Распознать текст на скане документа – задача не новая. А вот уложиться в пару секунд на CPU – уже вызов.

Там, где готовые фреймворки долго "думают", я сделала своё OCR решение на основе PaddleOCR с конвертацией в ONNX.

В этой статье я расскажу почему в качестве ядра был выбран Paddle, и как работает весь алгоритм на основе его моделей.

Представьте себе инфраструктуру крупной компании, где хранятся миллионы файлов, и сотрудники не только постоянно взаимодействуют с ними, но и создают новые. В этом бесконечном потоке событий крайне сложно вручную заметить признаки надвигающейся угрозы: будь то инсайдер, копирующий данные, или вирус, массово шифрующий файлы.

Использование машинного обучения — один из эффективных способов автоматизации поиска таких угроз. В этой статье мы рассмотрим, как одну и ту же задачу можно решать разными ML алгоритмами: Isolation Forest, Catboost, Autoncoder. В чём особенности, преимущества и ограничения каждого подхода?