Machine Learning

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....

Introduction to Multilingual Sentiment Analysis In the vast and diverse world of text data, sentiment analysis has become a crucial tool for understanding the emotional tone behind the words. With the increasing globalization of communication, the need for multilingual sentiment analysis has never been more pressing. This article will guide you through the process of building a robust multilingual sentiment analysis system using transformers, a class of neural networks that have revolutionized the field of natural language processing (NLP)....

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....

Introduction to Network Anomaly Detection In the vast and often treacherous landscape of network traffic, anomalies can be the digital equivalent of a ticking time bomb. Detecting these anomalies is crucial for maintaining network security and integrity. One of the most promising approaches to this challenge is using autoencoders, a type of neural network that excels in identifying unusual patterns. What are Autoencoders? Autoencoders are neural networks designed to learn efficient representations of the input data by reconstructing it....

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....