​​Что почитать сегодня – NOTA AI/ML Daily Digest. 1. Постановка задачи компьютерного зрения Автор делится своим многолетним опытом в области компьютерного зрения, распознавания образов и машинного обучения. Основная тема статьи - распространённые ошибки при формулировке задач CV и важность тестовой базы примеров для корректной работы систем. База данных необходима для определения границ применения алгоритма и предсказуемости его поведения в разных ситуациях. Статья содержит примеры из реальной практики и советы по сбору репрезентативной базы данных. https://habr.com/ru/articles/274725/ ———————————————————— 2. Trunk-Based Development: The Key to Better and Faster Software Статья объясняет принципы trunk-based development (TBD) - методологии разработки ПО, фокусирующейся на одной главной ветке кода. Автор анализирует, как TBD может улучшить качество и ускорить процесс разработки за счет коротких жизненных циклов веток, частых коммитов, непрерывной интеграции и доставки (CI/CD), автоматизированного тестирования и использования флагов функций. Сравнивается с другими стратегиями ветвления и даются советы по реализации TBD в организациях для достижения лучшей эффективности и скорости разработки. https://semaphoreci.medium.com/trunk-based-development-the-key-to-better-and-faster-software-577a76fad3cf ———————————————————— 3. sense2vec in python3 Статья посвящена инструменту sense2vec для получения синонимов и корреляций по ключевым словам в Python. Рассказывается о том, как использовать sense2vec без обучения собственного корпуса текстов, и предоставляются два предварительно обученных набора векторов с Reddit 2015 и 2019 годов. Описываются шаги установки, импорта библиотек, использования sense2vec и решение распространенных проблем. Автор даёт советы для работы с инструментом, включая выбор подходящего набора векторов и избегание ошибок нехватки памяти. https://medium.com/nerd-for-tech/sense2vec-in-python3-9d3db9557495 ———————————————————— Теги: #devblog #image_ai #devops #python