На прошлой лекции мы получили первое представление о компьютерном зрении и его истории. Сегодня мы обсудим алгоритмы классификации изображений и увидим, как они работают на практике.
26 июля 2019
Посты автора
На прошлой лекции мы получили первое представление о компьютерном зрении и его истории. Сегодня мы обсудим алгоритмы классификации изображений и увидим, как они работают на практике.
В первой части статьи мы обсудили, какие бывают аномалии в реальном мире, почему важно их находить и как для этого используется машинное обучение. Теперь попробуем извлечь из аномалий реальную пользу и применим наши знания на практике с помощью нескольких примеров на Python.
Нейронный машинный перевод (НМП) позволяет преодолеть многие недостатки традиционных систем перевода по фразам. Но в то же время нейронные модели более сложны как в обучении, так и в самом переводе. Мы подготовили статью, в которой Google представила новую систему нейронного перевода GNMT для решения этих проблем.