Конвейер на Python + Hydra, который превращает папку с аудио в богато размеченный датасет: качество речи, просодия, разборчивость, спикер, транскрипция — по колонке на запись. От одной видеокарты до кластера, карты под нагрузкой, и он не падает на «длинном хвосте» записей, на которых обычно рассыпается наивный скрипт.

Модель распознавания эмоций в речи GigaAM-Emo умеет классифицировать 4 эмоции: angry, sad, neutral, positive. Для некоторых задач бывает не достаточно классифицировать эмоции на 4 класса и хочется иметь более полный список эмоций. В статье рассмотрим: существующие корпуса данных для распознавания эмоций, ключевые возможности разработанного пайплайна для дообучения GigaAM с использованием библиотек hydra и Pytorch Lightning, результаты экспериментов с различными архитектурами и функциями потерь. Демо можно попробовать тут

В данной статье рассмотрим работу с библиотекой gymnasium для изучения машинного обучения с подкреплением. Реализуем агента, который использует метод машинного обучения q-learning для максимизации выигрыша в карточной игре blackjack. Сравним средний выигрыш за 100000 игр при различных реализациях игры blackjack.

В статье рассмотрим как реализовать команды утилиты traffic control  с помощью библиотеки libnl на с/c++. У libnl есть неплохая документация так же есть небольшое количество тестов. Которые помогают разобраться как работать с библиотекой.