Привет, Хабр! Это Миша Степнов, руководитель центра R&D Big Data в МТС Диджитал. Машинное обучение и технологии искусственного интеллекта постоянно развиваются — так что специалистам этой сферы приходится за ними поспевать. Держать руку на пульсе помогают в том числе книги. Сегодня поделюсь подборкой из шести книг по машинному обучению, которые будут интересны начинающим (и не только) специалистам.

Детекция объектов в реальном времени является важнейшей задачей и охватывает большое количество областей, таких как беспилотные транспортные средства, робототехника, видеонаблюдение, дополненная реальность и многие другие. Сейчас такая задача решается с помощью двух типов алгоритмов: one-step алгоритм детекции, например You Only Look Once (YOLO), и two-steps алгоритм, например Faster Region-Based Convolutional Neural Network (Faster R-CNN). Двухстадийный подход имеет ряд недостатков: долгое обучение и инференс, плохое качество детекции маленьких объектов, неустойчивость к различным размерам входных данных. Одностадийный алгоритм детекции подразумевает одновременное выполнение детекции и классификации, что обеспечивает end-to-end обучение с сохранением высоких показателей как точности, так и скорости.

Если вам кажется, что начать работу с нейросетями - это сложно, то этот материал для вас!

В статье подробно, с примерами кода, разберем основные функции базовой модели YOLOV8 - детекция, сегментация, трекинг объектов, а также создание собственного датасета и дообучение нейросети для работы с собственными объектами!

Всем привет! Меня зовут Маша, я девушка программиста и хотела бы поделиться опытом, как легко выглядеть актуально сегодня имея любой бюджет и количество времени. 

Погружение в мир контейнеризации с докером — это путь к оптимизации развёртыванию приложений, а также ключ к упрощению жизни разработчиков и системных администраторов. Меня зовут Андрей Аверков, в IT c 2008 начинал пусть с аналитика-проектировщика IT систем, 11 лет в роли разработчика и последние годы на руководящих должностях. Сейчас я тимлид команды разработки из 9 человек в группе компании Кокос. Мы занимаемся созданием и поддержкой CPA платформ (gdeslon.ru, fxpartners.ru, ads.mobisharks.com), а также проектом по генерации лендингов — lpgenerator.ru. У нас большой опыт в разделении продуктов на части, поэтому, сегодня мы собрали самое основное и необходимое для работы с Docker. В нашей шпаргалке вы найдете все необходимое для успешного старта с докером: от базовых концепций и установки до продвинутых техник работы с контейнерами.