Читать книгу 120 практических задач онлайн

gen_images = generator.predict(noise)

gen_images = 0.5 * gen_images + 0.5

fig, axs = plt.subplots(image_grid_rows, image_grid_columns, figsize=(10, 10))

cnt = 0

for i in range(image_grid_rows):

for j in range(image_grid_columns):

axs[i,j].imshow(gen_images[cnt])

axs[i,j].axis('off')

cnt += 1

plt.show()

```

4. Генерация изображений

После завершения обучения, можно использовать генератор для создания новых изображений ландшафтов.

```python

noise = np.random.normal(0, 1, (1, latent_dim))

generated_image = generator.predict(noise)

generated_image = 0.5 * generated_image + 0.5 # Возвращение значений к диапазону [0, 1]

plt.imshow(generated_image[0])

plt.axis('off')

plt.show()

```

Этот код даст вам базовую генеративно-состязательную сеть для создания реалистичных изображений ландшафтов. Для улучшения качества изображений можно рассмотреть использование улучшенных архитектур GAN, таких как DCGAN или ProGAN.

Прогнозирование исходов спортивных событий является одной из самых популярных и сложных задач в области аналитики данных и машинного обучения. Для создания такой модели необходимо учитывать множество факторов, начиная от индивидуальных характеристик игроков и команд, заканчивая погодными условиями и историей предыдущих матчей. Основные этапы разработки модели включают сбор данных, предобработку, выбор и обучение модели, а также оценку её эффективности.

1. Сбор данных

Для начала требуется собрать подробные данные о спортивных событиях. Это могут быть данные о предыдущих матчах, статистика команд и игроков, травмы, погодные условия, и другие релевантные параметры. Источники данных могут включать спортивные API, базы данных, и сайты, такие как ESPN, Opta, и другие.

2. Предобработка данных

Данные часто бывают разнородными и содержат много шума, поэтому их нужно очистить и подготовить:

– Очистка данных: удаление или замена пропущенных значений, исправление ошибок в данных.