DALL-E 2: text-to-image модель OpenAI
OpenAI представила новую версию модели преобразования текста в изображение DALL-E. По сравнению с первой версией, DALL-E 2 генерирует изображения в более высоком качестве с меньшей задержкой, а также позволяет редактировать уже существующие изображения.
https://neurohive.io/ru/papers/dall-e-2-text-to-image-model-openai/
@machinelearning_ru
OpenAI представила новую версию модели преобразования текста в изображение DALL-E. По сравнению с первой версией, DALL-E 2 генерирует изображения в более высоком качестве с меньшей задержкой, а также позволяет редактировать уже существующие изображения.
https://neurohive.io/ru/papers/dall-e-2-text-to-image-model-openai/
@machinelearning_ru
Neurohive - Нейронные сети
DALL-E 2: text-to-image модель OpenAI
DALL-E 2 генерирует изображения с разрешением 1024x1024 пикселей, что в 16 раз превышает разрешение в предыдущей версии модели.
👍7
🗺 Простое руководство по визуализации данных в машинном обучении
https://nuancesprog.ru/p/15580/
@machinelearning_ru
https://nuancesprog.ru/p/15580/
@machinelearning_ru
NOP::Nuances of programming
Простое руководство по визуализации данных в машинном обучении
Создание информационных визуализаций - важнейший процесс, помогающий определить эффективность модели МО. Библиотека Yellowbrick, обладающая богатым функционалом, значительно упростит этот процесс.
❤5👍1
SORDI: датасет синтетических изображений производств
https://neurohive.io/ru/datasety/sordi-dataset-sinteticheskih-izobrazhenij-proizvodstv/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/datasety/sordi-dataset-sinteticheskih-izobrazhenij-proizvodstv/
@machinelearning_ru
👍1
🏙 Модель обучили выявлять сейсмическую активность на фоне городского шума
https://neurohive.io/ru/gotovye-prilozhenija/model-obuchili-vyyavlyat-sejsmicheskuju-aktivnost-na-fone-gorodskogo-shuma/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/gotovye-prilozhenija/model-obuchili-vyyavlyat-sejsmicheskuju-aktivnost-na-fone-gorodskogo-shuma/
@machinelearning_ru
Neurohive - Нейронные сети
Алгоритм UrbanDenoiser находит в 4 раза больше сигналов о землетрясениях
Urbandenoiser улучшает возможности сетей мониторинга землетрясений в городах путем отфильтровывания фонового сейсмического шума.
👍8
🌐 Машинное обучение с Amazon Aurora
Первый постулат Amazon гласит - клиент всегда должен быть на первом месте. И вот яркое подтверждение - сервис Amazon Aurora, упрощающий пользователю внедрение ML-модели в систему организации.
https://nuancesprog.ru/p/12604
@machinelearning_ru
Первый постулат Amazon гласит - клиент всегда должен быть на первом месте. И вот яркое подтверждение - сервис Amazon Aurora, упрощающий пользователю внедрение ML-модели в систему организации.
https://nuancesprog.ru/p/12604
@machinelearning_ru
NOP::Nuances of programming
Машинное обучение с Amazon Aurora
Любая современная компания, достигнув определенного момента в своем развитии, сталкивается с непростой задачей: сделать свою продукцию более кастомизируемой для клиентов. Стремление к персонализации товаров или услуг вынуждает организацию определять индивидуальный…
👍5🥰1
Forwarded from Python RU
👋 Пишем систему распознавания ладони на Python OpenCV
Расскажем как написать систему распознавания ладони на Python + OpenCV (26 строчек кода). Этот урок требует минимальных знаний OpenCV.
https://tproger.ru/articles/pishem-sistemu-raspoznavanija-ladoni-na-python-opencv/
@pro_python_code
Расскажем как написать систему распознавания ладони на Python + OpenCV (26 строчек кода). Этот урок требует минимальных знаний OpenCV.
https://tproger.ru/articles/pishem-sistemu-raspoznavanija-ladoni-na-python-opencv/
@pro_python_code
Tproger
Пишем систему распознавания ладони на Python OpenCV
Покажу как написать систему распознавания ладони на Python + OpenCV (26 строчек кода). Этот урок требует минимальных знаний OpenCV.
👍7
2️⃣ Undouble - Python-библиотека для обнаружения дубликатов изображений с помощью хеш-функций
Читать
@machinelearning_ru
Читать
@machinelearning_ru
👍12
https://t.me/itchannels_telegram - подборка лучших ит-каналов и чатов, разбитые по языкам программирования.
👍4🔥2
🧠 Проверяю расчет нейросети самописным модулем, сравнивая
https://tproger.ru/articles/proverjaju-raschet-nejroseti-samopisnym-modulem-sravnivaja-vyhod-s-pytorch/
@machinelearning_ru
https://tproger.ru/articles/proverjaju-raschet-nejroseti-samopisnym-modulem-sravnivaja-vyhod-s-pytorch/
@machinelearning_ru
🥰4🤔2👍1🔥1
Приложения искусственного интеллекта: возможности и сферы применения
Вы все еще восхищаетесь Юлием Цезарем, который справлялся с тремя делами одновременно? Тогда прочтите о том, на что способен искусственный интеллект.
https://nuancesprog.ru/p/14995/
@machinelearning_ru
Вы все еще восхищаетесь Юлием Цезарем, который справлялся с тремя делами одновременно? Тогда прочтите о том, на что способен искусственный интеллект.
https://nuancesprog.ru/p/14995/
@machinelearning_ru
NOP::Nuances of programming
Приложения искусственного интеллекта: возможности и сферы применения
Вы все еще восхищаетесь Юлием Цезарем, который справлялся с тремя делами одновременно? Тогда прочтите о том, на что способен искусственный интеллект.
