Дайджест статей машинного обучения и искусственного интеллекта
Программирование,
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
Отфильтровав большое количество статей, конференций и подписок — собрал для вас все наиболее значимые гайды, статьи и лайфхаки из мира машинного обучения и искусственного интеллекта. Всем приятного чтения!
1. Проекты искусственного интеллекта, с которыми можно поиграться уже сегодня. Что вы знаете про искусственный интеллект и машинное обучение? Современный тренд или потенциально мощная сила, способная убивать людей? Эти модные понятия всё чаще на слуху, но далеко не все знают, что же это на самом деле. Пришло время изучить эти технологии с помощью простого и интересного подхода — попробовать искусственный интеллект и нейросети самостоятельно на практике.
#DataMining,
#BigData
#Машинноеобучение
#Искусственныйинтеллект
https://habr.com/ru/post/458804/
🔗 Дайджест статей машинного обучения и искусственного интеллекта
Хабр, привет. Отфильтровав большое количество статей, конференций и подписок — собрал для вас все наиболее значимые гайды, статьи и лайфхаки из мира машинного о...
Программирование,
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
Отфильтровав большое количество статей, конференций и подписок — собрал для вас все наиболее значимые гайды, статьи и лайфхаки из мира машинного обучения и искусственного интеллекта. Всем приятного чтения!
1. Проекты искусственного интеллекта, с которыми можно поиграться уже сегодня. Что вы знаете про искусственный интеллект и машинное обучение? Современный тренд или потенциально мощная сила, способная убивать людей? Эти модные понятия всё чаще на слуху, но далеко не все знают, что же это на самом деле. Пришло время изучить эти технологии с помощью простого и интересного подхода — попробовать искусственный интеллект и нейросети самостоятельно на практике.
#DataMining,
#BigData
#Машинноеобучение
#Искусственныйинтеллект
https://habr.com/ru/post/458804/
🔗 Дайджест статей машинного обучения и искусственного интеллекта
Хабр, привет. Отфильтровав большое количество статей, конференций и подписок — собрал для вас все наиболее значимые гайды, статьи и лайфхаки из мира машинного о...
Хабр
Дайджест статей машинного обучения и искусственного интеллекта
Хабр, привет. Отфильтровав большое количество статей, конференций и подписок — собрал для вас все наиболее значимые гайды, статьи и лайфхаки из мира машинного обучения и искусственного интеллекта....
Generating High-Resolution Images Using Deep Autoregressive Models
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
In this article, I will walk you through the paper and will explain all the terminologies. I have also presented and discussed this work at AISC recently. You can find the full presentation on YouTube.
Before we deep dive into the paper, let me give an overview of what we aim to cover here:
An overview of the paper: its goals and contributions;
A comparison of deep generative models for image generation and recent trends in this area;
An overview of deep autoregressive models for image generation: what they are, why we are interested in them, and major challenges of previous approaches; and
Deep dive into subscale pixel networks and multiscale upscaling: what they are, why they work, and how they compare against previous deep autoregressive models.
🔗 Generating High-Resolution Images Using Autoregressive Models
In this article, I aim to discuss a recent paper from Google Deepmind and Google Brain called “Generating High Fidelity Images With…
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
In this article, I will walk you through the paper and will explain all the terminologies. I have also presented and discussed this work at AISC recently. You can find the full presentation on YouTube.
Before we deep dive into the paper, let me give an overview of what we aim to cover here:
An overview of the paper: its goals and contributions;
A comparison of deep generative models for image generation and recent trends in this area;
An overview of deep autoregressive models for image generation: what they are, why we are interested in them, and major challenges of previous approaches; and
Deep dive into subscale pixel networks and multiscale upscaling: what they are, why they work, and how they compare against previous deep autoregressive models.
🔗 Generating High-Resolution Images Using Autoregressive Models
In this article, I aim to discuss a recent paper from Google Deepmind and Google Brain called “Generating High Fidelity Images With…
Towards Data Science
Generating High-Resolution Images Using Deep Autoregressive Models
In this article, I aim to discuss a recent paper from Google Deepmind and Google Brain called “Generating High Fidelity Images With…
🎥 Искусственный интеллект для Instagram бота (машинное обучение, AdaBoost)
👁 1 раз ⏳ 620 сек.
👁 1 раз ⏳ 620 сек.
