1. Улучшить наши навыки работы с глубоким обучением.
2. Совершенствовать наши навыки внедрения продуктов, основанных на ИИ.
3. Создать полезный продукт с перспективами на рынке.
4. Весело провести время (и помочь весело провести время нашим пользователям).
5. Обменяться опытом.

Всем привет!

В данной статье хочу поделиться с вами историей о том, как одна и та же архитектура модели принесла сразу две победы в соревнованиях по машинному обучению на платформе topcoder с интервалом месяц.

Речь пойдёт о следующих соревнованиях:

• Urban 3d mapper — поиск домиков на спутниковых снимках. Соревнование длилось 2 месяца, было 54 участников и пять призовых мест.
• Spacenet: road detection challenge — поиск графа дорог. На решение также давалось 2 месяца, включало 33 участника и пять призовых позиций.

В статье рассказывается об общих подходах к решению таких задач и особенностях реализации для конкретных конкурсов.

Для комфортного чтения статьи желательно обладать базовыми знаниями о свёрточных нейронных сетях и их обучении.

Нейросети используются уже довольно широко. Чат-боты, распознавание изображений, преобразование речи в текст и автоматические переводы с одного языка на другой — вот лишь некоторые сферы применения глубокого обучения, которое активно вытесняет другие подходы. И причина в основном в более широких возможностях обобщения при обработке больших объёмов данных.

Предисловие

Регулярные выражения в Python от простого к сложному

Привет, Хабр! Представляю вам перевод статьи.

Это Вегас с предоставленной разметкой, тестовым датасетом и вероятно белые квадраты — это отложенная валидация (приват). Выглядит прикольно. Правда эта панорама лучшая из всех четырех городов, так вышло из-за данных, но об этом чуть ниже.

0. TLDR

Ссылка на соревнование и подробное описание.

Мы закончили предварительно на 9-м месте, но позиция может измениться после дополнительного тестирования сабмитов организаторами.

Также я потратил некоторое время на написание хорошего читаемого кода на PyTorch и генераторов данных. Его можно без застенчивости использовать для своих целей (только поставьте плюсик). Код максимально простой и модульный, плюс читайте дальше про best practices для семантической сегментации.

Кроме того, не исключено, что мы напишем пост про понимание и разбор Skeleton Network, которую в итоге использовали все финалисты в топе соревнования для преобразования маски изображения в граф.

Суть соревнования на 1 картинке

SOLID критикует тот, кто думает, что действительно понимает ООП
© Куряшкин Виктор

Я знаком с принципами SOLID уже 6 лет, но только в последний год осознал, что они означают. В этой статье я дам простое объяснение этим принципам. Расскажу о минимальных требованиях к языку программирования для их реализации. Дам ссылки на материалы, которые помогли мне разобраться.

В амбаре кружком сидят 100 кур. Каждая из кур случайным образом клюёт свою ближайшую соседку слева или справа. Каково ожидаемое количество кур, которых никто не клюнул?

openssl genrsa 15360