Если открыть статистику по запросу modx, первое впечатление довольно приятное: частотность — 8 011. Для довольно нишевой CMS выглядит солидно. Можно быстро сделать вывод: вот он, большой массив интереса к MODX. Остаётся посмотреть, что именно люди ищут, разбить запросы по темам и работать дальше. Проблема обнаруживается после раскрытия списка:
Рубрика «классификация»
MODX, Yamaha и 324 строки шума: почему широкий поисковый запрос нельзя читать буквально?
2026-09-14 в 12:39, admin, рубрики: cms, modx, yamaha, классификация, очистка данных, поисковые запросы, Яндекс WordstatНеоднозначные выводы о ROI в УЗИ классификации
2026-06-06 в 12:27, admin, рубрики: efficientnet, классификация, классификация изображений, Компьютерное зрение, медицина, опухоль, сегментация, узиВ медицинском компьютерном зрении есть идея, перед которой трудно устоять: сначала найти патологический объект, а потом классифицировать уже не весь снимок, а только его. Для УЗИ это звучит почти как здравый смысл. В полном кадре хватает всего, что модели, казалось бы, видеть не нужно: подписи аппарата, измерительные маркеры, шум, лишний фон. Логика простая: берём маску опухоли, оставляем область интереса, всё остальное закрашиваем — и даём классификатору «чистую» картинку.
Часть 2. Комплексное решение на практике: система «Джинн»
2025-06-06 в 7:15, admin, рубрики: nlp, автоматизация общения, государственные органы, гражданин, классификация, обработка обращений, обращения граждан, соцсети, федеральный закон, цифровизация
Данная работа подготовлена командой InfolabsЧитать полностью »
Нейросети без градиентов: спектральное моделирование и построение решений
2025-06-01 в 18:11, admin, рубрики: XOR, классификация, нейросети, обучение без градиента, сверточные нейросети, функции активацииВведение
Современные искусственные нейронные сети демонстрируют впечатляющие результаты — от классификации изображений до генерации текста. Но несмотря на повсеместное использование, суть их работы остаётся для многих скорее метафорой, чем алгоритмом.
Мы привыкли к терминологии: веса определяют вклад входа, нейроны применяют нелинейные функции, глубина сети увеличивает выразительность моделиЧитать полностью »
Технология пассивного радиопеленгования БПЛА: Обнаружение, сопровождение и классификация
2025-05-20 в 6:15, admin, рубрики: БПЛА, классификация, обнаружение объектов, радиоволны, радиоканал, радиосвязь, Радиотехника
AntonKV
Бинарная классификация одним простым искусственным нейроном. 2 часть
2025-05-11 в 7:00, admin, рубрики: python, искусственный интеллект, искусственный нейрон, классификация, машинное обучение, нейрон, ПрограммированиеСомнения
В предыдущей статье я описал свой опыт обучения искусственного нейрона бинарной классификации и некоторые выявленные при этом особенности. Одной из выявленных особенностей была "обратная аномалия" - ситуация, при которой все объекты становились ошибочно классифицированными, а также ситуация, при которой коррекция весов приводила к увеличению количества ошибочно классифицированных объектов.
Как банки предсказывают кредитные риски: опыт создания PD-моделей из ФинТеха
2025-01-08 в 16:23, admin, рубрики: Application PD, Behavioral PD, ml, классификация, Оценка вероятностей, риски, скоринг, финтехПредставьте, что вы управляете кредитным портфелем банка: каждый выданный кредит – это ставка на то, что клиент выполнит свои обязательства. Как понять, кто из заемщиков надежен, а кто может не справиться с платежами? Здесь на помощь приходят Probability of Default (PD) модели.
PD-модели – это инструменты, используемые в банковском секторе для оценки вероятности дефолта заемщика в течение определенного периода времени. Они играют важную роль в управлении рисками и кредитной политике банка.
Метрики оценки качества вероятностей в бинарной классификации: опыт из ФинТеха
2024-12-08 в 6:20, admin, рубрики: calibration, Hosmer-Lemeshow, Log Loss, ml, pr auc, roc auc, бинарная классификация, Качество классификации, классификация, Оценка вероятностейБинарная классификация — одна из самых распространённых задач машинного обучения, встречающаяся во множестве прикладных областей.
Однако, на практике цель таких задач часто выходит за рамки простого предсказания класса. Гораздо более важным оказывается умение модели оценить вероятность принадлежности объекта к тому или иному классу. Иными словами, нас интересует не только, какой класс выбрать, но и с какой вероятностью это решение принято.
ИИ в диагностике рака кожи
2024-10-23 в 7:10, admin, рубрики: Алгоритмы, глубокое обучение, диагностика, ИИ, искусственный интеллект, классификация, машинное обучение, медицина, меланома, онкология, рак кожи, статистика
Одним из самых коварных и гадких заболеваний у человека является рак. Независимо от его локализации, он может нанести колоссальный ущерб здоровью или привести к летальному исходу. Одним из самых распространенных считается рак кожи, а именно меланома. Проблема этого типа рака заключается в том, что он может быть на видном месте и не вызывать каких-либо ощутимых симптомов до момента, когда уже будет поздно что-либо делать. Именно потому людям, которые входят в группу риска, необходимо регулярно проверяться у дерматоонколога. Однако даже самый опытный специалист все равно остается человеком, который может упустить малозаметные признаки, тем самым подарив раку шанс на развитие. По этой причине человечество начало изобретать множество разнообразных инструментов диагностики, помогающие врачам найти рак вовремя. Одним из потенциально полезных инструментов в данном начинании может быть искусственный интеллект. Ученые из Университета им. Раскина (Великобритания) провели исследование, в котором обучили систему ИИ определять ранние признаки меланомы. Как именно проходило это обучение, и насколько эффективен ИИ в качестве диагноста? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.Читать полностью »
Анализ и моделирование футбольных результатов английской Премьер-лиги с использованием методов машинного обучения
2024-10-04 в 10:24, admin, рубрики: feature engineering, naive bayes, random forest, SVM, xgboost, градиентный бустинг, классификация, машинное обучение, отбор признаков, случайный лесПредисловие