Доброго времени суток, дорогой Habr, надеюсь вы успели заскучать после 3-х месяцев паузы (ссылка на прошлую статью). На связи снова Николай Иванов и сегодня вы узнаете, что общего между раком крови, лазерами и машинным обучением. В этой статье мы поговорим с вами о методе проточной цитофлуориметрии, как он работает и как врачи определяют рак костного мозга и крови. Далее обсудим причём тут машинное обучение, как его можно использовать для ускорения работы врачей, а также чего мы достигли и есть ли смысл этим вообще заниматься? Рассказ я буду вести именно в том порядке, в котором мы двигались, при решении данной задачи. Приятного чтения!
Для одного из моих проектов мне понадобилось сделать фильтр мата. Сегодня мы попытаемся сделать его за несколько минут. Ну что же, приступим.
Анализирование
Сперва я должен бы как-то разбивать текст на части, чтобы потом сравнивать его с нецензурной лексикой. Решение нашлось очень просто. Я составил список запрещенных слов и стал проходится циклом по введенному тексту, разбивая его на куски размером с каждое запрещенное слово.
Удивительно было сегодня обнаружить в знакомом интерфейсе ChatGPT праздничную шапочку. Я уж было подумал, что OpenAI решил украсить интерфейс к новому году. Ан нет, сегодня и правда большая веха этого замечательного продукта, повлиявшего на жизни сотен миллионов человек. И захотелось вспомнить и зафиксировать все те удивительные вещи, которые за этот год произошли у ChatGPT. В одном месте это все обнаружить не нашлось, пришлось лазить по анонсам OpenAI, а также обзорам (1 и 2). Итак, с чего всё начиналось.
Однажды, когда я искал эффективное решение для преобразования речи в текст (транскрибации), чтобы применить его в своем проекте умной колонки, обнаружил интересное решение под названием Whisper от широко известной компании Open AI. К сожалению, Whisper не подошел для реализации в моем проекте по «аппаратным» причинам, но его функционал отпечатался в моей душе. Прошло время и меня посетила идея: «Почему бы не разработать телеграмм бота, куда бы пользователь мог отправлять аудиофайл, а в ответ получал текстовую расшифровку и перевод (песни) на родной язык». В этой статье я расскажу о реализации данной идеи и Whisper в этом проекте займет одну из ключевых функций.
Всем привет, меня зовут Михаил, я младший разработчик в компании БФТ-Холдинг. Под катом делюсь кейсом, который недавно реализовал. В нем я написал консольное приложение, которое упростило сбор статистики для аналитиков и тестировщиков.
