Всем привет!

В настоящее время разработано уже достаточно много разнообразных программ, позволяющих работать с футбольными данными, так что, с одной стороны, сложно быть особым инноватором в этой области, с другой, труднопрогнозируемость футбольных результатов и развитие как аналитики в целом, так и машинного обучения в частности, открывает перед разработчиком дверь к большому простору для исследований и экспериментов.

Многие студенты колледжей в России в этом году будут обязаны сдать демо-экзамен по дисциплине, посвящённой изучению темы машинного обучения, но качество обучения в учебном заведении может страдать в силу малого количества опыта в вопросе проведения подобного рода тестирования. В силу данного обстоятельства студенты в поисках материала для подготовки обращаются к помощи интернет ресурсов, но с ужасом обнаруживают, что информация не такая структуризированная, как было бы удобно экзаменуемым.

Меня тоже коснулась эта проблема, поэтому я решил написать статью, объясняющую принципы работы с необходимыми инструментами для сдачи демонстративного экзамена.

Specialist

Specialist использует высокоточную информацию о местоположении (fine-grained location), чтобы наглядно показать пользователю, где и как новый адаптивный интерпретирующий транслятор (specializing adaptive interpreter) CPython 3.11 оптимизирует ваш код. Подробности об инструменте — к старту курса по Fullstack-разработке на Python.

Нейронные сети, рисующие “всякое” по запросу, не обошли стороной и меня. После того как наигрался, я решил, что раз тема из области искусственного интеллекта, то и интерфейс взаимодействия нужен соответствующий. Например, голос и желательно на русском языке. Так появилась идея создать быструю команду для siri. Что из этого получилось, читайте далее. В конце статьи - ссылки на быстрые команды, репозиторий с необходимыми файлами и инструкция по установке.

Библиотека Transformers предоставляет доступ к огромному кол-ву современных предобученных моделей глубокого обучения. В основном основаных на архитектуре трансформеров. Модели решают весьма разнообразный спектр задач: NLP, CV, Audio, Multimodal, Reinforcement Learning, Time Series.

В этой статье пройдемся по основным ее возможностям и попробуем их на практике.

Мои курсы: Разработка LLM с нуля | Алгоритмы Машинного обучения с нуля

Разметка- самая важная часть проекта глубокого обучения. Это решающий фактор того, насколько хорошо модель обучится. Однако это очень утомительно и отнимает много времени. Одним из решений является использование автоматизированного инструмента разметки изображений, который значительно сокращает время.

В этой статье мы обсудим некоторые приемы и приемы разметки в OpenCV. С помощью этих методов мы создадим автоматизированный инструмент для разметки одного класса. Он также будет иметь функцию отклонения ненужных объектов. Все это использует возможности некоторых простых алгоритмов в OpenCV.

Привет, чемпион!

Летом прошел чемпионат на Kaggle - "American Express - Default Prediction", требовалось предсказывать - выйдет ли пользователь в дефолт или нет. Табличное соревнование в 5К участников с очень плотным лидербордом.

Вот ведь парадокс, все умеют решать табличные соревнования, все знают, что бустинги "стреляют" точнее всех, но почему-то все равно не все могут забраться в топ лидерборда. В чем проблема?! Мы с командой все-таки смогли забрать серебро? и сейчас я расскажу, как можно было выиграть медаль в этом чемпионате.

Optuna — это фреймворк для для автоматизированного поиска оптимальных гиперпараметров для моделей машинного обучения. Она подбирает оптимальные гиперпараметры методом проб и ошибок.

В данной статье представлен обзор фреймворка Optuna, рассмотрены ее основные возможности, базовые примеры использования.

Привет, Хабр!

Меня зовут Владимир Паймеров, я Data Scientist и являюсь участником профессионального сообщества NTA.

Играл ли ты в детстве в игру, в которой необходимо было найти отличия на изображениях? Сегодня рассмотрю похожую задачу, называемую поиском изображений, в которой нужно будет найти все похожие изображения из датасета на загруженную фотографию из того же датасета.

Здравствуйте, читатели хабра! Читайте в этой статье - развенчание мифов об асинхронном программировании в Python! Действительно ли асинхронная модель - более производительная? И как обстоят дела с драйверами баз данных?

На картинке - скриншот бенчмарков от авторов драйвера asyncpg. Как Вы можете догадаться, автор этой статьи с ними не согласен.

Некоторые читатели знают из моих предыдущих статей о моих (вполне успешных!) попытках сделать асинхронную версию django. Я решил прекратить работу над ней - столько труда напрасно! Читайте - и не делайте так.

Стандарту WSGI 19 лет (c хвостиком). Выясняем, есть ли ещё куда развиваться приложениям с блокирующим вводом-выводом в 2022.

Сегодня публикуем третью часть (первая, вторая) перевода учебного руководства по модулю asyncio в Python. Здесь представлены разделы оригинала №5, 6 и 7.

По данным CDC (Центры по контролю и профилактике заболеваний США), “по оценкам, 1 из 25 взрослых водителей (18 лет и старше) сообщают о засыпании во время вождения ...”. В статье сообщается: “... сонное вождение стало причиной 91 000 дорожно-транспортных происшествий ...”.Чтобы помочь в решении таких проблем, в этом посте мы создадим систему обнаружения сонливости водителя и оповещения, используя API-интерфейс Mediapipe для решения Face Mesh на Python. Эти системы оценивают бдительность водителя и при необходимости предупреждают водителя.

Сегодня я расскажу, как без лишних усилий настроить CI/CD pipeline из GitHub в AWS Lambda с помощью GitHub Actions. Логика такая — когда мы пушим изменения в main-ветку репозитория на GitHub они прорастают в AWS и обновляет продовую версию функции.

В последние годы соревнования GLUE и SuperGLUE на английском языке стали стандартным бенчмарком для определения возможностей универсальных языковых моделей, таких как BERT, RoBERTa в решении широкого круга задач обработки естественного языка, в том числе задач с недостаточным объемом обучающей выборки. Соревнования GLUE/SuperGLUE представляют из себя наборы задач NLP на основе ранее представленных датасетов. Академическое сообщество NLP довольно быстро расправилось с GLUE, отчасти вследствие того, что задачи были довольно однотипные, они сводились либо к парной текстовой классификации, либо к классификации единственной последовательности. Ответом на это был новый набор задач SuperGLUE, в состав которого вошли вопросно-ответные задачи, задачи кореференции и задачи семантического следования. На данный момент модели, обученные на базе ERNIE и DeBERT, превзошли качество разметки человеком.

Рассказываю, как я делал трекинг свободных парковочных мест руками новичка. Получилось интересно :)

Привет! InvokeAI 2.2 теперь доступен для всех. В этом обновлении добавлены UI Outpainting, Embedding Management и другие функции. Ознакомьтесь с выделенными обновлениями ниже, а также с полным описанием всех функций, включенных в релиз.

Каждая строка делает только одно действие

«Чем больше я узнаю, тем больше понимаю, как много я ещё не знаю».

Привет, Хабр! В сегодняшней статье хотим поделиться опытом, как можно начать использовать TensorFlow в целях распознавания образов. Напомним, что TensorFlow — открытая программная библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google для решения задач построения и тренировки нейронной сети с целью автоматического нахождения и классификации образов, достигающая качества человеческого восприятия.

Цель статьи — привлечь этот инструмент для распознавания боковых зубов (маляров) на рентгеновских снимках с использованием нейронной сети. Для того чтобы этого достичь, нужно выполнить несколько важных этапов, о чём и поговорим под катом.