·sam
Сегментация изображений: Segment Anything Model (SAM)
Краткое объяснение Segment Anything Model (SAM) от Meta: универсальная zero-shot модель для быстрой сегментации объектов и ускорения разметки датасетов.
Читать публикацию
IT Загрузка..
Мы просто и по делу рассказываем про ИИ-инструменты для работы: сравнения, пошаговые гайды, бесплатные альтернативы и реальные сценарии применения. Помогаем выбрать между ChatGPT, Gemini, Claude, локальными моделями и десятками узкоспециализированных сервисов — от дизайна и HR до аналитики и SEO. Меньше хайпа, больше практики и экономии времени каждый день.
·yolo v11
Детекция объектов: YOLO v11 — полный гайд
Обзор YOLO v11 — архитектура для детекции объектов в реальном времени: применение, обучение, pipeline и ключевые метрики (precision, recall, mAP, FPS).
Читать публикацию
·resnet
Классификация изображений: ResNet, EfficientNet, ViT
Сравнение ResNet, EfficientNet и ViT: отличия, сильные стороны и сценарии применения при ограниченных ресурсах или больших данных.
Читать публикацию
·opencv
OpenCV: установка и первые шаги — туториал
Короткий практичный старт по OpenCV: установка, проверка, чтение/показ изображения, resize, grayscale и сохранение результата.
Читать публикацию
·свёрточные нейронные сети
Свёрточные нейронные сети (CNN): принцип работы
Краткое объяснение принципа работы свёрточных нейросетей (CNN): свёртки, пулинг, слои и примеры применения в компьютерном зрении и медицине.
Читать публикацию
·computer vision
Computer Vision: что это и где применяется
Краткий обзор Computer Vision: принцип работы, основные задачи (детекция, сегментация, OCR) и области применения — медицина, ритейл, автопром и др.
Читать публикацию
·machine learning
Типичные ошибки новичков в Machine Learning 🤖
Список частых ошибок в ML: от игнорирования качества данных и data leakage до неверных метрик (Random Forest, XGBoost, overfitting).
Читать публикацию
·ml-инженер
Роадмап ML-инженера: с чего начать в 2026 году
Практичный роадмап для начинающих ML‑инженеров: Python, математика, classical ML, Deep Learning, LLM, MLOps и портфолио — ключевые шаги в 2026.
Читать публикацию
·интерпретируемость
Интерпретируемость ML-моделей: SHAP и LIME
Краткое сравнение SHAP и LIME: принципы работы, плюсы и минусы, когда применять в кредитном скоринге, медицине и антифроде.
Читать публикацию
·дисбаланс классов
Обработка дисбаланса классов в ML
Краткий обзор причин, метрик и практических методов (SMOTE, undersampling, class weights, threshold) для работы с дисбалансом в ML.
Читать публикацию
·классификация текста
ML в задачах классификации текста
Краткий обзор подходов к классификации текста: TF‑IDF, word embeddings, трансформеры, модели и метрики (Precision, Recall, F1).
Читать публикацию
·automl
AutoML: автоматическое машинное обучение — обзор инструментов
Краткий обзор AutoML: возможности, ограничения и популярные инструменты (H2O.ai, Auto-sklearn, TPOT, Vertex AI, Azure AutoML) для быстрых ML-решений.
Читать публикацию