Создание системы распознавания жестов рук с помощью TensorFlow и OpenCV: Пошаговое руководство

Создание системы распознавания жестов рук с помощью TensorFlow и OpenCV: Пошаговое руководство

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....

5 января 2025 14:00 · 4 минуты · 707 слов · Maxim Zhirnov
Построение многоязычной системы анализа настроений с помощью трансформаторов

Построение многоязычной системы анализа настроений с помощью трансформаторов

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....

2 декабря 2024 14:00 · 4 минуты · 713 слов · Maxim Zhirnov
Построение системы обнаружения сетевых аномалий с помощью автоэнкодеров

Построение системы обнаружения сетевых аномалий с помощью автоэнкодеров

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....

11 ноября 2024 17:00 · 3 минуты · 1 слово · Maxim Zhirnov
Построение системы обнаружения утечек данных с использованием NLP

Построение системы обнаружения утечек данных с использованием NLP

Введение в обнаружение утечек данных В цифровую эпоху данные становятся новым золотом, и их защита становится как никогда важной. Утечки данных могут иметь катастрофические последствия, приводя к финансовым потерям, репутационному ущербу и юридическим последствиям. Здесь на помощь приходит обработка естественного языка (NLP), предоставляя мощный инструмент для обнаружения и предотвращения утечек данных. Понимание NLP в обнаружении утечек данных NLP — это подраздел искусственного интеллекта, который занимается взаимодействием между компьютерами и людьми на естественном языке....

10 ноября 2024 17:00 · 2 минуты · 316 слов · Maxim Zhirnov
Построение системы анализа настроений в реальном времени с помощью Apache Kafka и SpaCy

Построение системы анализа настроений в реальном времени с помощью Apache Kafka и SpaCy

Введение в анализ тональности в реальном времени Понимание тональности пользовательского контента имеет решающее значение для бизнеса, социальных медиа-платформ и даже отдельных пользователей. В этой статье мы рассмотрим создание системы анализа тональности в реальном времени с использованием Apache Kafka и SpaCy. Эти инструменты не только делают задачу возможной, но и масштабируемой и эффективной. Почему Apache Kafka и Spacy? Apache Kafka — это платформа потоковой передачи событий, которая отлично справляется с обработкой больших объёмов данных в режиме реального времени....

31 октября 2024 17:00 · 3 минуты · 574 слова · Maxim Zhirnov