Вебинар
Картинка анонса

Вебинар: Технологии Computer Vision. Использование нейросетей для детекции объектов.

Ссылка на github: https://github.com/Romandancer1/object-detection-example

Вебинар
Картинка анонса

Вебинар: Технологии Computer Vision. Использование нейросетей для детекции объектов.

Ссылка на github: https://github.com/Romandancer1/object-detection-example

Machine Learning Computer vision
Картинка анонса

Использование Computer Vision при обнаружении корпоративного мошенничества

Представь себе ситуацию, когда вы — руководитель подразделения и ваши сотрудники начали подворовывать деньги из кассы, несмотря на роботизацию процессов обработки наличных денежных средств. Вам постоянно приходится проводить расследования по каждому факту недостачи, отвлекая от текущей работы сотрудников безопасности, аудиторов и иных специалистов, просматривать гигабайты видео с камер видеонаблюдения, а результатов нет.

Саморазвитие Вебинар
Картинка анонса

Вебинар: «Технологии Computer Vision. Использование нейросетей для детекции объектов.»

Machine Learning Computer vision
Картинка анонса

Подготовка данных для переобучения нейросети по детекции объектов

Продолжаем тему детекции объектов. Для того, чтобы алгоритм различал объекты или был способен выявлять отклонения в процессе, его необходимо обучить на наборе данных, который соответствует общей картине анализируемых видеоматериалов. Подготовка обучающего набора является очень трудоемким процессом, от которого зависит как скорость обучения, так и качество работы алгоритма. Рассмотрим применение нескольких инструментов, которые помогут правильно подготовить данные

Нейронные сети Machine Learning
Картинка анонса

Настройка нейросети для детекции объектов

Обучать нейросеть — долгий и затратный по вычислительным ресурсам процесс. Как сделать его проще, расскажем далее на примере переобучения нейросети по детекции определенного объекта на изображении

Обработка документов Анализ данных
Картинка анонса

Как обработать неструктурированные данные с помощью DS

Однажды передо мной стояла задача обработать и структурировать более 10 млн. записей и выявить при помощи технологий Data Science отклонения в бизнес-процессах компании. С помощью каких инструментов это стало возможным, читай далее

Machine Learning Computer vision
Картинка анонса

Используем DS для обработки неструктурированных данных

Представьте, что в вашей компании есть огромная база данных, хранящая сотни миллионов обращений сотрудников и клиентов. Но данных настолько много, что человеческий мозг не сможет за короткий срок провести необходимую обработку такого объема информации. Вот тут на помощь и приходит NLP.

Загрузить ещё