Превью для статьи

Я знаю, что ты делал этой ночью

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

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

Применение простых Автоэнкодерных архитектур в задачах поиска аномалий при максимально несбалансированных данных

В посте хочу поделиться способом решения задач классификации, а именно поиска аномалий, при помощи неприспособленного, на первый взгляд, для этого инструмента — автоэнкодера.

Превью для статьи

Обзор универсальных оптимизаций нейросетей

Для решения задачи снижения потребления памяти и повышения скорости расчета моделей нейронных сетей без существенной потери точности используются различные методы оптимизации. В этом посте рассмотрю три, наиболее часто встречающихся метода, такие как дистилляция, квантизация и прунинг

Превью для статьи

Даёшь огромным моделям колоссальные тренажёры

Доброе утро, друзья!
Рассмотрим систему Colossal-AI, которая представляет собой единую параллельную обучающую систему, предназначенную для плавной интеграции различных парадигм методов распараллеливания. Она позволяет исследователям данных сосредоточиться на разработке архитектуры модели и отделяет проблемы распределенного обучения от процесса разработки.

Превью для статьи

Zero-shot classification

Zero-shot классификация текстов представляет из себя задачу классификации, где модель не нуждается в обучении. Модель способна предсказать, к какому из заданных пользователем классов с наибольшей вероятностью относится текст