Нейронные сети

Визуальный поиск – революция в E-commerce

О том, как превратить камеру смартфона в удобный инструмент поиска чего угодно за несколько секунд, а так же, кому и чем это выгодно - читайте в нашей статье.

Визуальный поиск – революция в E-commerce
Ирина Мельниченко

8 мин чтения

Визуальный поиск и распознавание объектов по фотографии, распознаем точную модель техники за пару секунд

Визуальный поиск позволяет пользователю сфотографировать предмет или навести на него камеру, и получить ссылку на этот товар в интернет-магазине.

Ирина Мельниченко

5 мин чтения

Визуальный поиск и распознавание объектов по фотографии, распознаем точную модель техники за пару секунд

Что такое GAN – генеративно-состязательные нейронные сети и как их применять для генерации изображений

Что такое генеративно-состязательные нейронные сети, GAN? Как они могут генерировать тексты и изображения. Разбираемся на картинках и простых примерах вместе в нашей статье.

Ирина Мельниченко

7 мин чтения

Что такое GAN – генеративно-состязательные нейронные сети и как их применять для генерации изображений

Сверточная нейронная сеть – простое объяснение CNN и её применение

Сверточная нейронная сеть - СНС, CNN – основной инструмент для классификации и распознавания объектов, лиц на фотографиях, и распознавания речи. Мы не будем оперировать математическими терминами и теорией, а рассмотрим...

Ирина Мельниченко

7 мин чтения

Сверточная нейронная сеть – простое объяснение CNN и её применение

ML: Нейронные сети и глубокое обучение

ML: Нейронные сети и глубокое обучение

Нейронные сети используют как альтернативу всем существующим алгоритмам для машинного перевода, распознавания речи и музыки, обработки изображений, определения объектов на фото и видео. Подробности читайте в статье...

Ирина Мельниченко

5 мин чтения

Ансамбли моделей машинного обучения

Ансамбли – сочетание сразу нескольких алгоритмов, которые учатся одновременно и исправляют ошибки друг друга. На сегодняшний день именно они дают самые точные результаты, поэтому именно их чаще всего используют все...

Ирина Мельниченко

3 мин чтения

Ансамбли моделей машинного обучения

Обучение с подкреплением в машинном обучении

Обучение с подкреплением, или Reinforcement learning - это почти то же самое, что и обучение с учителем, но в роли “учителя” выступает настоящая или виртуальная среда. Подробнее об этом читайте в нашей статье.

Ирина Мельниченко

7 мин чтения

Обучение с подкреплением в машинном обучении

Классическое машинное обучение: задачи классификации, обобщения, кластеризации данных

Классическое машинное обучение, или Classical Machine Learning, строится на классических статистических алгоритмах и решает вопросы, связанные с принятием решений на основе данных. Подробнее об этом в нашей статье.

Ирина Мельниченко

7 мин чтения

Классическое машинное обучение: задачи классификации, обобщения, кластеризации данных

Нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект: в чем разница и для чего их используют

Нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект: в чем разница и для чего их используют

В этой статье мы раз и навсегда разберемся, как не смешивать в одну кучу машинное обучение, искусственный интеллект и нейросети. Разбираем, что к чему на картинках и простых примерах.

Ирина Мельниченко

11 мин чтения

Блог
Нейронные сети - Neural Networks в Украине 8 Категории

По вашему запросу ничего найдено :(

Возможно, вас заинтересует:

  • Дизайн vs контент: как плохим контентом испортить крутой дизайн

    Как плохой контент портит хороший дизайн, как обеспечить единство контента и дизайна

    Ирина Мельниченко для UX/UI Дизайн

    4 мин чтения

  • Дизайн vs контент: как плохим контентом испортить крутой дизайн

    Как плохой контент портит хороший дизайн, как обеспечить единство контента и дизайна

    Ирина Мельниченко для UX/UI Дизайн

    4 мин чтения

  • Дизайн vs контент: как плохим контентом испортить крутой дизайн

    Как плохой контент портит хороший дизайн, как обеспечить единство контента и дизайна

    Ирина Мельниченко для UX/UI Дизайн

    4 мин чтения

смотреть все результаты