Библиотека Transformers предоставляет доступ к огромному кол-ву современных предобученных моделей глубокого обучения. В основном основаных на архитектуре трансформеров. Модели решают весьма разнообразный спектр задач: NLP, CV, Audio, Multimodal, Reinforcement Learning, Time Series.

В этой статье пройдемся по основным ее возможностям и попробуем их на правктике.

https://habr.com/ru/post/704592/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=704592

В предыдущей публикации я рассказала о нашем сервисе, который теперь имеет запатентованное название CarDamageTest. Он предназначен для автоматической оценки технического состояния автомобилей на основе технологий искусственного интеллекта. И сейчас мне хотелось бы вынести на ваше обсуждение трансформацию этого сервиса в полноценную цифровую бизнес-экосистему для автовладельцев и компаний, работающих в автомобильном бизнесе.

В статье мы обсудим преимущества бизнес-экосистем по сравнению с обычными сервисами для клиентов, рассмотрим выгоды участия в таких системах для бизнеса, ну а в конце статьи вы найдете ссылки для скачивания нашего сервиса.

https://habr.com/ru/post/691324/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=691324

Каждая дипломная работа в Практикуме — самостоятельный проект. Здесь нет подробных вводных или подсказок — студенты сами ищут решения и пробуют разные подходы. И здесь нужны все знания, которые накопились за время прохождения курса, а может, даже чуть больше. Звучит серьёзно, но студентов трудности не останавливают. В этой статье расскажем, как команда выпускников курса «Мидл Python-разработчик» создала рекомендательную систему для онлайн-кинотеатра с нуля.

https://habr.com/ru/post/669780/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=669780

Нам удалось поработать с заказчиком, который решил выпустить на рынок сервис по определению птиц вкупе с камерами. Нам предстояло обучить камеры определять птиц в своем объективе, а затем, научить сервис определять вид и пол птиц.

Мы уже рассказывали, как обучали нейронную сеть в камерах распознавать птиц. В этой статье речь пойдет про видовое определение снятых птиц. История оказалась еще более сложной, чем первая.

https://habr.com/ru/post/667194/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=667194

Нейронные сети используются для множества задач, но слышали ли вы когда-нибудь про распознавание птиц? Мы – нет, поэтому возможность поработать над этим проектом очень нас захватила, а опыт по итогу оказался крайне интересным.

Птицы миллионы лет эволюционировали в сторону незаметности и слияния с окружающей средой, чтобы избежать хищников. Поэтому ученым и любителям птичек достаточно сложно искать птиц среди деревьев и кустарников. Но вот наблюдать за ними с помощью видеокамеры, не выходя из дома, — прекрасный способ, который сильно экономит время. Особенно если искусственный интеллект избавит пользователя от необходимости просматривать часы видеозаписей в поисках птиц, просто отправив уведомление на телефон, когда птица попала в поле зрения камеры. Более того, искусственный интеллект еще и автоматически определит её вид.

https://habr.com/ru/post/662770/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=662770