Привет, Хабр! Меня зовут Игорь Алимов, я ведущий разработчик группы Python в МТС Digital, и это вторая часть статьи, посвященной тому, как писать быстрый код на Python с использованием C-расширений. Я расскажу о всех нюансах и приведу конкретный пример применения этого метода.
Первую часть статьи читайте здесь, чтобы увидеть продолжение – переходите под кат!
Всем привет! На связи Глеб, в предыдущей статье мы рассмотрели работу с объектами на Blender. Но для того, чтобы создать минимально жизнеспособный генератор, нужно разобраться в том, как работают камеры.
Решал я как-то задачку по поиску сущностей в отсканированных документах. Чтобы работать с текстом, надо его сначала получить из картинки, поэтому приходилось использовать OCR. Выбор пал на одну из самых популярных и доступных библиотек Tesseract. С ее помощью задача решается очень неплохо и процент распознавания текста достаточно высокий, особенно на хороших сканах. Но нет предела совершенству, а так же ввиду наличия большого количества документов сомнительного качества, поулучшав пайплайн разными методами, было принято решение попробовать улучшить и сам тессеракт.
Инструкция от разработчиков https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Home.html не всегда сразу понятна и очевидна, поэтому и появилась мысль записать свой опыт в эту статью.
У меня на компьютере стоит Linux Mint 20.2 Cinnamon, поэтому все действия происходят в этой системе и я не могу гарантировать, что все получится точно так же в Windows или Mac.
Для начала необходимо установить бибилиотеку tesseract на компьютер. Делается это достаточно просто. Сначала проверю версию, которая уже установлена (как правило в комплекте с Linux уже есть пакет tesseract). В терминале набираем
Компьютерное зрение решает задачи поиска, отслеживания и классификации объектов в самых разнообразных областях: промышленности, медицине, сфере безопасности. Одно из возможных новых применений компьютерного зрения — выявление атмосферных осадков при помощи видеокамер наружного наблюдения. О том, как можно реализовать такой алгоритм и поговорим в этом посте.
time.sleep(300)Thread.sleep(300)threadDelay 300time.sleep являются секунды, а threadDelay — микросекунды. Если вы часто ищете эту информацию, то рано или поздно её запомните, но как сохранить читаемость кода для людей, никогда не встречавшихся с time.sleep?
В случайно сгенерированном мире Minecraft найдём алмазы с помощью ИИ. Как обученный с подкреплением агент проявит себя в одной из самых сложных задач игры? Подробностями делимся к старту флагманского курса по Data Science.
Каждый аудиосигнал содержит характеристики. Из MFCC (Мел-кепстральных коэффициентов), Spectral Centroid (Спектрального центроида) и Spectral Rolloff (Спектрального спада) я провела анализ аудиоданных и извлекла характеристики в виде среднего значения, стандартного отклонения и skew (наклон) с помощью библиотеки librosa.
Для классификации “живого” голоса (класс 1) и его отделению от синтетического/конвертированного/перезаписанного голоса (класс 2) я использовала алгоритм машинного обучения - SVM (Support Vector Machines) / машины опорных векторов. SVM работает путем сопоставления данных с многомерным пространством функций, чтобы точки данных можно было классифицировать, даже если данные не могут быть линейно разделены иным образом. Для работы я использовала математическую функцию, используемой для преобразования (известна как функция ядра) - RBF (радиальную базисную функцию).
В первой части анализа аудиоданных разберем:
Сегодня словосочетания вроде Data Science, Machine Learning, Artificial Intelligence очень популярны. При этом нередко под ними понимаются довольно разные вещи. Это зачастую смущает и запутывает людей, желающих войти в специальность: трудно разобраться, с чего начать, что действительно нужно, а что необязательно для начала. Не претендуя на общность, расскажем, как это видится на основе десятка лет опыта c решением такого рода задач для крупных клиентов со всего мира (сервис / заказная разработка / аутсорс – подставьте термин по вкусу).
Всем привет!
