В процессе любой работы периодически возникает необходимость выгрузить обрабатываемую в программе информацию, для её хранения или дальнейшей передачи. При этом важно не утратить информацию или её часть, и быть уверенным, что тот кому файл будет передаваться сможет с ним работать. Подобный процесс и называется сериализацией данных.

Представьте ситуацию, когда вам необходимо провести комплексный анализ некоторого количества пакетов документов по определенной теме (например, различные виды договоров, счетов, актов и т.д.), при этом шаблоны документов и форматы документов в этих пакетах используются разные. В данной публикации мы предлагаем рассмотреть подходы по решению подобной задачи.

Неправильное распознавание дат сроков годности может иметь серьезные последствия для потребителей. В случае употребления просроченной продукции возрастает риск пищевого отравления или иных заболеваний, связанных с употреблением испорченных продуктов. Кроме того, неправильное распознавание дат может привести к неоправданным финансовым потерям как для потребителей, так и для производителей, которые должны будут вывести просроченные продукты их оборота, но, могут ошибочно вывести из оборота и непросроченные продукты. В этом посте я исследую возможности распознавания срока годности с использованием языка программирования Go и Tesseract OCR.

Меня зовут Клим, и сегодня я буду вашим проводником в PySpark MLlib. В этом посте я расскажу о простом для понимания, но в то же время достаточно эффективным алгоритме — дерево решений, а также его расширенной модификацией случайные леса решений.

Создание отчетов графовой аналитики является важной частью работы многих проектов и бизнес-процессов. Однако, процесс создания и настройки таких отчетов может быть сложным и требовать больших усилий. В этом посте рассмотрю, как использование языка программирования Python и его библиотек может значительно упростить генерацию отчетов графовой аналитики в формате PDF.

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.

В сфере бизнеса зачастую используются модели машинного обучения для прогнозирования различных показателей, однако их предсказательная сила может снижаться с течением времени. В данной публикации я расскажу, что такое дрейф моделей, почему важно следить за ними, и как это можно сделать с помощью библиотеки Popmon.