Аудит является неотъемлемой частью бизнес-практики, обеспечивая независимую оценку финансовой отчетности и процессов в организации. Аудиторы полагаются на опыт и статистическую выборку для ручной проверки сотен документов и свидетель-ств, определения сильных сторон и углубленного анализа организационных процедур и транзакций. Однако этот ручной процесс превратил аудит в трудоемкую и ресурсоемкую деятельность.

Модели машинного обучения компьютерного зрения являются крайне актуальной задачей в современном мире, поскольку компьютерные системы, способные “видеть”, могут применяться во многих областях жизни. Одной из самых популярных областей применения моделей компьютерного зрения является распознавание объектов на изображениях и видео.

Актуальность работы с большими объемами текстовой информации ещё долгое время (а может быть и всегда) будет неоспорима. При этом спектр задач весьма вариативен — от задач по поиску именованных сущностей, до классификации и кластеризации текстов обрабатываемых документов.

Сегодня загляну «под капот» алгоритмов, использующих в своей основе деревья решений.

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

Задача классификации является одной из самых распространенных задач машинного обучения. Определить принадлежность птицы к одному из видов, определить токсичные комментарии к видео, направить обращение в нужный отдел — все это частные случаи задачи классификации.

В данной статье мы решим задачу распознавания стегосообщения в контейнере изображения и научимся пректировать архитектуру нейронной сети с помощью фреймворка pyTorch.