У меня была такая проблема что я каждый день когда ложился спать всегда ставил в нике преписку что то по типу [БУДУ ЗАВТРА В 8:00] так вот в какой то момент меня это доконало и я решил сделать так что бы скрипт сам делал мне эту преписку, но будет брать события с Google Calendar. Думаю это довольно удобно ведь так можно будет записывать в календарь все свои дела а скрипт будет автоматически ко времени преписывать их к нику.
давайте начнем!
и начнем мы с самого сложного, настройкой своего гугл аккаунта
заходим на этот сайт https://console.cloud.google.com/ входим в аккаунт гугл (не бойтесь его потерять, это официальный сайт гугла) и заполняем небольшую анкету:
первым делом мы видим такую картину
Привет, Хабр! Меня зовут Глеб. Я работаю в компании Friflex над проектами по оцифровке спорта. Работая над idChess (приложением для распознавания и аналитики шахматных партий), мы расширяем наш датасет синтетическими данными. В качестве движка используем Blender. В этой статье рассмотрим основы взаимодействия с объектами, получение доступа через API, перемещение, масштабирование и вращение.
Как вы можете помнить по первой статье "Маркетинговая аналитика на Python. Пишем код для RFM-сегментации", более 8 лет я работаю в сфере маркетинга для B2B и примерно столько же бешусь от дилетантского подхода к аналитике, который тянет за собой ряд проблем с определением ключевых метрик эффективности для компании (и, как следствие, с мотивацией сотрудников):
В интернете можно найти 1000 и 1 статью по тренингу мнистовского датасета для распознавания рукописных чисел. Однако когда дело доходит до практики и начинаешь распознавать собственные картинки, то модель справляется плохо или не справляется вовсе. Преобразуем произвольное изображение числа под MNIST-овский датасет.
Фреймворки помогают ускорить разработку и сделать её приятнее. Программу, которая раньше писалась неделю и занимала 1000 строк, с помощью фреймворка вы можете создать за пару часов и уместить в 50 строчках кода. Некоторые решения даже поставляются в виде подписки на сервисы, и программисту остаётся только написать шаблонный код — остальное сервис сделает сам. Несмотря на всё это, в российском IT всё равно чаще выбирают писать что-то своё, тратя на это много сил, времени и денег. Почему так происходит, попытались разобраться с Денисом Наумовым, Techlead и Data Engineer в Skyeng.
В конце 2018 года в nVidia выпустили первую StyleGAN — и сегодня любители технологий с воодушевлением смотрят в будущее безграничных развлекательных медиа, генерируемых ИИ. Это будущее на практике показывает автор, материалом которого делимся к старту флагманского курса по Data Science.
Мой первый любительский проект по классификации изображений со светлоклеточным раком почки, используя модели глубокого обучения, имплементированные на Keras. Весь пайплайн включал такие этапы, как:
1) Получение полнослайдовых изображений (WSI) – подготовка датасета.
2) Аннотация изображений
3) Получение готового датасета (Train, Validation и Test)
4) Выбор и тренировка моделей
5) Тестирование моделей
В ходе работы возникла задач обработки огромного объема (~500 Гб) аудиозаписей в условиях ограниченного времени. На одном ПК обработка заняла бы не менее месяца, что не вписывалось в установленные заказчиком сроки. Возникла идея подключения компьютеров коллег, у которых ночью ПК «отдыхают».
Часто при работе с текстами мы хотим не только выделить главное из больших отрывков, но и переписать текст, сохранив его смысл. В предыдущем посте мы рассказали, как команда SberDevices делала AI Service суммаризатора. Сегодня давайте поговорим про наш опыт создания не просто парафразера, а именно рерайтера текста. В связке эти инструменты могут быть полезны для множества практических задач. Демо обоих сервисов доступны в маркетплейсе AI Services.
Приветствую. Данная статья не является новшеством. Это скорее сборка использования различных технологий для достижения одной цели — определение и анализ полученных данных. В моем случае - это аналитика аудиосодержимого. Нет, у меня не будет графиков по правилам Котельникова. Мы будем складывать полученные данные в различные базы данных и последовательно анализировать полученное, а также пытаться автономно на существующих мощностях переопределять речь в текст. К сожалению, в первой части больше теории.