Сделал небольшой искусственный интеллект для Instagram-бота с помощью алгоритма машинного обучения AdaBoost. Бот анализирует информацию об аккаунте и оценивает вероятность того, что человек подпишется в ответ.
Техническая информация:
- Размер обучающего множества: 1106 аккаунтов (597 отрицательных результатов, 509 положительных)
- Слабые классификаторы: плоскости в пространстве (x: follower, y: following, z: x / y)
- Сильный классификатор: комбинация 5 слабых классификаторов дает точность около 84% на обуVk
Искусственный интеллект для Instagram бота (машинное обучение, AdaBoost)
Сделал небольшой искусственный интеллект для Instagram-бота с помощью алгоритма машинного обучения AdaBoost. Бот анализирует информацию об аккаунте и оценивает вероятность того, что человек подпишется в ответ.
Техническая информация:
- Размер обучающего…
Техническая информация:
- Размер обучающего…
Google football environment — installation and Training RL agent using A3C
🔗 Google football environment — installation and Training RL agent using A3C
Understanding and installation of google football environment. Training A3C algorithm on gfootball.
🔗 Google football environment — installation and Training RL agent using A3C
Understanding and installation of google football environment. Training A3C algorithm on gfootball.
Towards Data Science
Google football environment — installation and Training RL agent using A3C
Understanding and installation of google football environment. Training A3C algorithm on gfootball.
Early Detection of Sepsis Using Physiological Data
🔗 Early Detection of Sepsis Using Physiological Data
What is Sepsis ?
🔗 Early Detection of Sepsis Using Physiological Data
What is Sepsis ?
Medium
Early Detection of Sepsis Using Physiological Data
What is Sepsis ?
🎥 TensorFlow.js Bringing Machine Learning to the Web and Beyond
👁 1 раз ⏳ 1221 сек.
👁 1 раз ⏳ 1221 сек.
In this video, you will learn about the TensorFlow.js ecosystem: how to bring an existing ML model into your JS app and re-train the model using your data. We’ll also go over our efforts beyond the browser to bring ML to platforms such as React Native, Raspberry Pi, and Electron, and we’ll do a live demo of some of our favorite and unique applications!
Complete Guide to TensorFlow for Deep Learning with Python
☞ http://learnstartup.net/p/BJT8gGKsb
Introducing TensorFlow.js: Machine Learning in JavascriptVk
TensorFlow.js Bringing Machine Learning to the Web and Beyond
In this video, you will learn about the TensorFlow.js ecosystem: how to bring an existing ML model into your JS app and re-train the model using your data. We’ll also go over our efforts beyond the browser to bring ML to platforms such as React Native, Raspberry…
Gaining Insights in a Simulated Marketplace with Machine Learning at Uber
#artificialintelligence
https://eng.uber.com/simulated-marketplace/
🔗 Gaining Insights in a Simulated Marketplace with Machine Learning at Uber
Uber's Marketplace simulation platform leverages ML to rapidly prototype and test new product features and hypotheses in a risk-free environment.
#artificialintelligence
https://eng.uber.com/simulated-marketplace/
🔗 Gaining Insights in a Simulated Marketplace with Machine Learning at Uber
Uber's Marketplace simulation platform leverages ML to rapidly prototype and test new product features and hypotheses in a risk-free environment.
Линейная алгебра
Линейная алгебра важна для понимания практически всех технических дисциплин (физика, статистика, Computer Science и т.д.). Из данного видеокурса вы узнаете:
1. Сущность линейной алгебры
2. Что такое вектор?
3. Базовые понятия: линейная комбинация векторов, линейная зависимость векторов и т.д.
4. Линейные преобразования и матрицы
5. Умножение матриц
6. Трехмерные линейные преобразования
7. Детерминант
8. Что такое обратная матрица, ранг матрицы и т.д.
9. Неквадратные матрицы как трансформации между измерениями
10. Скалярные произведения и дуальность
🎥 Essence of linear algebra preview
👁 1 раз ⏳ 305 сек.
🎥 Vectors, what even are they? | Essence of linear algebra, chapter 1
👁 1 раз ⏳ 592 сек.
🎥 Linear combinations, span, and basis vectors | Essence of linear algebra, chapter 2
👁 1 раз ⏳ 599 сек.
