Нейросети для семантической сегментации: U-Net, LinkNet, PSPNet
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.
Парсинг с помощью LLM: зачем, как и сколько стоит?
Во всю идет 2025 год, и нейросети перестают быть чем-то фантастическим. Они уже повсюду в нашей жизни: от умных колонок в квартирах до сложнейших систем, управляющих логистикой и финансами. Вместе с ними стремительно меняется подход к работе с данными. В этой статье мы поговорим о том, как современные LLM помогают автоматизировать сбор данных с веб-сайтов и сводят к минимуму рутинную настройку и "подкручивание" парсеров.
Mask R-CNN 3D
1. Описание модели Mask R-CNN 3DMask R-CNN 3D – это расширение знаменитой модели Mask R-CNN для работы с трехмерными данными (объёмными изображениями или облаками точек). Классическая Mask R-CNN предназначена для instance segmentation (сегментации отдельных объектов) на 2D-изображениях и состоит из двух основных частей: (1) сети предложений областей (Region Proposal Network, RPN) и (2) головы (Head) с несколькими выходными ветвями для классификации, регрессии ограничивающих рамок и сегментации масок . В версии 3D эта же концепция перенесена в трехмерное пространство.
Оркестрация чатов LLM моделей через Redis
Исходный код, разобранный в данной статье, опубликован в этом репозитории При работе с языковыми моделями частым явлением являются галлюцинации - когда модель даёт неверных вывод. Это связано с издержками математической модели, которая пораждает важные нюансы, разобранные в данной статье
Выбор локальной LLM модели. Публикация на сайт с чатом
Исходный код, разобранный в данной статье, опубликован в этом репозиторииДля решения некоторых задач бизнес-требованием является запуск LLM модели локально на своём железе. Это связано с SJW цензурой, например, стандартный датасет для обучения Llama не позволяет вести консультации, носящие медицинский характер: рекомендовать лекарства, обсуждать носящую интимный характер медицинскую тайну с ИИ-терапевтом (см побочки антидепрессантов)
Дискуссия: генеративный AI в разработке: yay or nay?
Собрались как-то на Conversations ребята из Яндекс Райдтех, Звука, Альфа-Банка и MTS AI, чтобы вместе с Just AI прийти к выводу: генеративный AI в разработке это супер или пока не очень? Дискуссия получилась суперинтересная, так что мы сделали для вас расшифровку!
Мультимодальные языковые модели: как нейросети учатся видеть и слышать
Мультимодальные языковые модели представляют собой самый прогрессивный класс нейросетевых архитектур, объединяющих способность воспринимать и обрабатывать различные типы данных одновременно - текст, изображения, аудио и видео. Это похоже на то, как наш мозг интегрирует информацию из разных органов чувств, чтобы создать полную картину мира. Как сказал философ Марсель Пруст, “Настоящее открытие не в том, чтобы увидеть новые земли, а в том, чтобы иметь новые глаза”.▍ Фундаментальные принципы мультимодальных моделей
Игра в имитацию: используем Python для генерации синтетических данных для ML и не только
ВведениеРучной сбор данных — это всегда боль. Он съедает время, деньги и нервы, особенно в таких областях, как медицина или финансы, где затраты могут быть космическими, а юридические барьеры — непреодолимыми. По
Боремся с токсичными комментариями с помощью ИИ, FastAPI и React
Типичный день на ХабреВ последнее время я перестал читать комментарии к статьям на Хабре. Причина — токсичность и ненависть друг к другу. Абсолютно безобидные технические статьи подчас вызывают бурю агрессии у отдельных лиц. Всех банить тоже нельзя — свобода слова закреплена в Конституции. Но есть решение
Как я научил буфер обмена думать
обложкаПривет, Хабр! Меня зовут Виталий, и я снова тут, чтобы рассказать про свою очередную разработку. Как я упоминал в прошлой статье «Как я гифку с помощью ИИ сжимал», я по профессии графический дизайнер, а не программист. Но это не мешает мне создавать полезные инструменты с помощью ИИ.
