MLOps за 10 минут

Как MLOps помогает на всех этапах проекта машинного обучения

Machine Learning | Big Data

Распознавание текста документа (docTR): простое и точное оптическое распознавание символов (OCR)

Современное оптическое распознавание символов (OCR), ставшее беспроблемным и доступным для всех, на базе TensorFlow 2 и PyTorch.

Machine Learning | Big Data

Распознавание лиц в мобильном приложении с использованием Python, Flask и Flutter

В этом блоге мы рассмотрим, как реализовать распознавание лиц в мобильном приложении с помощью Python, Flask и Flutter . Вы можете подумать, что есть некоторые платформы, такие как ML-Kit, для обнаружения лиц, но этот блог будет полностью основан на том, как обнаруживать лица с помощью нашего собственного алгоритма машинного обучения с использованием API .


Machine Learning | Big Data

👨‍👧‍👧 Big Data и Data Science. Big Data. Знакомство с MapReduce. Введение в экосистему Hadoop

В этом видео познакомимся с большими данными (ближе), узнаем как развернуться и где найти больше информации по теме больших данных и науки о данных, MapReduce и Hadoop

Machine Learning | Big Data

🤭 Как решить головоломку судоку с помощью Azure AI

‣‣ Читать

Machine Learning | Big Data

Шпаргалка по всем структурам данных для #Python

Machine Learning | Big Data

🖥 Pip vs Conda: подробное сравнение двух систем упаковки Python

Если вы используете Python в мире науки о данных или научных вычислений, вы скоро обнаружите, что Python имеет две разные системы упаковки: pip и Conda. ✔️Насколько они разные?
✔️Каковы компромиссы между ними?
✔️Что вам следует использовать?

Machine Learning | Big Data

Технологии Big Data: как использовать Большие данные
в маркетинге

Big Data — это сложные и объёмные наборы разной информации. Они представлены в «сыром виде» и требуют предварительной обработки, чтобы получить из них ценные сведения, которые могут принести пользу предприятиям и организациям.

Подробнее

Machine Learning | Big Data

Полное руководство по метрикам оценки для моделей классификации

В этой статье я расскажу об основных показателях оценки для моделей бинарной классификации.

Machine Learning | Big Data

Объясните любую модель машинного обучения на Python
Полное руководство по значениям SHAP и Shapley

Machine Learning | Big Data

Сегментация изображения с использованием OpenCV

В этой статье мы будем работать над разработкой приложения, которое поможет в image-segmentation.

Machine Learning | Big Data

История алгоритмов машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения сегодня могут выполнять экспоненциальные задачи — от освоения настольных игр и распознавания лиц до автоматизации повседневных задач.
Но было бы сложно поверить, что это развитие началось менее века назад с Уолтера Питтса и Уоррена МакКаллока.

Machine Learning | Big Data

🖥 Блок- схема процесса

Machine Learning | Big Data

Sieve — это API, который позволяет разработчикам добавлять в свои приложения возможности распознавания видео на основе ИИ.

"Мы инженеры машинного обучения из таких компаний, как Scale AI, Niantic, NVIDIA, Ford и Microsoft. Мы считаем, что много людей хотят создать что-то умное, обрабатывая и понимая изображения и видео, но большинство людей не знают никакого искусственного интеллекта, чтобы сделать это самостоятельно. Поэтому мы создали простой API для разработчиков, чтобы делать именно это для любого приложения любого масштаба"

Machine Learning | Big Data

Машинное обучение: создание анимированного аватара, реагирующего на ваш голос

Когда вы слышите о машинном обучении, все всегда кажется немного абстрактным, верно? Как машинное обучение можно использовать на практике в вашей жизни? На этой неделе я создал анимированный аватар на основе своей фотографии, который был преобразован в цифровой аватар с помощью замечательного инструмента Python. Как мы можем использовать инструмент машинного обучения Python для создания анимированного аватара PNG-Tuber.

Machine Learning | Big Data

8 инструментов моделирования для создания сложных алгоритмов

Прежде чем выбрать инструмент, вы должны сначала узнать свою конечную цель — машинное обучение или глубокое обучение.

Машинное обучение выявляет закономерности в данных с помощью алгоритмов, в основном основанных на традиционных методах статистического обучения. Это наиболее полезно при анализе структурированных данных.

Глубокое обучение иногда считают частью машинного обучения. Основанное на концепции нейронных сетей, оно полезен для анализа изображений, видео, текста и других неструктурированных данных. Модели глубокого обучения также, как правило, более ресурсоемки и требуют большей мощности процессора и графического процессора.

Machine Learning | Big Data