🎥 Linear transformations and matrices | Essence of linear algebra, chapter 3
👁 1 раз ⏳ 659 сек.
🎥 Matrix multiplication as composition | Essence of linear algebra, chapter 4
👁 1 раз ⏳ 604 сек.
🎥 Three-dimensional linear transformations | Essence of linear algebra, footnote
👁 1 раз ⏳ 286 сек.
🎥 The determinant | Essence of linear algebra, chapter 5
👁 1 раз ⏳ 603 сек.
🎥 Inverse matrices, column space and null space | Essence of linear algebra, chapter 6
👁 1 раз ⏳ 729 сек.
🎥 Nonsquare matrices as transformations between dimensions | Essence of linear algebra, footnote
👁 1 раз ⏳ 267 сек.
🎥 Dot products and duality | Essence of linear algebra, chapter 7
👁 1 раз ⏳ 852 сек.
Линейная алгебра важна для понимания практически всех технических дисциплин (физика, статистика, Computer Science и т.д.). Из данного видеокурса вы узнаете:
1. Сущность линейной алгебры
2. Что такое вектор?
3. Базовые понятия: линейная комбинация векторов, линейная зависимость векторов и т.д.
4. Линейные преобразования и матрицы
5. Умножение матриц
6. Трехмерные линейные преобразования
7. Детерминант
8. Что такое обратная матрица, ранг матрицы и т.д.
9. Неквадратные матрицы как трансформации между измерениями
10. Скалярные произведения и дуальность
🎥 Essence of linear algebra preview
👁 1 раз ⏳ 305 сек.
This introduces the "Essence of linear algebra" series, aimed at animating the geometric intuitions underlying many of the topics taught in a stand...🎥 Vectors, what even are they? | Essence of linear algebra, chapter 1
👁 1 раз ⏳ 592 сек.
I imagine many viewers are already familiar with vectors in some context, so this video is intended both as a quick review of vector terminology, a...🎥 Linear combinations, span, and basis vectors | Essence of linear algebra, chapter 2
👁 1 раз ⏳ 599 сек.
The fundamental vector concepts of span, linear combinations, linear dependence, and bases all center on one surprisingly important operation: Scal...🎥 Linear transformations and matrices | Essence of linear algebra, chapter 3
👁 1 раз ⏳ 659 сек.
Matrices can be thought of as transforming space, and understanding how this work is crucial for understanding many other ideas that follow in line...🎥 Matrix multiplication as composition | Essence of linear algebra, chapter 4
👁 1 раз ⏳ 604 сек.
Multiplying two matrices represents applying one transformation after another. Many facts about matrix multiplication become much clearer once you...🎥 Three-dimensional linear transformations | Essence of linear algebra, footnote
👁 1 раз ⏳ 286 сек.
What do 3d linear transformations look like? Having talked about the relationship between matrices and transformations in the last two videos, thi...🎥 The determinant | Essence of linear algebra, chapter 5
👁 1 раз ⏳ 603 сек.
The determinant of a linear transformation measures how much areas/volumes change during the transformation.
Watch the full "Essence of linear alg...🎥 Inverse matrices, column space and null space | Essence of linear algebra, chapter 6
👁 1 раз ⏳ 729 сек.
How to think about linear systems of equations geometrically. The focus here is on gaining an intuition for the concepts of inverse matrices, colu...🎥 Nonsquare matrices as transformations between dimensions | Essence of linear algebra, footnote
👁 1 раз ⏳ 267 сек.
Because people asked, this is a video briefly showing the geometric interpretation of non-square matrices as linear transformations that go between...🎥 Dot products and duality | Essence of linear algebra, chapter 7
👁 1 раз ⏳ 852 сек.
Dot products are a nice geometric tool for understanding projection. But now that we know about linear transformations, we can get a deeper feel f...Vk
Essence of linear algebra preview
This introduces the "Essence of linear algebra" series, aimed at animating the geometric intuitions underlying many of the topics taught in a stand...
Attention для чайников и реализация в #Keras
#Python
Не смотря на то что механизм Attention описан в англоязычной литературе, в русскоязычном секторе достойного описание данной технологии я до сих пор не встречал. На нашем языке есть много статей по Искусственному Интеллекту (ИИ). Тем не менее, те статьи, которые удалось найти, раскрывают только самые простые модели ИИ, например, свёрточные сети, генеративные сети. Однако, по передовым новейшим разработками в области ИИ статей в русскоязычном секторе крайне мало.
https://habr.com/ru/post/458992/
🔗 Attention для чайников и реализация в Keras
О статьях по искусственному интеллекту на русском языке Не смотря на то что механизм Attention описан в англоязычной литературе, в русскоязычном секторе достойн...
