Введение в NLP
Представьте, что вы можете разговаривать с компьютером так же естественно, как с обычным человеком. Вы задаёте вопросы, получаете ответы, даёте команды - и это всё на вашем родном языке. Именно этим и занимается обработка естественного языка (Natural Language Proccessing, или NLP) - область искусственного интеллекта, которая фокусируется на взаимодействии между компьютерами и людьми с помощью естественного языка.
Чтобы помочь пользователям находить нужные позиции, вы добавили строку поиска. Теперь посетители могут вводить интересующие их запросы, на что вы будете показывать им подходящие результаты.
Например, когда пользователь вводит «лето», вы можете показывать предметы вроде шортов, платьев, панам и пляжных зонтов.
Как бы вы реализовали такую систему?Читать полностью »
Java — один из самых популярных языков программирования, особенно в корпоративной разработке. Несмотря на доминирование Python в области машинного обучения и нейросетей, Java сохраняет свою актуальность благодаря сильной экосистеме, высокопроизводительным библиотекам и возможности интеграции с существующими решениями. В этой статье мы разберём, почему Java всё ещё полезен для нейросетей, какие библиотеки стоит изучить и для чего его применять.
Java работает на JVM (Java Virtual Machine), которая обеспечивает высокую производительность за счёт Just-In-Time (JIT) компиляции.Читать полностью »
Итак, друзья, продолжаем тему прогнозирования временных рядов с помощью Chronos.
Напомню, что Chronos это фреймворк от компании Amazon — простой, но эффективный фрэймворк для предобученных вероятностных моделей временных рядов.
Привет! Я — Андрей Богомолов, сооснователь и технический директор GenAI Lab. Мы помогаем компаниям из разных сфер внедрять генеративный искусственный интеллект для автоматизации и повышения качества работы.
Развитие науки и технологий начитается в лабораториях и являются результатом непосильного труда ученых умов из самых разных отраслей науки. В последствии изобретения становятся либо постоянными жильцами лабораторий и используются для дальнейших исследований, либо становятся достоянием общественности, облегчая наш быт и досуг. Но иногда эти технологии возвращаются в лаборатории для весьма необычных тестов. Ученые из Университета Флиндерса (Австралия) решили использовать технологию виртуальной реальности на мелких животных, дабы лучше понять их поведение. Как ученые адаптировали VR под маленьких подопытных, какие параметры были изучены, и что нового удалось узнать? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.Читать полностью »
В этой статье я рассказываю про линейную регрессию, свойства, которыми должны обладать данные для модели, процесс обучения, регуляризацию, метрики качества. Кроме чистой теории я показываю как это все реализовать. Я рассказываю все в своем стиле и понимании - с инженерной точки зрения, с точки зрения того, как реализовывать с нуля.
Линейная регрессия (ЛинР)Читать полностью »
В этом посту поговорим про различия в двух подходах моделирования, а именно, чем отличаются физически обоснованные модели от моделей, основанных на данных. На самом деле между этими двумя понятиями есть и кое-что среднее, что становится актуальнее в решении научных задач. Но об этом позже.
Привет, Habr! Сегодня расскажу, как с помощью машинного обучения можно проанализировать рынок недвижимости. На примере Липецка я использовал алгоритм k-средних (KMeans), чтобы провести кластеризацию стоимости квартир. Поделюсь подходом, инструментами и результатами. Поехали! 🚀
Анализ цен на недвижимость помогает:
выявить ценовые тренды;
принять стратегические решения в сфере недвижимости;
лучше понять рынок, чтобы сделать выгодную сделку.
Привет! Меня зовут Кирилл Воронин, я data scientist в Doubletapp. В статье расскажу вам, как мы автоматизировали рутинные процессы отсмотра и сверки документов для допуска подрядчиков к тендерам.
Читать полностью »