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.
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.
«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.
Проблема выбора формата файла, с которым предстоит работать для чтения и записи pandas.DataFrame, заключается как раз в том, что есть из чего выбрать: даже сам pandas включает в себя функционал, позволяющий работать с большим перечнем типов файлов. Обилие доступных для данной задачи форматов обусловлено невозможностью решить проблему импорта/экспорта раз и навсегда: ничего идеального, как и формата для хранения данных, к сожалению, не существует, поскольку даже самый, на первый взгляд, оптимальный и минимально затратный по ресурсам pickle способен создать очень много проблем.
Contact us: [t.me/evaclick]
Подробнее с "eco-programming & VAOP", можно познакомиться здесь https://vaop.notion.site/eco-programming-VAOP-106f8ec4418d42bdbb5ec371e8ddada9
Когда в апреле 2021 года я опубликовал статью на хабре: Введение в v-agent ориентированное программирование, в которой сформулировал идеологию и заложил основной понятийный аппарат новой методологии программирования: v-agent, va-script, va-box, action, direction и т.п., то напомнил себе изобретателя радио - Сделал Маркони радио, включил, а слушать то нечего. Наверное подобное происходит со всеми пионерами новых методологий программирования.
Еще веселее было с отсутствием тогда убойных примеров применения новой методологии. Тут я, еще раз улыбнулся, вспомнив анекдот про ученого, выступившего на симпозиуме и заявившего, что он изобрел чудо лекарство и осталось только выяснить - от чего же оно лечит?
Если вы выполняете проект по обнаружению объектов, высока вероятность того, что вы выберете одну из многих моделей YOLO. Учитывая количество моделей обнаружения объектов YOLO, сделать выбор в пользу лучшей из них непросто.
