ИИ и Работа с ним | NOTA
#algorithms
Канал
21
подписчик
46
ссылок
Ежедневный дайджест самых интересных статей про AI и машинное обучение.
По всем вопросам: @nota_admin
К первому сообщению
Что почитать сегодня – NOTA AI/ML Daily Digest.
1. Шесть степеней свободы: 3D object detection и не только
Статья рассматривает задачу определения положения 3D объектов на изображении. Рассматриваются основные этапы решения этой задачи: получение 3D модели объекта, детекция ключевых точек на изображении, применение алгоритма PnP для нахождения параметров преобразования из 3D в 2D.
https://habr.com/ru/companies/ods/articles/522836/
————————————————————
2. Topic Modeling with BERTopic
Статья посвящена тематическому моделированию (topic modeling) с использованием библиотеки BERTopic для языка Python. Рассматривается процесс подготовки текстовых данных, выбора количества топиков и интерпретация полученных результатов.
https://medium.com/cmotions/topic-modeling-with-bertopic-71834519b956
————————————————————
3. Solve the Project Euler Problems in Python — Introduction and Problems 1–3
Статья посвящена разбору первых трех задач сайта Project Euler и их решению на Python. Первая задача касается нахождения суммы всех кратных 3 и 5 меньше 1000. Вторая - суммы четных чисел в ряде Фибоначчи меньше 4 млн. Третья задача находит наибольший простой делитель числа 600851475143.
https://levelup.gitconnected.com/solve-and-understand-the-project-euler-problems-in-python-introduction-and-problems-1-3-32625d1633f7
————————————————————
Теги:
#image_ai #python #nlp #algorithms
1. Шесть степеней свободы: 3D object detection и не только
Статья рассматривает задачу определения положения 3D объектов на изображении. Рассматриваются основные этапы решения этой задачи: получение 3D модели объекта, детекция ключевых точек на изображении, применение алгоритма PnP для нахождения параметров преобразования из 3D в 2D.
https://habr.com/ru/companies/ods/articles/522836/
————————————————————
2. Topic Modeling with BERTopic
Статья посвящена тематическому моделированию (topic modeling) с использованием библиотеки BERTopic для языка Python. Рассматривается процесс подготовки текстовых данных, выбора количества топиков и интерпретация полученных результатов.
https://medium.com/cmotions/topic-modeling-with-bertopic-71834519b956
————————————————————
3. Solve the Project Euler Problems in Python — Introduction and Problems 1–3
Статья посвящена разбору первых трех задач сайта Project Euler и их решению на Python. Первая задача касается нахождения суммы всех кратных 3 и 5 меньше 1000. Вторая - суммы четных чисел в ряде Фибоначчи меньше 4 млн. Третья задача находит наибольший простой делитель числа 600851475143.
https://levelup.gitconnected.com/solve-and-understand-the-project-euler-problems-in-python-introduction-and-problems-1-3-32625d1633f7
————————————————————
Теги:
#image_ai #python #nlp #algorithms
Что почитать сегодня – NOTA AI/ML Daily Digest.
1. Slovo и русский жестовый язык
В статье описывается процесс сбора и обработки большого датасета на русском жестовом языке для задачи распознавания жестов. Авторы рассказывают об особенностях жестового языка, привлечении экспертов, этапах сбора и обработки данных, обучении нейросетей. Представлены результаты распознавания и демонстрация работы приложения.
https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/737018/
————————————————————
2. A Human-Friendly Introduction To Machine Learning
В статье дается простое пояснение основных концепций машинного обучения для неспециалистов. Автор рассказывает о таких понятиях как супервизорное и несупервизорное обучение, регрессия, классификация, кластеризация, на простых примерах демонстрируя суть методов обучения машин.
https://medium.com/latinxinai/a-human-friendly-introduction-to-machine-learning-c02c72925660
————————————————————
3. Soil Based Zone Generation at Pattern Ag
Статья посвящена генерации зон на полях для сельскохозяйственных нужд с учетом типов почв и их свойств. Автор описывает подход компании Pattern Ag к анализу данных о почвах для определения оптимальных границ зон и повышения урожайности.
https://medium.com/pattern-ag-tech-blog/soil-based-zone-generation-for-pattern-ag-sample-planning-37d360a6a116
————————————————————
Теги:
#nlp #algorithms #devblog
1. Slovo и русский жестовый язык
В статье описывается процесс сбора и обработки большого датасета на русском жестовом языке для задачи распознавания жестов. Авторы рассказывают об особенностях жестового языка, привлечении экспертов, этапах сбора и обработки данных, обучении нейросетей. Представлены результаты распознавания и демонстрация работы приложения.
https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/737018/
————————————————————
2. A Human-Friendly Introduction To Machine Learning
В статье дается простое пояснение основных концепций машинного обучения для неспециалистов. Автор рассказывает о таких понятиях как супервизорное и несупервизорное обучение, регрессия, классификация, кластеризация, на простых примерах демонстрируя суть методов обучения машин.
https://medium.com/latinxinai/a-human-friendly-introduction-to-machine-learning-c02c72925660
————————————————————
3. Soil Based Zone Generation at Pattern Ag
Статья посвящена генерации зон на полях для сельскохозяйственных нужд с учетом типов почв и их свойств. Автор описывает подход компании Pattern Ag к анализу данных о почвах для определения оптимальных границ зон и повышения урожайности.
https://medium.com/pattern-ag-tech-blog/soil-based-zone-generation-for-pattern-ag-sample-planning-37d360a6a116
————————————————————
Теги:
#nlp #algorithms #devblog