Нейронные сети Machine Learning
Картинка анонса

Ищем «новый год» на картинках

При работе с видео наиболее распространенной задачей является найти какой-нибудь объект и указать время его появления. Такой информации может быть достаточно для проведения простой проверки, но не хватит, чтобы понять событие, которое происходит на видео. Рассмотрим процесс создания простой программы для определения происходящей ситуации на видеозаписи.

Нейронные сети Machine Learning
Картинка анонса

Ищем «новый год» на картинках

При работе с видео наиболее распространенной задачей является найти какой-нибудь объект и указать время его появления. Такой информации может быть достаточно для проведения простой проверки, но не хватит, чтобы понять событие, которое происходит на видео. Рассмотрим процесс создания простой программы для определения происходящей ситуации на видеозаписи.

Нейронные сети Machine Learning
Картинка анонса

Нейросети повышают качество

Покадровый анализ видео зачастую осложняется низким качеством изображения или разрешением видео. Рассмотрим одну нейронную сеть, которая помогает избежать эти проблемы.

Нейронные сети Machine Learning
Картинка анонса

Как мы делали датасет

Алгоритмы машинного обучения способны решать достаточно обширный спектр задач, в том числе задачи, связанные с рутинными операциями, например, такими как выявление объектов на видеозаписи. Если объект может быть достаточно однозначно идентифицирован на изображении, то выявление такого рода объектов может быть реализовано с помощью нейронных сетей, что и было в итоге осуществлено. Данная статья рассказывает о подготовке данных к обучению модели для решения такой задачи.

Нейронные сети Machine Learning
Картинка анонса

Бинарная классификация CNN

Расскажем подробнее про бинарную классификацию изображений. Она необходима, когда при проверке нужно проанализировать большой объем изображений (jpg, jpeg, png). Например, из большого количества изображений выбрать только фотографии паспортов

Нейронные сети Machine Learning
Картинка анонса

Подбор гиперпараметров ML-модели с помощью Hyperopt

В машинном обучении гиперпараметрами называют параметры модели, значения которых устанавливаются перед запуском процесса её обучения. Ими могут быть, как параметры самого алгоритма, например, глубина дерева в random forest, число соседей в knn, веса нейронов в нейронный сетях, так и способы обработки признаков, пропусков и т.д. Они используются для управления процессом обучения, поэтому подбор оптимальных гиперпараметров – очень важный этап в построении ML-моделей, позволяющий повысить точность, а также бороться с переобучением.

Нейронные сети Machine Learning
Картинка анонса

Python: простейший голосовой помощник

Хотите написать своего чат-бота или голосового помощника, но не знаете с чего начать? Узнайте подробнее в статье

Нейронные сети Machine Learning
Картинка анонса

Может ли машинное обучение быть автоматизированным?

Как мы уже знаем, машинное обучение — это способ автоматизации решения сложных задач. Но может ли само машинное обучение быть автоматизированным?

Загрузить ещё