Machine Learning
Картинка анонса

Igel как казуальное будущее ML (ML для ёжиков)

Опытный обзор одного из первых интерфейсов по машинному обучению.

Machine Learning
Картинка анонса

Igel как казуальное будущее ML (ML для ёжиков)

Опытный обзор одного из первых интерфейсов по машинному обучению.

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.

Классификация Machine Learning
Картинка анонса

Классификация изображений с помощью Machine Learning

Как быстро вы сможете проанализировать изображения? А если их несколько десятков тысяч? Оптимизировать трудозатраты нам поможет Machine Learning. В этой статье делимся опытом классификации изображений.

Text mining Machine Learning
Картинка анонса

Ранжирование текстов по похожести на опорные тексты при помощи модели tf-idf в реализации gensim

Бывает так, что критерии поиска текстов слишком сложны, чтобы обойтись регулярными выражениями. В таких случаях на помощь приходит ML. Если из списка текстов выбрать самый подходящий для нас, можно выяснить похожесть всех остальных текстов на этот. Похожесть(similarity) это численная мера, чем выше – тем более текст похож, поэтому при сортировке по убыванию по этому параметру мы увидим наиболее подходящие нам тексты из выборки.

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.

SQL Machine Learning
Картинка анонса

Машинное обучение в среде SQL Server

Проблема обработки и анализа данных, в современных условиях, стоит особо остро на фоне их всё возрастающего роста. Качественная и количественная избыточность информации способствует выходу на рынок комплексных решений. Как, например, SQL Server, о котором пойдет речь

Саморазвитие Вебинар
Картинка анонса

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

Загрузить ещё