Любой реальный радиоканал «размазывает» символы во времени: соседние отсчёты накладываются друг на друга, и приёмник видит межсимвольную интерференцию (ISI). Классический способ с этим бороться — адаптивный фильтр LMS. Он прост, дёшев и хорошо работает, пока канал близок к линейному. Но это именно линейный фильтр: когда лучей несколько и у них разные фазы, одной линейной комбинацией отсчётов идеально восстановить символ уже не получается.
Модуль ESP32-CAM - это доступное и компактное решение, которое сочетает в себе микроконтроллер ESP32 и камеру OV2640. Благодаря своей низкой цене и широким возможностям он стал популярным выбором среди разработчиков проектов в области IoT, компьютерного зрения и робототехники.
В данной статье я собрал серию из 15 практических уроков, каждый из которых сопровождается видео и исходным кодом. Вместе мы пройдём путь от базового примера захвата изображения до реализации алгоритмов компьютерного зрения и даже интеграции TensorFlow Lite для классификации объектов прямо на ESP32-CAM.
Сегодня ни один крупный проект в области машинного обучения (ML) не обходится без фреймворков — готовых наборов библиотек, в которых базовые алгоритмы уже оптимизированы для различных архитектур. Выбор правильного фреймворка не только упрощает разработку, но и определяет успех проектов по внедрению искусственного интеллекта.
Предыдущая статья с подборкой моделей для русского
Привет! Сегодня я покажу вам основы TensorFlow(keras) на примере Heart Disease Dataset.
Данный датасет содержит в себе данные о заболевания сердца у разных людей. В качестве целевой переменной выступает значение, есть ли у людей сердечное заболевание
Подробнее о датасете: https://www.kaggle.com/datasets/mexwell/heart-disease-dataset
Для демонстрации используется сервис Google Colab (https://colab.research.google.com/)
Вначале подключим основные библиотеки
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
Илья Суцкевер действительно организовал OpenAI вместе с Маском, Брокманом, Альтманом и другими единомышленниками, причём был главным техническим гением в компании. Ведущий учёный OpenAI сыграл ключевую роль в разработке ChatGPT и других продуктов. Сейчас Илье всего 38 лет — совсем немного для звезды мировой величины.Читать полностью »
Всем привет! Недавно я закончил один из этапов собственного проекта, в котором я провел сравнительный анализ 3 одних из самых известных нейросетей для семантической сегментации: U-Net, LinkNet, PSPNet. Теперь я хочу поделиться со всеми, чтобы в случае, если кто-то захочет сделать что-то подобное или ему просто понадобится, то он не искал весь интернет, как я, а легко и просто все нашел. В конце главы каждый нейросети я оставил ссылки на оригинальные статьи для желающих самостоятельно все изучить (на английском). Ссылка на мой GitHub с полноценной версией всех нейросетей и main файла в конце статьи.
Недавно я и моя команда участвовали в хакатоне от компании «Норникель». Мы выбрали трек «Грязные дела», где наша задача заключалась в разработке алгоритма компьютерного зрения для решения проблем на производстве.
Задача заключалась в решении проблемы загрязнения линз камер на производстве. Из-за этого алгоритмы компьютерного зрения теряли свою точность, что сказывалось на производительности. Нужно было разработать эффективный алгоритм для сегментации дефектов с минимальными затратами ресурсов и времени.