Построение системы прогнозирования цен на акции с помощью LSTM и TensorFlow

Построение системы прогнозирования цен на акции с помощью LSTM и TensorFlow

Вы когда-нибудь задумывались, можно ли предсказать курс акций и стать следующим Воином с Уолл-стрит? Тогда возьмите чашку кофе и пристегните ремни безопасности, потому что мы собираемся погрузиться в увлекательный мир прогнозирования цен на акции с помощью сетей LSTM и TensorFlow. Предупреждаю: мы не сделаем вас богатым за одну ночь, но точно сделаем умнее! Прогнозирование фондового рынка десятилетиями было святой грааль финансового анализа. Хотя мы не можем гарантировать, что вы обыграете Уоррена Баффета в его собственной игре, мы можем научить вас, как построить сложную нейронную сеть, которая учится на исторических данных и пытается предсказывать будущие цены....

1 октября 2025 14:01 · 5 минут · 1 слово · Maxim Zhirnov
Создание мощного центра анализа настроений: BERT и TensorFlow в гармонии

Создание мощного центра анализа настроений: BERT и TensorFlow в гармонии

Кто не задавался вопросом, что на самом деле означают рецензии на фильмы на IMDb, скрывающиеся за поверхностным текстом? Я имею в виду, что фраза «этот фильм был нормальным» может означать всё что угодно: от «я бы посмотрел его снова завтра» до «я бы предпочёл пришить себе веки». Сегодня мы построим систему анализа настроений, которая развеет двусмысленность, словно горячий нож масло, используя BERT и TensorFlow. Оставайтесь со мной, и к концу этой статьи у вас будет модель, которая распознаёт сарказм лучше, чем ваш бывший....

25 августа 2025 14:01 · 5 минут · 873 слова · Maxim Zhirnov

Построение системы анализа настроений текста с помощью BERT и PyTorch

Вы когда-нибудь задумывались, как Netflix понимает, что вы ненавидите романтические комедии ещё до того, как начнёте их смотреть? Или как Amazon может предсказать, будет ли отзыв о продукте восторженным письмом или цифровым возмущением? Добро пожаловать в увлекательный мир анализа настроений, где машины учатся читать между строк человеческих эмоций, по одному слову за раз. Сегодня мы создадим собственную систему анализа настроений, используя BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) и PyTorch. Не волнуйтесь, если это звучит как беспорядочная аббревиатура прямо сейчас — к концу этого пути вы будете достаточно хорошо разбираться в трансформерах, чтобы произвести впечатление на своего кота (или по крайней мере на коллег)....

16 августа 2025 14:01 · 5 минут · 956 слов · Maxim Zhirnov
Построение системы анализа медицинских изображений с помощью U-Net: Пошаговое руководство

Построение системы анализа медицинских изображений с помощью U-Net: Пошаговое руководство

Введение: Магия видеть внутренности (без рентгеновских очков) Представьте: вы рентгенолог, изучающий МРТ-снимок в поисках опухоли, играющей в прятки в море оттенков серого. Это как искать Уолдо, только Уолдо может убить кого-нибудь, если вы его пропустите. Встречайте U-Net — Шерлока Холмса сегментации медицинских изображений. Мы собираемся создать систему, которая находит опухоли быстрее, чем малыш находит банку с печеньем. И не волнуйтесь, я проведу вас через каждый шаг, как GPS для новичков в глубоком обучении....

21 июня 2025 14:01 · 4 минуты · 685 слов · Maxim Zhirnov
Создание программы чтения мыслей для просмотра фильмов: NLP на базе BERT с TensorFlow

Создание программы чтения мыслей для просмотра фильмов: NLP на базе BERT с TensorFlow

Ах, обработка естественного языка — искусство научить машины понимать человеческую речь или, как я люблю это называть, «научить роботов ценить Шекспира, пока они молча судят ваши текстовые сообщения». Сегодня мы создадим систему, которая сможет предсказывать, является ли отзыв на фильм положительным или отрицательным, используя BERT и TensorFlow. Зачем? Потому что иногда вам нужно знать, действительно ли фраза «Этот фильм изменил мою жизнь» означает, что эти два часа вернуть уже не удастся....

23 апреля 2025 08:40 · 3 минуты · 627 слов · Maxim Zhirnov