Какой язык программирования выбрать? Обзор Python

Шестая статья нашего цикла про языки программирования посвящена Python. Её подготовила группа серверной разработки компании «Криптонит». В обзоре вы найдёте особенности, плюсы и минусы Python, сферы его применения и полезные ссылки для обучения.

Ранее наши разработчики делали обзоры Rust, Scala, JavaScript, Spark и Golang.

Читать далее

#python #django #flask #fastapi #numpy #pandas #scipy #tensorflow #pytorch #keras | @habr_ai

AI фэшн-стилист-колорист или как научить модель различать 16,7 млн оттенков без их текстового представления

Небольшое интро, в котором многие себя узнают

Как часто, листая продуктовый каталог в интернет-магазине одежды, вы не находили товар нужного вам оттенка?

Наткнувшись на юбку мечты, вы перебираете в уме все имеющиеся в арсенале аксессуары и понимаете, что ничего подходящего нет. Нужно срочно искать нечто как минимум идеальное для этого образа! Но как перебирать товары вручную? Как отфильтровать их по ограниченному набору предлагаемых цветов? 

А теперь представьте, что вас пригласили на свадьбу с заранее определенной палитрой желательных цветов для костюма. Согласитесь, вероятность успеха в поисках не так велика в условиях, если нужно подобрать, например, светло-пурпурный.

И вопрос работы с оттенками является важным не только при подборе гардероба.

Сфера интерьерного дизайна неразрывно связана с цветовыми решениями при согласовании элементов декора, выборе краски, обоев и отделочных материалов;

Цифровой дизайн работает с логотипами, баннерами, интерфейсами, в которых также важна колористика;

Индустрия красоты: подбор оттенков косметики, которые будут гармонировать с кожей и одеждой клиента;

Искусство: анализ цветовой палитры произведений искусства, реставрация картин, создание новых произведений с учетом цветовых гармоний;

Реклама: создание ярких и запоминающихся  материалов с учетом психологии восприятия цвета;

Автомобили и мотоциклы: поиск краски для маскировки царапин или полной перекраски, чтобы цвет точно соответствовал оригиналу; выбор аксессуаров  — диски, накладки, коврики и чехлы, которые соответствуют цвету транспортного средства.

Читать далее

#neoflex #datascience #computervision #deeplearning #keras #tensorflow #tripletloss #neuralnetworks #sklearn #python | @habr_ai

Сверточные нейронные сети. Создание нейросети для распознавания цифр на языке программирования Python

В современном мире искусственный интеллект и машинное обучение стремительно развиваются, меняя нашу повседневную жизнь и открывая новые горизонты в различных областях. Одной из ключевых технологий, лежащих в основе этих достижений, являются сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN). Эти мощные алгоритмы позволяют эффективно обрабатывать и анализировать изображения, что находит применение в самых разных сферах: от медицинской диагностики до систем безопасности.

CNN подходит для классификации изображений, что делает её отличным выбором для задачи распознавания рукописных цифр. Читать далее

#сверточные_нейронные_сети #распознование_текста #машинное_обучение #обработка_изображений #tensorflow #keras #нейросеть #рукописные_числа #алгоритмы_свертки #python | @habr_ai

Lasso, Ridge и кастомные регуляризаторы: основы

Сегодня разберем тему, которая хоть и звучит скромно — Lasso, Ridge и кастомные регуляризаторы, — но на практике буквально спасает модели от переобучения. Если у вас бывало так, что модель на тренировочных данных показывает отличные результаты, а при проверке на валидации теряет весь блеск — поздравляю, вы столкнулись с тем самым переобучением! Регуляризация здесь как раз для того и нужна: помогает «усмирить» модель, добавляя ограничения, которые не дают ей запоминать лишние детали.

В этой статье кратко рассмотрим, как применить классические регуляризаторы Lasso и Ridge в Keras, а также создадим кастомные регуляризаторы, чтобы лучше контролировать поведение моделей.

Читать далее

#python #keras #обучение_моделей #переобучение #кастомные_регуляризаторы | @habr_ai

NLP: когда машины начинают понимать нас (Часть 3)

В этой статье мы продолжим изучение NLP и перейдем к более продвинутым темам, которые являются главными для построения современных приложений и моделей в области обработки естественного языка. А также создадим и обучим модели самостоятельно, используя TensorFlow/Keras и PyTorch.

Читать далее

#обработка_естественного_языка #nlp #natural_language_processing #python #машинное_обучение #machine_learning #keras #tensorflow #pytorch #искусственный_интеллект | @habr_ai

Кастомные loss-функции в TensorFlow/Keras и PyTorch

Привет, Хабр!

Стандартные loss‑функции, такие как MSE или CrossEntropy, хороши, но часто им не хватает гибкости для сложных задач. Допустим, есть тот же проект с огромным дисбалансом классов, или хочется внедрить специфическую регуляризацию прямо в функцию потерь. Стандартный функционал тут бессилен — тут на помощь приходят кастомные loss'ы.

Читать далее

#ml #loss_функции #tensorflow #keras #pytorch | @habr_ai

ИИ открыл двери для массовой прослушки населения

Шпионаж (прослушка) и наблюдение (слежка) — это разные, но связанные вещи. Если нанять частного детектива для прослушки, то он может спрятать несколько жучков в доме, машине — и в итоге получит отчёт с записями разговоров объекта. Если же ему поручили работу по наблюдению, то содержание отчёта будет другим: куда ходил человек, с кем разговаривал, что покупал, что делал.

До появления интернета установить за кем-то наблюдение было дорого и долго. Нужно было вручную следить за человеком, отмечая, куда он ходит, с кем разговаривает, что покупает, что делает и что читает. Но этот старый мир навсегда ушёл в прошлое. Теперь наши телефоны отслеживают местоположение, банковские карты регистрируют покупки, приложения отслеживают, с кем мы разговариваем и что читаем. Компьютеры собирают данные обо всех наших действиях, и по мере удешевления хранения и обработки эти данные всё чаще сохраняются и используются. То, что было индивидуальной работой, сейчас стало массовым. Слежка за людьми стала бизнес-моделью для интернет-компаний, и у нас нет разумного способа отказаться от неё.

Читать дальше →

#ии #массовая_слежка #шпионаж #keras #yolo #камеры_наблюдения #распознавание_лиц #nso_group | @habr_ai