Для тренировки нейронных сетей необходимы датасеты с достаточным количеством тренировочных данных. Зачастую в рамках разработки ML‑модели, именно составление датасета, пригодного для её обучения, занимает большую часть времени и усилий. В случае, если датасет нельзя составить из реальных данных, прибегают к генерации синтетических данных

Одной из областей применения ИИ сегодня является автоматизация контроля за сотрудниками. В данном посте мы рассмотрим приложение технологий ML к задаче детектирования спящих людей по видеозаписям камер наблюдения

Данные занимают центральное место в информационном обществе. Именно информация является основой для принятия решений, развития бизнеса и научных исследований. Многие организации инвестируют огромные средства в системы, способные хранить, обрабатывать и анализировать данные.

Обучение с подкреплением (reinforcement learning, RL) является разделом машинного обучения, активно развивающимся направлением в искусственном интеллекте. В данном посте я хочу показать, как с помощью нехитрого трюка ускорить обучение алгоритма RL, на примере окружения игры в Gym.

При валидации моделей классификации иногда используется такой показатель, как «доверительный интервал коэффициента Джини». По отдельности термины «доверительный интервал» и коэффициент Джини известны и понятны. Но их сочетание может вызвать вопросы даже у специалиста, знакомого со статисткой.

Поделюсь опытом использования больших языковых моделей (LLM) для создания персонажей с Python и моделей OpenAI и Sber.

Аудит является неотъемлемой частью бизнес-практики, обеспечивая независимую оценку финансовой отчетности и процессов в организации. Аудиторы полагаются на опыт и статистическую выборку для ручной проверки сотен документов и свидетель-ств, определения сильных сторон и углубленного анализа организационных процедур и транзакций. Однако этот ручной процесс превратил аудит в трудоемкую и ресурсоемкую деятельность.