Обработка аудио
Картинка анонса

Изучение возможности передачи данных по звуковому каналу

В рамках эксперимента перед нами стояла задача выявления дополнительных способов передачи сигналов с одного персонального компьютера (далее — ПК) на другой. В данной статье речь пойдет про один из найденных экзотических способов – передаче файлов-инструкций через аудио разъем ПК. Шаг 1: Подготовка данных для передачи. Нами был создан файл с подготовленными данными для передачи (текст). […]

Обработка аудио
Картинка анонса

Изучение возможности передачи данных по звуковому каналу

В рамках эксперимента перед нами стояла задача выявления дополнительных способов передачи сигналов с одного персонального компьютера (далее — ПК) на другой. В данной статье речь пойдет про один из найденных экзотических способов – передаче файлов-инструкций через аудио разъем ПК. Шаг 1: Подготовка данных для передачи. Нами был создан файл с подготовленными данными для передачи (текст). […]

Программирование Python
Картинка анонса

Python для анализа объектов недвижимости.

В данной статье рассказывается, как благодаря сплоченным действиям команды разработан инструмент, позволяющий анализировать большое количество объектов недвижимости по определенным критериям (адрес, координаты, площадь, категория и т.д.), а также поиск лиц, заинтересованных в аренде объектов недвижимости.

NLP Machine Learning
Картинка анонса

Обнаружение таблиц на сканах с использованием Fast-RСNN на PyTorch.

Компьютерное зрение — очень интересная и востребованная область искусственного интеллекта. Компьютерное зрение сейчас используется повсеместно, начиная от сегментации медицинских изображений, заканчивая управлением автомобилем. Сейчас мы коснемся одной из основных задач компьютерного зрения — обнаружения объектов.
Множество информации хранится в форме сканированных документов. Извлечь текст можно при помощи методов оптического распознавания. Но если нас интересует структурированная информация, например, таблицы, то ограничиться методами оптического распознавания мы не сможем.

Machine Learning
Картинка анонса

Распознавание цифр написанных от руки с помощью Machine Learning

Каждый день люди сталкиваются с огромным количеством данных, но, несмотря на переход к электронному документообороту, встречаются документы, которые отсканированы человеком и содержат рукописный текст, в том числе цифры, даты, подписи и пр.
Распознавание рукописного текста – это огромная проблема, так как существует всего 10 цифр, а почерк человека может сильно варьироваться и порой с задачей распознания рукописного текста не справляется даже сам человек, что уж говорить о почерке врача 😊
Классификация рукописного текста или цифр очень важна на практике, это поможет сократить время на разбор огромного количества данных.
В этой статье я хочу рассмотреть распознавание рукописных цифр от 0 до 9, с использованием известного набора данных digits библиотеки Scikit-learn, применяя классификатор логистической регрессии.

Саморазвитие
Картинка анонса

Решение задачи классификации с помощью нейронной сети и Python

В данной статье мы посмотрим, как можно решить задачу классификации и помощью нейронной сети на языке Python, а также разберемся, какие показатели влияют на точность нейронной сети.

Графики Визуализация
Картинка анонса

Визуализация результата алгоритма Nettack при помощи библиотеки matplotlib с использованием пакета pyplot.

Рассмотрим визуализацию результата работы алгоритма Nettack, основанного на инкрементных вычислениях.  Для выполнения визуализации необходимо использовать библиотеку matplotlibс использованием пакета pyplot. Matplotlib — библиотека, вдохновлённая эмуляцией команд программного обеспечения Mathworks MATLAB. Важнейшей особенностью этой библиотеки является глобальные стиль, т.е. легкодоступность функций для пользователей на верхнем уровне и отсутствие концепции импорта python. Обозначим импортированный пакет как plt […]

Нейронные сети Machine Learning
Картинка анонса

Сравнение архитектуры нейросетей

При разработке нейронных сетей приходится выбирать архитектуру, на которой она будет работать. Здесь часто можно запутаться, и я решил сделать наглядное сравнение двух нейросетей, обученных на одинаковом наборе данных Open Images Dataset V4, но построенных на разных архитектурах: SSD Mobilenet V2 и faster R-CNN. Это поможет сделать приоритетный выбор в зависимости от конкретных задач.

Загрузить ещё