Рубрика «unsupervised learning»

Трекинг без разметки или как следить за тысячами пузырьков на производстве - 1

Привет! Меня зовут Клоков Алексей, сегодня поговорим об алгоритмах компьютерного зрения, обработке видеопотока и подходах к трекингу без разметки (unsupervised tracking). Методичка будет полезна как опытным специалистам, перед которыми стоит подобная задача, так и начинающим энтузиастам.

В этой статье вы найдете:
— описание домена данных и технологического процесса флотации;
— подход к cегментации множества подобных объектов;
— существующие методы трекинга без разметки;
— подход к одновременному сопровождению множества подобных объектов;
— сравнение качества работы алгоритмов, полезный python-код и демонстрации!

Читать полностью »

Носимые устройства сейчас в моде, но используются в основном для фитнеса и спорта. Как найти им другое применение? Что они могут рассказать о нашем здоровье и продолжительности жизни? А главное — как оценивать поступающие с них данные? Руководитель направления mHealth R&D в компании Gero Тимофей Пырков прочитал отличную лекцию, посвящённую локомоторной активности человека.

Под катом — расшифровка и большинство слайдов.

Читать полностью »

Мотивированный статьей пользователя BubaVV про предсказание веса модели Playboy по ее формам и росту, автор решил углубиться if you now what I mean в эту будоражащую кровь тему исследования и в тех же данных найти выбросы, то есть особо сисястые модели, выделяющиеся на фоне других своими формами, ростом или весом. А на фоне этой разминки чувства юмора заодно немного рассказать начинающим исследователям данных про обнаружение выбросов (outlier detection) и аномалий (anomaly detection) в данных с помощью реализации одноклассовой машины опорных векторов (One-class Support Vector Machine) в библиотеке Scikit-learn, написанной на языке Python.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js