Превью для статьи

Использование Insightface для быстрого поиска и сравнения лиц на изображениях

Рассмотрю кейс поиска «близнецов» в паспортных данных, которые были размещены в pdf-файлах, насчитывающих десятки, а порой и сотни страниц

Превью для статьи

Тест-драйв PyTorch 2.0 и заглядываем под капот «двушки»

В данной публикации мы рассмотрим, насколько эффективен torch.compile() на практике, заглянем под капот «двушки» PyTorch 2.0, чтобы узнать, как работает этот метод и какие преимущества он дает.

Превью для статьи

Fine-Tune модели основанной на трансформерах (Rubert) для классификации текстов

В посте представлю state of the art подход для решения задачи бинарной классификации, а именно детекция сообщений, в которой присутствует жалоба на сотрудника.

Превью для статьи

Обучение модели W2NER для поиска именованных сущностей в текстах на русском языке

Всем добрый день! Предлагаю рассмотреть архитектуру новой модели W2NER для решения задачи распознавания сущностей в текстах и обучить её работе с русским языком

Превью для статьи

Классификация текста с использованием моделей трансформеров

Модели трансформеров на данный момент являются state-of-the-art решениями в мире обработки естественного языка. Новые, более крупные и качественные модели появляются почти каждый месяц, устанавливая новые критерии производительности по широкому кругу задач. В данной статье мы будем использовать модель трансформера для бинарной классификации текста. Для работы с текстом существует большое количество решений. Самая простая и популярная […]

Превью для статьи

Тематическое моделирование с использованием эмбеддингов BERT

Обработка естественного языка одно из востребованных направлений машинного обучения, которое постоянно развивается. В 2018 году компания Google представила новую модель — BERT, сделавшую прорыв в области обработки естественного языка. Несмотря на то, что сейчас у BERT много конкурентов, включая модификации классической модели (RoBERTa, DistilBERT и др.) так и совершенно новые (например, XLNet), BERT всё ещё остается в топе nlp-моделей.

Превью для статьи

PyCUDA или этому коду нужно ускорение.

Как же повысить скорость в Python при недостатках:
Более низкая скорость работы;
Более высокое потребление памяти написанных программ по сравнению с аналогичным кодом, написанным на компилируемых языках ( C или C++).