В видео рассказывается о том, как с помощью библиотеки OpenCV можно изменять изображения и выделять контуры. Распознавание номера продемонстрировано с помощью библиотеки pyTesseract.
#Ai | Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Pipenv - популярный инструмент, используемый для управления зависимостями Python и виртуальными средами. Это предоставляет разработчикам простой и эффективный способ обработки зависимостей для их проектов на Python. Это особенно полезно для проектов в области науки о данных, часто связанных с работой со множеством различных библиотек.
#Pipenv #data_science | Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Стартовал прием заявок на Технологический конкурс НТИ Up Great «Экстренный поиск»!
Участникам предстоит преодолеть комплексный технологический барьер, предусматривающий разработку технологий и технических решений, объединенных в единую систему, позволяющую эффективно использовать техническое зрение при поиске пропавших людей с применением беспилотных воздушных судов (БВС).
На первом этапе (Сателлит №1) участникам необходимо разработать программное решение для поиска объектов (людей) на изображениях, полученных с БВС.
Призовой фонд Сателлита №1 составляет 5 млн руб.
Лучшим командам, удовлетворяющим требованиям технического регламента, организаторами будут предоставлены БВС для участия во втором этапе (Сателлит №2) и финале конкурса.
Призерами и победителями могут стать только налоговые резиденты РФ.
📲 Заявки на Сателлит № 1 принимаются до 12 июня 2023 г. по ссылке.
Конкурс организуется совместно МФТИ, Фондом НТИ и добровольческим поисково-спасательным отрядом «ЛизаАлерт». Общий призовой фонд составляет 135 млн руб.
Участникам предстоит преодолеть комплексный технологический барьер, предусматривающий разработку технологий и технических решений, объединенных в единую систему, позволяющую эффективно использовать техническое зрение при поиске пропавших людей с применением беспилотных воздушных судов (БВС).
На первом этапе (Сателлит №1) участникам необходимо разработать программное решение для поиска объектов (людей) на изображениях, полученных с БВС.
Призовой фонд Сателлита №1 составляет 5 млн руб.
Лучшим командам, удовлетворяющим требованиям технического регламента, организаторами будут предоставлены БВС для участия во втором этапе (Сателлит №2) и финале конкурса.
Призерами и победителями могут стать только налоговые резиденты РФ.
📲 Заявки на Сателлит № 1 принимаются до 12 июня 2023 г. по ссылке.
Конкурс организуется совместно МФТИ, Фондом НТИ и добровольческим поисково-спасательным отрядом «ЛизаАлерт». Общий призовой фонд составляет 135 млн руб.
Я расскажу, почему именно сейчас Data Science оказывается одной из главных причин радикального изменения информационных технологий – а через них, в свою очередь, промышленности и жизни людей в целом.
#data_science | Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Привет всем, кто работает с ML-моделями и занимается аналитикой данных! В новом дайджесте для вас много интересных обзоров по инструментам — как говорится, ни ClearML и Airflow едиными. Рынок решений стремительно развивается, и наши подборки помогут вам держать руку на пульсе.
#machine_learning | Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
С каждым годом растет популярность Интернета Вещей (IoT), умных устройств, увеличивается число встраиваемых систем, удешевляется производство одноплатных компьютеров и плат с программируемыми микроконтроллерами. Поэтому такие штуки как Arduino и Raspberry Pi становятся всё более и более популярными и актуальными. Поэтому сегодня я расскажу, что такое Arduino и познакомлю вас с основными понятиями связанных с ним. А также узнаем как можно программировать Arduino с помощью Python.
#data_science | Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Fastai — Библиотека упрощает обучение быстрым и точным нейронным сетям, используя современные передовые методы. Библиотека основана на исследованиях в области передовых методов Deep Learning, проводимых на fast ai, и включает в себя «из коробки» поддержку моделей видения, текста, таблиц и коллабов (совместная фильтрация).
#Fastai #data_science | Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Этот модуль дает интуитивно понятное введение в очень фундаментальные концепции переобучения и недообучения в машинном обучении. Модели машинного обучения никогда не могут делать идеальные прогнозы: ошибка теста никогда не равна нулю. Этот провал происходит из-за фундаментального компромисса между гибкостью моделирования и ограниченным размером обучающего набора данных .
#machine_learning | Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Описание:
#data_science | Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Shogun – это бесплатный набор инструментов с открытым исходным кодом, используемый для машинного обучения и реализованный на C ++. Он поддерживает интерфейс для нескольких языков (Python, Java, C #, Ruby и т.д.) и платформ (Linux, Windows, macOS).
#Shogun #data_science | Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Во время перекрестной проверки многие модели обучаются и оцениваются. Действительно, количество элементов в каждом массиве вывода cross_validateявляется результатом одной из этих fit/ scoreпроцедур
#machine_learning | Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что такое нейронные сети, и как они работают? Мы рассмотрим довольно простую нейросеть, но почти все принципы, о которых расскажет автор, также применимы для построения и более сложных современных нейросетей.
#Нейронные_сети | Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Sktime – это инструментарий для машинного обучения на Python с открытым исходным кодом, разработанный специально для работы с временными рядами.
Sktime расширяет API scikit-learn для решения задач временных рядов. В нем собраны все необходимые алгоритмы и инструменты преобразования для эффективного решения задач регрессии временных рядов, прогнозирования и классификации.
#Sktime #data_science | Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В этом видео мы пробуем плагины для ChatGPT (GPT-4) и это, явно, стоит увидеть!
#Ai | Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
PyTorch — современная библиотека глубокого обучения, развивающаяся под крылом Facebook. Она не похожа на другие популярные библиотеки, такие как Caffe, Theano и TensorFlow. Она позволяет исследователям воплощать в жизнь свои самые смелые фантазии, а инженерам с лёгкостью эти фантазии имплементировать.
#PyTorch | Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Azure ML — Сервис машинного обучения на платформе Microsoft Azure, в котором можно выстраивать обработку данных в виде граф и проводить вычисления на удаленных серверах, с возможностью включения кода на языке Python и на других.
#Azure_ML #data_science | Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что такое ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ и чем оно отличается от МАШИННОГО? Разберём в этом видео
#Deep_learning | Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Broadcasting — появился лишь в одном из последних релизов. Многие операции в PyTorch теперь поддерживают broadcasting в привычном NumPy стиле.
#PyTorch | Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
SymPy — как следует из названия, представляет собой библиотеку Python для символьных вычислений, которая в основном ориентирована на алгебраические вычисления. Многие специалисты по данным используют библиотеку
SymPy для промежуточного математического анализа данных. Позже этот анализ может быть использован другими библиотеками машинного обучения.
#SymPy #data_science | Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В данном видео учимся взаимодействовать с нейросетью OpenAI и генирурем изображения из переданного текста с помощью Python.
#Ai | Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Использование значений Шепли во фреймворке SHAP напоминает их классическое применение тем, что они отражают индивидуальное влияние признаков то есть — признаки не обязательно взаимодействуют друг с другом вместо этого каждый из признаков вносит независимый вклад в результаты работы модели
#machine_learning | Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM