Нередко на практике, когда работаешь с алгоритмами машинного обучения, а в особенности с нейронными сетями, сталкиваешься с проблемой нехватки данных для нормального обучения модели или хотя бы получения более‑менее стабильного результата. Вот и мы оказались в подобной ситуации, решая задачу компьютерного зрения, связанную с анализом наличия нарушений в помещениях закрытого типа: нужных изображений оказалось недостаточно для качественной модели, аугментация нам не сильно помогла, а спарсить изображения из Интернета оказалось невозможно из‑за специфики данных.

С каждым годом растет сложность моделей, решающих вопросы семантически- и контекстно-ориентированной обработки естественного языка (NLP). Также нельзя забывать и про проблемы мультиязычности моделей. Все это сильно сказывается на увеличении их размеров и системных требований к железу для их обучения, дообучения, да и просто запуска. Задачи NLP сегодня – это прикладные задачи, их хочется решать на доступном оборудовании за доступное время

На примере задачи поиска логических ошибок робота, я продемонстрирую, как методы тематического моделирования помогут исследователя при работе с большим объемом текстовых данных.

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 […]

В лучших традициях «питоновского дзена» мы будем максимально красивы, явны, просты, в меру сложны, читаемы и даже попытаемся легко объяснить данную реализацию, что как всем известно является признаком хорошей идеи. Ах да, и это прямо сейчас, что не никогда, так сказать, все признаки хорошего материала уже на лицо, в путь.

Узкие места в бизнес-процессах являются основным ресурсом, за счет которого можно оптимизировать время выполнения процесса. В данной статье мы рассмотрим подходы к автоматизированному поиску узких мест.