YOLOv8 - это новейшее семейство моделей обнаружения объектов на базе YOLO от Ultralytics, обеспечивающих самые современные характеристики.

https://habr.com/ru/post/710016/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=710016

В этой статье я хочу разобрать отдельный сегмент предобработки данных, а именно показать, насколько балансировка тренировочных данных может качественно повлиять на конечный результат, а также чуть глубже погрузиться в суть работы механизма взвешивания слов TF-IDF

https://habr.com/ru/post/677512/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=677512

Привет,

Это статья нашего бывшего коллеги, Андрея Лукьяненко, который работал над проектом по созданию медицинского чат-бота. Андрей покинул нашу компанию по собственному желанию (и с большим сожалением для нас), но несмотря на это, мы решили опубликовать его материал. Мы уверены, что эта статья будет полезна всем, кто работает над созданием специализированных чат-ботов.

Итак, передаем слово Андрею Лукьяненко, бывшему техлиду MTS AI.

В последние годы рынок телемедицины (дистанционных медицинских услуг) и в целом медтеха активно растет, и пандемия коронавируса только ускорила его развитие. Такие технологии востребованы, потому что они относительно дешевы, доступны вне зависимости от места проживания пациента и дают возможность самостоятельно выбирать врачей.

https://habr.com/ru/post/670144/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=670144

Данная работа является пересказом статьи Jingzhou Liu, Wei-Cheng Chang, Yuexin Wu, and Yiming Yang. 2017. Deep Learning for Extreme Multi-label Text Classification. In Proceedings of the 40th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR '17). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 115–124. https://doi.org/10.1145/3077136.3080834

Одно из направлений работ в нашей лаборатории Unidata Labs – классификация записей материально-технических ресурсов (МТР) с применением машинного обучения. В этой статье мы бы хотели кратко разобрать нашу постановку задачи как таковую, и после чего предложить разбор одного из методов, которым эта задача могла бы решаться.

Вкратце, продукт Юнидата МТР работает с данными, относящимися к материально-техническим ресурсам клиентов, которые представлены в Юнидата как реестр — т.е., коллекция записей. Записи МТР, как правило, содержат очень большое количество полей, но нас интересует только одно — полное наименование. Оно может выглядеть примерно так...

https://habr.com/ru/post/665638/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=665638

Недавно, постигая азы Машинного Обучения и изучая классификацию, я наткнулся на precision и recall. Диаграммки, которые часто вставляют, объясняя эти концепции, мне не помогли понять отличия между ними. Но чудо, я придумал объяснение, которое понятно мне, и я надеюсь, что оно поможет кому-нибудь из вас на пути изучения ML (возможно это объяснение кто-то придумал до меня) .

Перед тем как начинать, давайте представим горку песка, но в этом песке ещё есть песчаные камни, они ведь тоже являются песком, так? Также в этом песке есть некоторый мусор. Наша задача - просеять песок...

https://habr.com/ru/post/661119/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=661119