Аналог фейсбучной ленты для Телеграма. Тупенький ИИ OLEG

Этот пост — о том, как я решил сделать систему коллаборативной фильтрации постов из пабликов Телеграма на основе машинного обучения.
И сделал: OLEG AI
Идея
В мире наступает революция ИИ, и в какой то момент мне стало казаться, что без меня она насту…

Уровни зрелости ML-процессов (процессов, связанных с Машинным Обучением)

Машинное обучение выходит из зоны хайпа. И сложно однозначно сказать насколько это хорошо или плохо, но что совершенно точно видно — все больше людей задаются вопросами «а деньги где?», все меньше футуристических статей про тотальную победу машины над …

Обнаружение объектов с помощью YOLOv3 на Tensorflow 2.0

До появления YOLO большинство способов обнаружения объектов пытались адаптировать классификаторы для детекции. В YOLO же, обнаружение объектов было сформулировано как задача регрессии на пространственно разделенных ограничивающих рамок (bounding boxes)…

Как победить букмекеров с помощью ИИ: опыт студентов магистратуры «Наука о данных»

Привет, Хабр! Сегодня хотим представить вам проект студентов магистратуры «Наука о данных» НИТУ МИСиС и Zavtra.Online (подразделении SkillFactory по работе с университетами) созданный на внутреннем хакатоне, который прошел в марте. Команда поделится ре…

Нейродайджест: главное из области машинного обучения за апрель 2021

Чтобы состарить лицо на фотографии, сменить прическу или заставить его улыбаться, нужно изучить семантику, содержащуюся в отдельных слоях обученной GAN-модели. Недавние исследования генеративно-состязательных сетей показали, что разные слои содержат ра…

[Перевод] Топ 3 статистических парадокса в Data Science

Ошибки наблюдения и различия в подгруппах могут легко привести к статистическим парадоксам в любом прикладном решении data science. Игнорирование этих элементов может полностью дискредитировать заключения нашего анализа.Действительно, не так уж и редко…

Врач со знанием Data Science – путь к уникальной специальности

Как сближение медицины и Data Science открывает новое направление деятельности. И что наука о работе с данными может привнести в российское здравоохранение уже в ближайшие несколько лет. Читать далее…

[Перевод] Facebook Prophet + Deep Learning = NeuralProphet

Изучая прогнозирование временных рядов, рано или поздно вы наткнетесь на чрезвычайно популярную модель Prophet, разработанную Facebook. Она приобрела свою большую популярность благодаря тому, что обеспечивает хорошие показатели с точки зрения точности,…

[Перевод] Перспективные архитектуры для современных инфраструктур данных

Как IT-индустрия мы исключительно хорошо умеем создавать большие и сложные программные системы. Но сейчас мы начинаем наблюдать рост массивных и сложных систем, построенных вокруг данных, для которых основная ценность системы для бизнеса заключается в …