📚 Сегментация изображений с использованием сети обратного внимания

Большинство методов семантической сегментации на основе СNN (convolutional neural network, сверточной нейронной сети) сосредоточены на простом получении правильных предсказаний без обучения модели различать классы. По этой причине характеристики менее распространенных классов могут быть проигнорированы.

Из-за визуального сходства классы обладают общими высокоуровневыми признаками, что может привести к запутанным результатам в областях, где классы смешиваются или граничат между собой. Например, фон может сливаться с объектом, поскольку они имеют схожую силу активации.

➡️ Читать дальше

@machinelearning_ru

🔥 Best it channels

🖥 Machine learning
@ai_machinelearning_big_data – все о машинном обучении
@data_analysis_ml – все о анализе данных.
@machinelearning_ru – машинное обучении на русском от новичка до профессионала.
@machinelearning_interview – подготовка к собеседования Data Science
@datascienceiot – бесплатные книги Machine learning
@ArtificialIntelligencedl – канал о искусственном интеллекте
@neural – все о нейронных сетях
@machinee_learning – чат о машинном обучении
@datascienceml_jobs - работа ds, ml
@machinelearning_books - ml notes
@bigdatai - big data
@vistehno - ai news

🖥 Python
@pythonl
@python_job_interview – подготовка к Python собеседованию
@pro_python_code – погружение в python
@python_testit тесты на python
@pythonlbooks - книги Python
@Django_pythonl django
@python_djangojobs - работа Python

📢 English for coders

@english_forprogrammers - Английский для программистов

🖥 Java
@javatg - Java для програмистов
@javachats Java чат
@java_library - книги Java
@android_its Android разработка
@java_quizes - тесты Java
@Java_workit - работа Java
@progersit - шпаргалки ит

🖥 Javascript / front
@react_tg - react js
@javascriptv - js канал
@about_javascript - javascript продвинутый
@JavaScript_testit -тесты JS
@htmlcssjavas - web
@hashdev - web разработка

👣 Golang
@Golang_google - go для разработчиков
@golang_interview - вопросы и ответы с собеседований по Go.
@golangtests - тесты и задачи GO
@golangl - чат Golang
@GolangJobsit - вакансии и работа GO
@golang_jobsgo - чат вакансий
@golang_books - книги Golang
@golang_speak - обсуждение задач Go

🖥 Linux
@linux_kal - чат kali linux
@linuxkalii - linux kali
@linux_read - книги linux

👷‍♂️ IT работа

@hr_itwork - ит-вакансии
@GolangJobsit
@python_djangojobs - python jobs
@javascriptjobjs - js jobs
@Java_workit - java jobs

🖥 SQL
@sqlhub - базы данных
@chat_sql - базы данных чат

🤡It memes
@memes_prog - ит-мемы

⚙️ Rust
@rust_code - язык программирования rust
@rust_chats - чат rust

#️⃣ c# c++
@csharp_ci - c# c++кодинг
@csharp_cplus чат

📓 Книги

@programming_books_it
@datascienceiot
@pythonlbooks
@golang_books
@frontendbooksit
@progersit
@linux_read
@java_library
@frontendbooksit

🖥 Github
@github_code

🖥 Shapash

Shapash делает модели машинного обучения прозрачными и понятными каждому. Инструмент предоставляет несколько видов визуализации, которые отображают явные метки, понятные каждому.

🔩 Github

@machinelearning_ru

⭐️ 8 паттернов проектирования, которые должен знать каждый ML-разработчик

Паттерны проектирования предлагают комплексные решения проблем, с которыми разработчики сталкиваются каждый день. В этой статье мы рассмотрим 8 паттернов проектирования с примерами кода на Python.

