1.1 Что такое Decision Tree?

1.1.1 Пример Decision Tree

• Общее введение
• ФП
  
  • Введение в ФП
  • Основные принципы ФП
  • Основные термины
  • Встроенное ФП поведение в Python
  • Библиотека Xoltar Toolkit
  • Библиотека returns
  • Литература
• Генераторы
  
  • Введение в итераторы
  • Введение в генераторы
  • Генераторы vs итераторы
  • Генераторы как пайплайн
  • Концепт yield from
  • Маршрутизация данных на генераторах (мультиплексирование, броадкастинг)
  • Пример трейсинга генератора
  • Стандартные инструменты генераторы
  • Выводы
    
    • Плюсы
    • Минусы
  • Литература
• Итоги

Общее введение

Привет Хабр.

Однажды мне попалось описание приложения для Android, которое определяло пульс по камере телефона, просто по общей картинке. Камера не прикладывалась к пальцу, кожа не просвечивалась светодиодом. Интересный момент был в том, что ревьюеры не поверили в возможность такого определения пульса, и приложение было отклонено. Чем дело кончилось у автора программы, не знаю, но стало интересно проверить, возможно ли это.

Для тех кому интересно что получилось, продолжение под катом.

При поиске параллельных корпусов для своих нужд, — это может быть обучение модели машинного перевода или изучение иностранного языка, можно столкнуться с тем, что их не так уж и много, особенно, если речь идет не об английском, а каком-то редком языке. В этой статье мы попробуем создать свой корпус для популярной языковой пары русский-немецкий на основе романа Ремарка "Три товарища". Любителям параллельного чтения книг и разработчикам систем машинного перевода посвящается.

Задача

Такая задача называется выравниванием текстов и может быть до какой-то степени решена следующими способами:

• Использовать эвристики. Можно считать количество предложений в текстах, количество слов в них и на основе этого производить сопоставление. Такой способ не дает хорошего качества, но может тоже быть полезным.
• Использовать sentence embeddings. Наверняка вы слышали про модели типа word2vec или sent2vec или видели такой пример их использования — "король" + "женщина" — "мужчина" = "королева". Если коротко, то суть в том, чтобы перевести слова (предложения, тексты) в векторное пространство с сохранением семантического расстояния между ними. Такой подход открывает перед нами замечательные возможности по оценке близости текстов и их кусочков по смыслу.

Python и теория множеств

В Python есть очень полезный тип данных для работы с множествами – это set. Об этом типе данных, примерах использования, и небольшой выдержке из теории множеств пойдёт речь далее.

Привет!

• «Стандартные» языки запросов — то, что обычно понимают, когда говорят о языке запросов, как, например, реляционная алгебра или SQL.
• Скриптовые языки запросов: например, питоновские штучки pandas, numpy или shell scripting.
• Языки запросов к графам знаний и графовым базам данных.

Сейчас возможности Computer Vision (CV) полностью перекраивают ландшафт рынка Public Safety solutions. В то время как традиционными системами видеонаблюдения уже не просто никого не удивить, а странно не найти её в любом общественном месте, использование ИИ в данной области всё ещё вновинку.

Мы исследуем применение CV для различных бизнес-задач в сфере Public safety. В этом посте мы предлагаем вариант перевода видео с движущейся камеры в неподвижную систему координат для последующего анализа.

Полностью проект лежит на GitHub.

Допустим, у нас есть какое-то видео и мы хотим построить для него неподвижную систему координат, чтобы оценивать расположение объектов относительно друг друга.

Зачем это нужно? Очень часто в задачах public surveillance видео, которое нужно анализировать, снято на движущуюся камеру. Из-за этого возникает несколько проблем в определении положения объектов относительно друг друга:

• Непонятно, чем вызвано изменение координат объекта: движется камера или сам объект;
• При смене сцены из-за поворота камеры разные объекты могут получить одни и те же координаты, даже если объекты были статичными.

Рисунок 1 — Одинаковые объекты имеют разные координаты из-за движения камеры

Для того, чтобы построить неподвижную систему координат необходимо:

1. Определить начало координат;
2. Сопоставить между собой два последовательных фрейма;
3. Найти преобразование, которое будет переводить координаты объекта на текущем фрейме в координаты относительно начала координат, при этом учитывать все движения камеры (поворот, перемещение, наклон и т.д.).

Рисунок 2 — проективное преобразование