Python захватил мир машинного обучения - это факт. Но когда дело доходит до продакшена, ситуация не так однозначна. Помню проект в крупном банке три года назад: команда data science натренировала модель для детекции мошеннических транзакций на Python, а потом два месяца мучились с интеграцией в существующую систему на Java. Микросервис на Flask тормозил, REST API добавлял лишние 200 миллисекунд латентности, а десериализация...

Python давно стал языком машинного обучения по умолчанию. Jupyter-блокноты, PyTorch, scikit-learn - весь этот мир крутится вокруг интерпретируемого языка с динамической типизацией. Но когда дело доходит до продакшена, картина меняется. И здесь Go начинает показывать зубы.

Go не заменяет Python в исследованиях и экспериментах. Там он и не нужен - у Python экосистема богаче, а скорость...

Еще совсем недавно, когда речь заходила о машинном обучении, C# разработчики обреченно вздыхали и тянулись к Python. Мир искуственного интеллекта словно был огражден невидимым забором с табличкой "только для Python-разработчиков". Но времена изменились, Microsoft выпустила в свет ML.NET, а сообщество разработчиков порадовало нас TensorFlow.NET - и вуаля, разработчики на C# получили...

Собрать достаточно большой датасет для обучения нейронной сети — та ещё головная боль. Часами вручную размечать картинки, скармливать их ненасытным алгоритмам и молиться, чтобы модель не сдулась при встрече с реальным миром. Знакомая ситуация? Ещё бы.

Аугментация изображений — это...

Суть трансферного обучения проста: взять модель, которая уже научилась решать одну задачу, и адаптировать её для решения другой, похожей задачи. Мозг человека работает по схожему принципу. Изучив игру на пианино, мы гораздо быстрее осваиваем синтезатор. Прочитав "Войну и...

В машинном обучении размер имеет значение. С ростом сложности моделей и объема данных одиночный процессор или даже мощная видеокарта уже не справляются с задачей обучения за разумное время. Когда модель вроде BERT или GPT требует нескольких недель для обучения на одном устройстве...

Сверточные нейронные сети (CNN) — потрясающий инструмент машинного обучения, который буквально перевернул мир компьютерного зрения. Но почему именно они? Что такого особенного в их архитектуре, что делает их настолько эффективными при работе с изображениями? Давайте копнём глубже.

Анатомия сверточной сети

В основе CNN лежит концепция, вдохновлённая устройством зрительной коры животных....

TensorFlow.NET — порт знаменитого фреймворка TensorFlow для платформы .NET, позволяющий C#-разработчикам погрузиться в мир глубокого обучения без необходимости осваивать Python. Сам часто использую его в проектах, когда интеграция с существующим .NET-кодом важнее популярности Python-стека.

Долгое время в экосистеме .NET зияла огромная дыра, когда дело касалось глубокого обучения. Конечно,...

Многие воспринимают нейронные сети как магию, способную решить любую задачу — от распознавания лиц до написания романов. Но правда в том, что нейросети — это всего лишь математические модели, которые умеют обрабатывать данные особым образом.

Что действительно могут нейросети?...