Привет, Хабр! Представьте, что вы пытаетесь обработать фотографию высокого разрешения на вашем смартфоне — добавить размытие, убрать шум или улучшить качество изображения. Кажется, задача проста, но за кулисами работает алгоритм, требующий немало вычислительных ресурсов. Речь идет о фильтре Гаусса – одной из самых популярных операций в области компьютерной обработки изображений.
Для каждого пикселя нужно выполнить множество операций сложения и умножения, особенно если размер фильтра велик. Это становится серьёзным препятствием, когда есть требования к работе в режиме реального времени, например, при обработке видео, адаптации для беспилотных летательных аппаратов и пр. Но что, если сказать, что такие вычисления можно ускорить в десятки раз с незначительной потерей качества?
Ранее мы, 
На Хабре уже неоднократно затрагивалась тема применения так называемых “бандитов” для интеллектуального анализа данных. В отличии от уже привычного обучения машин по прецедентам, которое сплошь и рядом применяется в задачах распознавания, многорукий бандит применяется для построения в некотором смысле “рекомендательных” систем. На Хабре уже очень подробно и доступно рассказано о идее многорукого бандита и применимости ее к задаче рекомендации интернет-контента. Мы же в своем очередном посте хотели рассказать вам о симбиозе обучения по прецедентам и обучения с подкреплением в задачах распознавания видеопотока.