#Python
Не смотря на то что механизм Attention описан в англоязычной литературе, в русскоязычном секторе достойного описание данной технологии я до сих пор не встречал. На нашем языке есть много статей по Искусственному Интеллекту (ИИ). Тем не менее, те статьи, которые удалось найти, раскрывают только самые простые модели ИИ, например, свёрточные сети, генеративные сети. Однако, по передовым новейшим разработками в области ИИ статей в русскоязычном секторе крайне мало.
https://habr.com/ru/post/458992/
🔗 Attention для чайников и реализация в Keras
О статьях по искусственному интеллекту на русском языке Не смотря на то что механизм Attention описан в англоязычной литературе, в русскоязычном секторе достойн...
Хабр
Attention для чайников и реализация в Keras
О статьях по искусственному интеллекту на русском языке Не смотря на то что механизм Attention описан в англоязычной литературе, в русскоязычном секторе достойн...
Slim-CNN: A Light-Weight CNN for Face Attribute Prediction. arxiv.org/abs/1907.02157
🔗 Slim-CNN: A Light-Weight CNN for Face Attribute Prediction
We introduce a computationally-efficient CNN micro-architecture Slim Module to design a lightweight deep neural network Slim-Net for face attribute prediction. Slim Modules are constructed by assembling depthwise separable convolutions with pointwise convolution to produce a computationally efficient module. The problem of facial attribute prediction is challenging because of the large variations in pose, background, illumination, and dataset imbalance. We stack these Slim Modules to devise a compact CNN which still maintains very high accuracy. Additionally, the neural network has a very low memory footprint which makes it suitable for mobile and embedded applications. Experiments on the CelebA dataset show that Slim-Net achieves an accuracy of 91.24% with at least 25 times fewer parameters than comparably performing methods, which reduces the memory storage requirement of Slim-net by at least 87%.
🔗 Slim-CNN: A Light-Weight CNN for Face Attribute Prediction
We introduce a computationally-efficient CNN micro-architecture Slim Module to design a lightweight deep neural network Slim-Net for face attribute prediction. Slim Modules are constructed by assembling depthwise separable convolutions with pointwise convolution to produce a computationally efficient module. The problem of facial attribute prediction is challenging because of the large variations in pose, background, illumination, and dataset imbalance. We stack these Slim Modules to devise a compact CNN which still maintains very high accuracy. Additionally, the neural network has a very low memory footprint which makes it suitable for mobile and embedded applications. Experiments on the CelebA dataset show that Slim-Net achieves an accuracy of 91.24% with at least 25 times fewer parameters than comparably performing methods, which reduces the memory storage requirement of Slim-net by at least 87%.
arXiv.org
Slim-CNN: A Light-Weight CNN for Face Attribute Prediction
We introduce a computationally-efficient CNN micro-architecture Slim Module
to design a lightweight deep neural network Slim-Net for face attribute
prediction. Slim Modules are constructed by...
to design a lightweight deep neural network Slim-Net for face attribute
prediction. Slim Modules are constructed by...
Human to cat translation with GANimorph (ECCV 2018). Several improvements of CycleGAN allow changing not only texture but even shape.
arxiv.org/abs/1808.04325
🔗 Improving Shape Deformation in Unsupervised Image-to-Image Translation
Unsupervised image-to-image translation techniques are able to map local texture between two domains, but they are typically unsuccessful when the domains require larger shape change. Inspired by semantic segmentation, we introduce a discriminator with dilated convolutions that is able to use information from across the entire image to train a more context-aware generator. This is coupled with a multi-scale perceptual loss that is better able to represent error in the underlying shape of objects. We demonstrate that this design is more capable of representing shape deformation in a challenging toy dataset, plus in complex mappings with significant dataset variation between humans, dolls, and anime faces, and between cats and dogs.
arxiv.org/abs/1808.04325
🔗 Improving Shape Deformation in Unsupervised Image-to-Image Translation
Unsupervised image-to-image translation techniques are able to map local texture between two domains, but they are typically unsuccessful when the domains require larger shape change. Inspired by semantic segmentation, we introduce a discriminator with dilated convolutions that is able to use information from across the entire image to train a more context-aware generator. This is coupled with a multi-scale perceptual loss that is better able to represent error in the underlying shape of objects. We demonstrate that this design is more capable of representing shape deformation in a challenging toy dataset, plus in complex mappings with significant dataset variation between humans, dolls, and anime faces, and between cats and dogs.
