У нас в компании много иностранных проектов. Пройти интервью не всегда легко, даже если много и регулярно общаешься на английском. Поэтому наша команда преподавателей создала курс Project Interviews in English, который мы решили сделать доступным для всех желающих. Меня зовут Инна, я координировала создание курса и сегодня поделюсь  полезными советами из него.

Можете представить себе классификатор изображений, решающий практически любую задачу, и который вообще не нужно обучать? Это новая нейросеть CLIP от OpenAI. Разбор CLIP из рубрики: Разбираем и Собираем Нейронные Сети на примере Звездных Войн!

Нет данных, нет разметки, но нужен классификатор изображений для конкретной задачи? Нет времени возиться с обучением нейронной сети, но нужно получить классификацию высокой точности? Все это стало возможным. Вам нужно обучение без обучения!

Готов и туториал: Собираем нейросети. Классификатор животных из мультфильмов. Без данных и за 5 минут. CLIP: Обучение без Обучения + код

Подробно и доступно разбираем что такое "обучение без обучения" и саму нейросеть CLIP от OpenAI. Стираем границы между Текстом и Изображением. Внимание: статья подходит под любой уровень: от нулевого до профи. Приятного прочтения!

Привет, Хабр! Эта статья написана по мотивам решения задания на недавно прошедшем онлайн-марафоне DevNet от Cisco. Участникам предлагалось автоматизировать анализ и визуализацию произвольной сетевой топологии и, опционально, происходящих в ней изменений.

Задача является не самой тривиальной, и в блогосфере встречается довольно мало статей на эту тему. Ниже представляю разбор собственной реализации, а также описание используемых инструментов и подходов.

Всем заинтересовавшимся добро пожаловать под кат!