Блог Machine Learning → Полезные материалы по Machine Learning | OTUS
Прямо сейчас идет открытый вебинар «Случайный лес - мощная техника ансамблирования в ML» . Присоединяйтесь!
Основные термины Reinforcement Learning

Reinforcement Learning -- это обучение с подкреплением и ML-метод, при использовании которого система обучается посредством проб и ошибок. Рассмотрим основную идею и термины.

Знакомство с Google Colab

Google Colab -- прекрасное решение для студентов, специалистов по обработке данных и исследователей в области ИИ. Этот инструмент позволяет писать и выполнять код Python в веб-браузере, не требуя никаких настроек и обеспечивая при этом бесплатный доступ к графическим процессорам Google. Но давайте обо всем по порядку.

NLP-конвейер

Некоторые задачи, возникающие при обработке естественного языка, ранее решались посредством классических ML-алгоритмов. В результате для решения большинства из них нужен был тщательный выбор архитектуры, не говоря уже о кропотливом ручном сборе и обработке признаков. Но сегодня нейросети способны выдавать более точные результаты, если сравнивать с теми же классическими моделями. К тому же, сформирован общий подход для решения NLP-задач -- NLP-конвейер.

Коррекция цвета и экспозиции в CV

Распознавание цвета в системах Computer Vision (CV) помогает определять свойства материалов и решать другие не менее важные задачи. В результате можно узнать, из чего объект сделан, в каком он состоянии. К примеру, с помощью черно-белого изображения вы вряд ли поймете, созрели ягоды или нет. При использовании цветного изображения ситуация меняется.

Локализация наблюдателя и контроль измерений в CV

Современные алгоритмы локализации дают возможность определять позицию камеры относительно сцены, то есть выполнять локализацию. В результате можно найти отличия в сцене в контексте последующих изменений на уровне облака точек. Речь может идти о присутствии в сцене новых объектов или, к примеру, об изменении охвата сцены.

Выделяем сущности и факты с NLP

Как известно, NLP применяется для машинного перевода, текстового анализа, синтеза и распознавания речи, разработки диалоговых систем. Кроме этого, популярной задачей NLP является NER -- извлечение именованных сущностей из текста (Named-entity recognition). Что это значит? Рассмотрим на примерах.

Задачи NLP: речь и диалоговые системы

Среди современных задач, решаемых с помощью NLP, можно выделить задачи, связанные с синтезом и распознаванием речи, разработкой диалоговых систем. Расскажем о них несколько слов.

Задачи, решаемые NLP: машинный перевод и анализ текстов

С каждым годом применение Natural Language Processing увеличивается, в связи с чем растет и NLP-рынок. Это неудивительно, ведь интеллектуальные устройства используются все чаще, как и облачные решения и программные приложения, основанные на NLP.

Сегодня NLP может решать самые разные задачи. В этой заметке мы вкратце рассмотрим область, связанную с обработкой текстовой информации.

Калибровка камер в компьютерном зрении

Среди современных технологий калибровки камер в Computer Vision можно выделить два основных вида: калибровку по сцене и фотограмметрическую калибровку. Рассмотрим их подробнее.

Выборка и генеральная совокупность. Центральная предельная теорема

Поговорим о том, что такое выборка и генеральная совокупность, чем они отличаются, и возможно ли определить генеральную совокупность при ограниченном наборе данных.

Популярное
Сегодня тут пусто