🎥 Cases where Backpropagation fails in Neural Networks | Inherent problems with Recurrent Neural Net
👁 1 раз ⏳ 570 сек.
👁 1 раз ⏳ 570 сек.
Welcome to "The AI University".
About this video:
This video covers the details about 2 instances where optimization through backpropagation fails in Neural Networks. This is a very
important topic to understand when we work with Recurrent Neural Networks.
Subtitles available in: English
FOLLOW ME ON:
Twitter: https://twitter.com/theaiuniverse
Facebook : https://www.facebook.com/theaiuniversity/
GITHUB REPO : https://github.com/nitinkaushik01
Subscribe Link: https://www.youtube.com/c/TheAVk
Cases where Backpropagation fails in Neural Networks | Inherent problems with Recurrent Neural Net
Welcome to "The AI University".
About this video:
This video covers the details about 2 instances where optimization through backpropagation fails in Neural Networks. This is a very
important topic to understand when we work with Recurrent Neural Networks.…
About this video:
This video covers the details about 2 instances where optimization through backpropagation fails in Neural Networks. This is a very
important topic to understand when we work with Recurrent Neural Networks.…
12 Things I Learned During My First Year as a Machine Learning Engineer
🔗 12 Things I Learned During My First Year as a Machine Learning Engineer
Being your own biggest sceptic, the value in trying things which might not work and why communication is harder than technical problems.
🔗 12 Things I Learned During My First Year as a Machine Learning Engineer
Being your own biggest sceptic, the value in trying things which might not work and why communication is harder than technical problems.
Medium
12 Things I Learned During My First Year as a Machine Learning Engineer
Being your own biggest sceptic, the value in trying things which might not work and why communication is harder than technical problems.
TensorFlow 2.0 — Here Is What I’ve Learned From A.I. Day At Google
🔗 TensorFlow 2.0 — Here Is What I’ve Learned From A.I. Day At Google
From Research, Prototype to Production
🔗 TensorFlow 2.0 — Here Is What I’ve Learned From A.I. Day At Google
From Research, Prototype to Production
Medium
TensorFlow 2.0 — Here Is What I’ve Learned From A.I. Day At Google
From Research, Prototype to Production
Understanding PCA
🔗 Understanding PCA
We Discover How Principal Components Analysis Helps Us Uncover the Underlying Trends in Our Data
🔗 Understanding PCA
We Discover How Principal Components Analysis Helps Us Uncover the Underlying Trends in Our Data
Towards Data Science
Understanding PCA
We Discover How Principal Components Analysis Helps Us Uncover the Underlying Trends in Our Data
Python for Data Science | Data Science With Python | Python Data Science Tutorial
https://www.youtube.com/watch?v=mNdbcHECGN4
#PythonforDataScience #DataScienceWithPython #PythonDataScienceTutorial
🎥 Python for Data Science | Data Science With Python | Python Data Science Tutorial | Intellipaat
👁 1 раз ⏳ 21675 сек.
https://www.youtube.com/watch?v=mNdbcHECGN4
#PythonforDataScience #DataScienceWithPython #PythonDataScienceTutorial
🎥 Python for Data Science | Data Science With Python | Python Data Science Tutorial | Intellipaat
👁 1 раз ⏳ 21675 сек.
🔥Intellipaat Python for Data Science Course: https://intellipaat.com/python-for-data-science-training/
In this python for data science video you will learn end to end on data science with python. So this python data science tutorial will help you learn various python concepts and machine learning algorithms to get you started in this technology.
#PythonforDataScience #DataScienceWithPython #PythonDataScienceTutorial #PythonforDataScienceTraining #PythonforDataScienceCourse #LearnPython #PythonDataScienceYouTube
Python for Data Science | Data Science With Python | Python Data Science Tutorial | Intellipaat
🔥Intellipaat Python for Data Science Course: https://intellipaat.com/python-for-data-science-training/
In this python for data science video you will learn end to end on data science with python. So this python data science tutorial will help you learn various…
In this python for data science video you will learn end to end on data science with python. So this python data science tutorial will help you learn various…
🎥 Intro to Deep Learning NLP with PyTorch 04 LSTMs and Sequence Models
👁 1 раз ⏳ 2893 сек.
👁 1 раз ⏳ 2893 сек.
Seattle AI Workshops and Silicon Valley Python Workshops Microsoft Reactor event on 2019-06-28
Speaker: David Clark
Groups:
https://www.meetup.com/Seattle-Artificial-Intelligence-Workshops/
https://www.meetup.com/sv-python-workshops/Vk
Intro to Deep Learning NLP with PyTorch 04 LSTMs and Sequence Models
Seattle AI Workshops and Silicon Valley Python Workshops Microsoft Reactor event on 2019-06-28
Speaker: David Clark
Groups:
https://www.meetup.com/Seattle-Artificial-Intelligence-Workshops/
https://www.meetup.com/sv-python-workshops/
Speaker: David Clark
Groups:
https://www.meetup.com/Seattle-Artificial-Intelligence-Workshops/
https://www.meetup.com/sv-python-workshops/
Обработка изображений
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
Курс по обработке изображений с помощью #Python. В курсе рассматриваются: устройство цифровых изображений, коррекция яркости и цвета изображения, фильтрация изображений, частотный анализ и устройство формата JPEG
00 - Обработка изображений. О курсе
01 - Обработка изображений. Цифровое изображение. Чтение, запись, работа с пикселями
02 - Обработка изображений. Арифметические операции. Каналы. Вычисление яркости изображения
03 - Обработка изображений. Сопоставление фотографий Прокудина-Горского
04 - Обработка изображений. Линейная коррекция контраста
05 - Обработка изображений. Коррекция контраста цветного изображения
06 - Обработка изображений. Баланс белого. Модель «серого мира»
07 - Обработка изображений. Выравнивание гистограммы
08 - Обработка изображений. Операция свертки. Линейные фильтры
09 - Обработка изображений. Медианный фильтр
🎥 00 - Обработка изображений. О курсе
👁 1 раз ⏳ 256 сек.
🎥 01 - Обработка изображений. Цифровое изображение. Чтение, запись, работа с пикселями
👁 1 раз ⏳ 1050 сек.
🎥 02 - Обработка изображений. Арифметические операции. Каналы. Вычисление яркости изображения
👁 1 раз ⏳ 1062 сек.
🎥 03 - Обработка изображений. Сопоставление фотографий Прокудина-Горского
👁 1 раз ⏳ 782 сек.
🎥 04 - Обработка изображений. Линейная коррекция контраста
👁 1 раз ⏳ 992 сек.
🎥 05 - Обработка изображений. Коррекция контраста цветного изображения
👁 1 раз ⏳ 327 сек.
🎥 06 - Обработка изображений. Баланс белого. Модель «серого мира»
👁 1 раз ⏳ 512 сек.
🎥 07 - Обработка изображений. Выравнивание гистограммы
👁 1 раз ⏳ 531 сек.
🎥 08 - Обработка изображений. Операция свертки. Линейные фильтры
👁 1 раз ⏳ 2489 сек.
🎥 09 - Обработка изображений. Медианный фильтр
👁 1 раз ⏳ 955 сек.
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
Курс по обработке изображений с помощью #Python. В курсе рассматриваются: устройство цифровых изображений, коррекция яркости и цвета изображения, фильтрация изображений, частотный анализ и устройство формата JPEG
00 - Обработка изображений. О курсе
01 - Обработка изображений. Цифровое изображение. Чтение, запись, работа с пикселями
02 - Обработка изображений. Арифметические операции. Каналы. Вычисление яркости изображения
03 - Обработка изображений. Сопоставление фотографий Прокудина-Горского
04 - Обработка изображений. Линейная коррекция контраста
05 - Обработка изображений. Коррекция контраста цветного изображения
06 - Обработка изображений. Баланс белого. Модель «серого мира»
07 - Обработка изображений. Выравнивание гистограммы
08 - Обработка изображений. Операция свертки. Линейные фильтры
09 - Обработка изображений. Медианный фильтр
🎥 00 - Обработка изображений. О курсе
👁 1 раз ⏳ 256 сек.
