Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Хочу поделиться своим опытом предобработки картиной с капчей и созданием модели, которая может определить, что же за символы в этой картинке.
Рекомендательные системы становятся все более сложными и точными, а методы их реализации разнообразнее. Один из хороших подходов в этой области - это алгоритмы, основанные на проблеме многоруких бандитов. Эти алгоритмы позволяют анализировать предпочтения юзеров и адаптироваться к изменяющимся условиям.
Задумываетесь о переезде ближе к работе или хотите сэкономить на аренде? В этой статье мы проведем анализ затрат и выгод для IT-джунов с разными уровнями зарплат. Рассмотрим, как переезд влияет на чистый доход и эффективную стоимость часа работы.
В этой статье я расскажу о генераторе документации Sphinx, с помощью которого можно автоматически создавать документацию для модулей Python.
Статья об алгоритмах разбора результата работы Yandex OCR по распознаванию структурированных документов на примере рукописных анкет.
Сегодня поговорим об одном интересном микро-фреймворке для Python — Flask. Мы создадим свое собственное веб-приложение и изучим расширения flask, а после задеплоим его на сервер, чтобы иметь доступ из внешнего мира. Flask всегда мне нравился, ибо он был минималистичный, быстрый, лёгкий для изучения, и в то же время легко расширялся до полноценного проекта.
Поделюсь как начал писать приложение для интернет-магазина на монолите, затем перешёл на микросервисы.
Итак, вы хотите улучшить эффективность работы своей модели глубокого обучения. Как подойти к такой задаче? Народ в таких случаях часто набрасывается на «сборную солянку» из всяких хитрых приёмов, которые, вроде бы, кому‑то когда‑то помогли, или хватает что‑то, встреченное в каком‑нибудь твите, вроде «Используйте операции, изменяющие исходные данные! Задайте значение None для градиентов! Устанавливайте PyTorch 1.10.0, но ни в коем случае не 1.10.1!».Понятно — почему люди часто прибегают к таким вот спонтанным действиям в подобных ситуациях. Ведь «эффективность работы» современных систем, их «производительность» (в особенности — систем глубокого обучения) часто кажутся нам понятиями, которые ближе к алхимии, чем к науке.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
В этой статье я хочу поделиться опытом разработки самого популярного загрузчика видео в RuStore и рассказать, как я использовал потрясающую библиотеку для интеграции Python кода в свой проект.
В данной статье мы рассмотрим, как бакетизация может существенно ускорить вычисления и представим график зависимости отношения времени на расчеты p-value без бакетизации к времени на расчеты с бакетизацией.
Это девятая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как разбивать списки записей базы данных на страницы.
Как упростить себе жизнь или почему ты должен уметь создавать объекты правильно? На этот вопрос я буду отвечать на протяжении всей статьи и уверен, что многим из вас, читающим данную статью, будет полезным знать, что такое осознанный подход при создании объектов в вашей кодовой базе.
Возникла необходимость сделать настройку гроубокса максимально комфортной -- удалённо, без программирования. Все исходные коды доступны по ссылкам в конце статьи. В статье будет упор на программную часть: прошивка гроубокса, графический интерфейс (GUI) для компьютера.
В прошлой статье мы лишь мельком затронули такую тему, как ансамблевое обучение, дав краткое определение парочке терминов. Сегодня в планах зарыться в это дело подробнее, рассмотрев некоторые из популярных методов. Поэтому предупреждаем сразу: букв будет много. А также концептов, терминов и примеров. Со своей стороны обещаем рассказать настолько простым языком, насколько это возможно в контексте машинного обучения.
Занимались разработкой MVP внутренней веб-системы, важной составляющей которой было визуальное представление данных, а именно результатов работы различных анализаторов исходного кода программного обеспечения. Из всего разнообразия библиотек визуализации в веб мы выбрали HoloViews, поскольку она в наибольшей степени соответствовала компетенциям нашей команды, костяк которой в силу специфики проекта составляли специалисты по анализу данных.
Сказ о том, как мы, дата-сайентист и аналитик данных, на троих с ChatGPT, без программиста и девопса, создали сервис пересказа новостей с текстом и озвучкой. ChatGPT писал код, а мы ему только поддакивали.
Существует огромное количество данных, зависящих от времени. Такие данные принято называть временными рядами (time-series). Это могут быть данные о продажах в магазинах, об остатках на складах или об удовлетворенности клиентов. Используя эти данные, мы хотим искать инсайты и приносить пользу бизнесу.
Наверняка вы слышали о нашумевшей в своё время ИИ стримерше NeuroSama. Однако мое внимание привлекало не само шоу и эти нашумевшие самые «крутейшие» моменты стримов, а сам факт того, что нейросеть реально может полностью автономно и полноценно вести стрим, удерживая внимание зрителей! Меня очень заинтересовала такая задумка, и я решился её повторить!
Мы уже решали задачу коммивояжёра точно методом динамического программирования. С тех пор прошло немало времени. Мне бы хотелось поделиться некоторыми соображениями по улучшению алгоритма, а также представить алгоритм пригодный для расчёта задачи коммивояжера на GPU.