➡️ Читать дальше

@machinelearning_ru

📓 Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка

Технологии анализа текстовой информации стремительно меняются под влиянием машинного обучения. Нейронные сети из теоретических научных исследований перешли в реальную жизнь, и анализ текста активно интегрируется в программные решения.
Нейронные сети способны решать самые сложные задачи обработки естественного языка, никого не удивляет машинный перевод, «беседа» с роботом в интернет-магазине, перефразирование, ответы на вопросы и поддержание диалога.

➡️ Книга

@machinelearning_ru

⭐️ Как помочь pandas в обработке больших объёмов данных? От Pandas к Dask

Библиотека pandas — это один из лучших инструментов для разведочного анализа данных. Но это не означает, что pandas — это универсальное средство, подходящее для решения любых задач. В частности, речь идёт об обработке больших объемов данных. Мне довелось провести очень и очень много времени, ожидая, пока pandas прочтёт множество файлов, или обработает их, вычислив на основе находящихся в них сведений какие-то интересующие меня показатели. Дело в том, что pandas не поддерживает механизмы параллельной обработки данных. В результате этому пакету не удаётся на полную мощность воспользоваться возможностями современных многоядерных процессоров. Большие наборы данных в pandas обрабатываются медленно.

➡️Читать дальше
🗒 Dask документация

@machinelearning_ru

⭐️ atoti

atoti — это бесплатная аналитическая платформа Python BI для количественных расчетов и аналитики данных. Полезный инструмент для специалистов по данным и бизнес-пользователей, который позволяет быстрее анализировать и преобразовывать нееобходимые данные .

> pip install atoti[jupyterlab]

➡️ Github
🗒 Инструкция
➡️ Видео

@machinelearning_ru

🔥 Более 100 бесплатных курсов и ресурсов по аналитике

Большая подборка для аналитиков данных, продуктовых аналитиков, веб аналитиков, маркетинговых аналитиков и особенно тех, кто хочет ими стать!

Все материалы бесплатны!

Подборка составлена по областям знаний, которые нужны аналитику, чтобы быть востребованным на рынке.

Обязательно сохраняйте и пересылайте друзьям!

➡️ Читать дальше

@machinelearning_ru

🔘 Как решить судоку при помощи компьютерного зрения

Судоку – это игра, в которой игровое поле представляет собой квадрат размером 9×9, разделённый на меньшие квадраты со стороной в 3 клетки. Таким образом, всё игровое поле состоит из 81 клетки. В них уже в начале игры стоят некоторые числа (от 1 до 9), называемые подсказками. От игрока требуется заполнить свободные клетки цифрами от 1 до 9 так, чтобы в каждой строке, в каждом столбце и в каждом малом квадрате 3×3 каждая цифра встречалась бы только один раз.

➡️ Читать дальше
🖥 Код из статьи

@machinelearning_ru

🖥 Как найти лучшую комбинацию слов Wordle First с Python

При игре Wordle поиск правильных букв обычно определяется первыми словами. Чем эффективнее первое слово, тем больше подсказок мы можем получить, чтобы правильно написать букву. Обычно у каждого свои предпочтения.

Для тех из вас, кто не знает, Wordle - это ежедневная игра в слова, созданная Джошем Уордлом, в которой каждый день вам предстоит разгадывать новую словесную головоломку. Для получения дополнительной информации вы можете получить https://www.nytimes.com/games/wordle/index.html.

В этом посте я буду искать решение с использованием Python для получения наилучшего первого слова. Здесь буду использовать основные статистические методы, чтобы всем было легко их понять.

➡️ Читать дальше

@machinelearning_ru

👣 DALL·E API

Доступно в общедоступной бета-версии. С сегодняшнего дня разработчики могут создавать приложения с помощью DALL·E API. Теперь появится много приложений на DALLE-2.

https://openai.com/blog/dall-e-api-now-available-in-public-beta/

@machinelearning_ru

⚡️ Explainapaper: ии толкователь научных статей

После загрузки статьи, выбираем необходимую часть для пояснения, далее алгоритм переводит научный текст в понятную и простую форму.

Попробовать можно здесь

@machinelearning_ru