Лектор: Влад Шахуро
Курс начального уровня учит обработке изображений с помощью языка программирования Python. В курсе рассматриваются: устройство...🎥 01 - Обработка изображений. Цифровое изображение. Чтение, запись, работа с пикселями
👁 1 раз ⏳ 1050 сек.
Лектор: Влад Шахуро
https://stepik.org/1280🎥 02 - Обработка изображений. Арифметические операции. Каналы. Вычисление яркости изображения
👁 1 раз ⏳ 1062 сек.
Лектор: Влад Шахуро
https://stepik.org/1280🎥 03 - Обработка изображений. Сопоставление фотографий Прокудина-Горского
👁 1 раз ⏳ 782 сек.
Лектор: Влад Шахуро
https://stepik.org/1280🎥 04 - Обработка изображений. Линейная коррекция контраста
👁 1 раз ⏳ 992 сек.
Лектор: Влад Шахуро
https://stepik.org/1280🎥 05 - Обработка изображений. Коррекция контраста цветного изображения
👁 1 раз ⏳ 327 сек.
Лектор: Влад Шахуро
https://stepik.org/1280🎥 06 - Обработка изображений. Баланс белого. Модель «серого мира»
👁 1 раз ⏳ 512 сек.
Лектор: Влад Шахуро
https://stepik.org/1280🎥 07 - Обработка изображений. Выравнивание гистограммы
👁 1 раз ⏳ 531 сек.
Лектор: Влад Шахуро
https://stepik.org/1280🎥 08 - Обработка изображений. Операция свертки. Линейные фильтры
👁 1 раз ⏳ 2489 сек.
Лектор: Влад Шахуро
https://stepik.org/1280🎥 09 - Обработка изображений. Медианный фильтр
👁 1 раз ⏳ 955 сек.
Лектор: Влад Шахуро
https://stepik.org/1280Автоматическая сегментация дыхательных органов
🔗 Автоматическая сегментация дыхательных органов
Ручная сегментация легких занимает около 10 минут и требуется определенная сноровка, чтобы получить такой же качественный результат, как при автоматической сегме...
🔗 Автоматическая сегментация дыхательных органов
Ручная сегментация легких занимает около 10 минут и требуется определенная сноровка, чтобы получить такой же качественный результат, как при автоматической сегме...
Хабр
Автоматическая сегментация дыхательных органов
Ручная сегментация легких занимает около 10 минут и требуется определенная сноровка, чтобы получить такой же качественный результат, как при автоматической сегментации. Автоматическая сегментация...
Как сравнить: «изумительный авто» и «уродливый барак», в маркетинговом опросе и в больших данных
#BigData
Все мы участвовали в опросах, онлайн или в реальной жизни. А когда начинаем новый проект, то без опросов не обойтись. Но иногда есть результаты опросов, с которыми непонятно что делать, кроме как улыбнуться, ниже, на картинке, результат опроса Всероссийского центра изучения общественного мнения (ВЦИОМ).
https://habr.com/ru/post/459052/
🔗 Как сравнить: «изумительный авто» и «уродливый барак», в маркетинговом опросе и в больших данных
Все мы участвовали в опросах, онлайн или в реальной жизни. А когда начинаем новый проект, то без опросов не обойтись. Но иногда есть результаты опросов, с которы...
#BigData
Все мы участвовали в опросах, онлайн или в реальной жизни. А когда начинаем новый проект, то без опросов не обойтись. Но иногда есть результаты опросов, с которыми непонятно что делать, кроме как улыбнуться, ниже, на картинке, результат опроса Всероссийского центра изучения общественного мнения (ВЦИОМ).
https://habr.com/ru/post/459052/
🔗 Как сравнить: «изумительный авто» и «уродливый барак», в маркетинговом опросе и в больших данных
Все мы участвовали в опросах, онлайн или в реальной жизни. А когда начинаем новый проект, то без опросов не обойтись. Но иногда есть результаты опросов, с которы...
Хабр
Как сравнить: «изумительный авто» и «уродливый барак», в маркетинговом опросе и в больших данных
Все мы участвовали в опросах, онлайн или в реальной жизни. А когда начинаем новый проект, то без опросов не обойтись. Но иногда есть результаты опросов, с которы...