображений без кода. В статье — пошаговое руководство по установке, разметке, обучению, оптимизации и экспорту модели.
Краткое руководство по установке PyTorch на Windows через Anaconda или pip. Проверьте импорт и torch.cuda.is_available(). В случае проблем — используйте чистое окружение и проверьте совместимость драйверов/CUDA.
Это краткая пошаговая инструкция по установке TensorFlow в виртуальном окружении Python на Ubuntu 20.04. Следуйте разделам: подготовка сервера, создание venv, обновление pip, установка TensorFlow и проверка установки.
Анализ тональности (sentiment analysis) — это метод обработки текста для классификации отзывов как положительных, отрицательных или нейтральных. В статье описан практический pipeline с использованием Python, TensorFlow и TripAdvisor-датасета, включая предобработку, обучение CNN, оценку и рекомендации по доработке.
Аугментация данных — это набор трансформаций, применяемых к обучающим данным, чтобы увеличить их разнообразие и снизить переобучение. В статье показано, как использовать ImageDataGenerator в TensorFlow и приведены практические чек‑листы и критерии приёмки.