Machine Learning

Что такое DeepSpeech? DeepSpeech — это механизм распознавания речи с открытым исходным кодом, который произвёл фурор в сообществе машинного обучения, особенно среди тех, кто увлечён волшебством преобразования произнесённых слов в письменный текст. Разработанный Mozilla и основанный на новаторской исследовательской работе Baidu «Глубокая речь: расширение масштабов распознавания речи от начала до конца», DeepSpeech предлагает надёжный и доступный способ создания систем автоматического распознавания речи. Происхождение и философия Первоначальное предложение для DeepSpeech было простым, но революционным: создать систему распознавания речи, полностью основанную на глубоком обучении....

Очарование фразы «На моём компьютере работает» В мире разработки программного обеспечения существует явление, которое одновременно забавляет и расстраивает: код, который отлично работает на компьютере разработчика, но терпит неудачу везде. Это не просто незначительное неудобство; это симптом более глубоких проблем в методах кодирования, сборе требований и общем процессе разработки. Ловушка производительности При выборе языков программирования и библиотек для машинного обучения или любого другого сложного программного обеспечения производительность является решающим фактором. Однако иногда это может привести к узкому фокусу на том, что работает локально, без учёта более широкой экосистемы....

Введение в распознавание жестов рук Распознавание жестов рук — это увлекательная область взаимодействия человека и компьютера (HCI), которая имеет множество приложений: от управления виртуальной средой и перевода языка жестов до управления роботами и создания музыки. В этой статье мы углубимся в процесс создания системы распознавания жестов рук в режиме реального времени с использованием TensorFlow, OpenCV и фреймворка MediaPipe. Почему распознавание жестов рук? Представьте себе мир, где вы можете управлять своим компьютером или роботом простым взмахом руки....

Введение в многоязычный анализ тональности В огромном и разнообразном мире текстовых данных анализ тональности стал важнейшим инструментом для понимания эмоционального тона слов. В условиях растущей глобализации коммуникаций как никогда актуальной становится потребность в многоязычном анализе тональности. Эта статья познакомит вас с процессом создания надёжной системы многоязычного анализа тональности с использованием трансформаторов — класса нейронных сетей, которые произвели революцию в области обработки естественного языка (NLP). Выбор подходящих моделей При выборе правильной модели для многоязычного анализа тональности очень важно правильно подобрать предварительно обученные языковые модели....

Введение в обнаружение сетевых аномалий В обширном и зачастую коварном ландшафте сетевого трафика аномалии могут быть цифровым эквивалентом тикающей бомбы замедленного действия. Их выявление критически важно для обеспечения сетевой безопасности и целостности. Одним из наиболее перспективных подходов к этой задаче является использование автоэнкодеров — типа нейронных сетей, которые преуспевают в идентификации необычных паттернов. Что такое автоэнкодеры? Автоэнкодеры — это нейронные сети, предназначенные для изучения эффективных представлений входных данных путём их восстановления....