❤4👎1🥰1👏1
📊 Эффективное итерирование по строкам в Pandas DataFrame
https://nuancesprog.ru/p/15608/
@machinelearning_ru
https://nuancesprog.ru/p/15608/
@machinelearning_ru
NOP::Nuances of programming
Эффективное итерирование по строкам в Pandas DataFrame
Рассмотрим продвинутые методы итерирования по строкам, которые заменят iterrows и itertuples. Некоторые из них позволяют повышать производительность почти в две тысячи раз, не снижая при этом читабельности кода.
👍6🥰3👏1
🔥 Огромный список ресурсов по искусственному интеллекту и машинному обучению со всего Интернета
Статья
@machinelearning_ru
Статья
@machinelearning_ru
Дзен | Статьи
Огромный список ресурсов по искусственному интеллекту и машинному обучению со всего Интернета
Статья автора «Машинное обучение» в Дзене ✍: Тщательно подобранный список ресурсов по искусственному интеллекту и машинному обучению со всего Интернета Исследователи ИИ Многие из самых известных...
👍11🔥3🥰2❤1👏1😁1
Прокачайте математику для анализа данных — найдите работу мечты!
Всё больше людей осваивают анализ данных, становятся аналитиками и специалистами по Data Science. Конкуренция растёт, и выигрывают в ней те, кто имеет крепкую математическую базу.
Не можете похвастаться дипломом об окончании мехмата и не хотите тратить годы на освоение «царицы наук»?
На курсе от Яндекс Практикума вы сможете освоить разделы математики, которые необходимы для работы аналитика и специалиста по Data Science.
Курс подойдёт:
- выпускникам и студентам курсов, посвящённых анализу данных,
- начинающим аналитикам данных и специалистам по Data Science,
- тем, кто готовится к математическим секциям собеседований в IT-компании.
Программа курса учитывает требования, которые предъявляют лучшие работодатели. Вы будете учиться только тому, что пригодится в профессии.
Курс состоит из четырёх самостоятельных модулей:
- Теория вероятностей и статистика.
- Линейная алгебра.
- Математических анализ.
- Продвинутая линейная алгебра.
Прохождение каждого модуля займёт от одного до полутора месяцев. Вы можете выбрать один модуль или сразу несколько.
В курсе вас ждёт:
- теория в интерактивном формате, 1000 практических задач, в том числе на Python;
- поддержка от преподавателей и чат с однокурсниками;
- симуляция математической секции собеседования.
По завершении любого из модулей вы станете глубже понимать математические методы и увереннее чувствовать себя при решении рабочих задач.
Стоимость одного модуля — от 7 000р, при покупке нескольких модулей действуют скидки.
Подробности
Всё больше людей осваивают анализ данных, становятся аналитиками и специалистами по Data Science. Конкуренция растёт, и выигрывают в ней те, кто имеет крепкую математическую базу.
Не можете похвастаться дипломом об окончании мехмата и не хотите тратить годы на освоение «царицы наук»?
На курсе от Яндекс Практикума вы сможете освоить разделы математики, которые необходимы для работы аналитика и специалиста по Data Science.
Курс подойдёт:
- выпускникам и студентам курсов, посвящённых анализу данных,
- начинающим аналитикам данных и специалистам по Data Science,
- тем, кто готовится к математическим секциям собеседований в IT-компании.
Программа курса учитывает требования, которые предъявляют лучшие работодатели. Вы будете учиться только тому, что пригодится в профессии.
Курс состоит из четырёх самостоятельных модулей:
- Теория вероятностей и статистика.
- Линейная алгебра.
- Математических анализ.
- Продвинутая линейная алгебра.
Прохождение каждого модуля займёт от одного до полутора месяцев. Вы можете выбрать один модуль или сразу несколько.
В курсе вас ждёт:
- теория в интерактивном формате, 1000 практических задач, в том числе на Python;
- поддержка от преподавателей и чат с однокурсниками;
- симуляция математической секции собеседования.
По завершении любого из модулей вы станете глубже понимать математические методы и увереннее чувствовать себя при решении рабочих задач.
Стоимость одного модуля — от 7 000р, при покупке нескольких модулей действуют скидки.
Подробности
👍2
🛠 Битва 4 инструментов визуализации данных на языке Python
Рассмотрим наиболее известные инструменты визуализации данных на основе Python.
https://nuancesprog.ru/p/15614/
@machinelearning_ru
Рассмотрим наиболее известные инструменты визуализации данных на основе Python.
https://nuancesprog.ru/p/15614/
@machinelearning_ru
👍4🥰4❤1🔥1