Рубрика «python» - 50

В этой статье я хочу продемонстрировать R Markdown — удобную надстройку для программирования вашего проекта как на R, так и на Python, позволяющую программировать некоторые элементы вашего проекта на двух языках и управлять объектами, созданными на одном языке, с помощью другого языка. Это может быть полезно потому, что:

  1. Позволяет писать код на привычном языке, но при этом использовать функции, существующие только в другом языке.
  2. Позволяет напрямую сотрудничать с коллегой, который программирует на другом языке.
  3. Даёт возможность работать с двумя языками и со временем научиться свободно владеть ими.

Как быть билингвом в Data Science - 1


Читать полностью »

Хочу поделиться методами освоения Data science с нуля человеком из другой ИТ специальности. Цель: дать понять, подходит ли Вам эта специальность в принципе, и рассказать про эффективные подходы к самообучению, которые мне помогли (отдельно планирую потом детальные статьи по отдельным темам).

Отличные материалы уже существуют по большинству конкретных тем, я сам по ним учился.
Читать полностью »

Алгоритмы по детекции лиц плотно вошли в нашу жизнь, хотя и не все это замечают. Началось всё в 2015 году со сферы развлечений. Стартап Looksery, занимающийся разработкой AR-фильтров, был куплен Snapchat. Приложение распознавало лицо человека на фотографии и накладывало на него весёлые рожицы. Чуть позже, в начале 2016 года, Facebook купил белорусский стартап MSQRD и запустил маски в Facebook Stories. Но это можно считать только обкаткой таких технологий.

В этой статье можно прочитать, как используются системы идентификации, узнать про слабые места компьютерных алгоритмов, а также попробовать запустить нейронную сеть по детекции и идентификации лиц на собственном компьютере.

Нейросети в большом городе. Разбираемся, как они помогают идентифицировать людей, и запускаем собственную нейросеть - 1


Читать полностью »

Модели глубокого обучения улучшаются с увеличением количества данных и параметров. Даже с последней моделью GPT-3 от Open AI, которая использует 175 миллиардов параметров, нам ещё предстоит увидеть плато роста количества параметров.

Для некоторых областей, таких как NLP, рабочей лошадкой был Transformer, который требует огромных объёмов памяти графического процессора. Реалистичные модели просто не помещаются в памяти. Последний метод под названием Sharded  [букв. ‘сегментированный’] был представлен в Zero paper Microsoft, в котором они разработали метод, приближающий человечество к 1 триллиону параметров.

Специально к старту нового потока курса по Machine Learning, делюсь с вами статьей о Sharded в которой показывается, как использовать его с PyTorch сегодня для обучения моделей со вдвое большей памятью и всего за несколько минут. Эта возможность в PyTorch теперь доступна благодаря сотрудничеству между командами FairScale Facebook AI Research и PyTorch Lightning.

Как экономить память и удваивать размеры моделей PyTorch с новым методом Sharded - 1


Читать полностью »

В данной статье я покажу и расскажу, как можно сгенерировать аватарки как на Github.

Результат генерации для ника "test1"
Результат генерации для ника "test1"

Для начала нужно понять, как устроена аватарка с Github'а. На первый взгляд, это просто случайный набор закрашенных квадратов (далее, блоков) в удачном порядке на сером фоне.

Сколько квадратов в аватарке
Сколько квадратов в аватарке

Читать полностью »

Немного веселья с компьютерным зрением и CNN с маленькой базой данных.

Как я научила свой компьютер играть в пары используя OpenCV и Глубокое обучение - 1

Читать полностью »

Предыстория

Весной 2020 года я впервые попробовал себя в разработке сайтов бэкенд я писал на питоне а на фронте пришлось использовать js и он вызвал у меня отторжение(тут надо уточнить, что я не считаю js ужасным языком, просто он мне не понравился). Не долго думая я начал писать транслятор с питона в явускрипт(а если бы погуглил то нашел бы это и это). об этом трансляторе и пойдет речь.

Отличия от других трансляторов

Читать полностью »

Добрый день, уважаемыее.

Читать полностью »

ИИ итоги уходящего 2020-го года в мире машинного обучения - 1

Подведем основные итоги уходящего года. Рассмотрим самые громкие открытия в мире компьютерного зрения, обработки естественного языка, генерации изображений и видео, а также крупный прорыв в области биологии. Коротко о самом главном за год!

Если тебе интересно машинное обучение, то приглашаю в «Мишин Лернинг»Читать полностью »

Эволюция команды разработки - 1

Весной 2019 года меня пригласили руководить разработкой в небольшой стартап, занимающийся обработкой Big Data.

За год руководства было решено немало важных вопросов и их решений, о которых я сегодня буду рассказывать. Статья в большей степени предназначена для руководителей и тимлидов разработки, в команде которой требуются перемены. У читателя может сложиться мнение, что у меня и команды не было скучных рутинных задач, это не так. Эта часть работы будет пропущена.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js