Менеджер проектов
Казалось бы, революция с Computer Vision уже была. В 2012 году выстрелили алгоритмы основанные на сверточных нейронных сетях. Года с 2014 они дошли до продакшна, а года с 2016 заполонили все. Но, в конце 2020 года прошел новый виток. На этот раз не за 4 года, а за один. поговорим о Трансформерах в ComputerVision. В статье будет обзор новинок, которые появились в последний год.
Прим. Wunder Fund: в этой длииинной статье вы найдете ряд полезных советов по работе с Docker, как общего характера, так и Python-специфичных. Хоть мы и давно используем Docker в работе, про некоторые советы мы подумали "а что, так можно было?". Советуем вначале пролистать статью, и отметить штуки, которые покажутся актуальными для вашей текущей ситуации.
Пользователи iFunny ежедневно загружают в приложение около 100 000 единиц контента, среди которого не только мемы, но и расизм, насилие, порнография и другие недопустимые вещи.
Раньше мы отсматривали это вручную, а сейчас разрабатываем автоматическую модерацию на основе свёрточных нейросетей. Систему уже обучили на разделение контента по трём классам: она распознает, что пропустить в ленты пользователей, что удалить, а что скрыть из общей ленты. Чтобы сделать алгоритмы точнее, решили добавить конкретизацию причины удаления контента, у которого до этого не было подобной разметки.
Как мы это в итоге сделали — расскажу под катом на наглядном примере. Статья рассчитана на тех, кто знаком с Python (при этом необязательно разбираться в Data Science и Machine Learning).
Traffic_Warning: в статье демонстрируется множество примеров.
