Building a Text Sentiment Analysis System with BERT and PyTorch

Ever wondered how Netflix knows you’ll hate that rom-com before you even watch it? Or how Amazon can predict if a product review is going to be a love letter or a digital rant? Welcome to the fascinating world of sentiment analysis – where machines learn to read between the lines of human emotions, one word at a time. Today, we’re going to build our own sentiment analysis system using BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) and PyTorch....

August 16, 2025 · 13 min · 2580 words · 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)....

August 16, 2025 · 5 min · 956 words · Maxim Zhirnov
Building a Medical Image Analysis System with U-Net: A Step-by-Step Guide

Building a Medical Image Analysis System with U-Net: A Step-by-Step Guide

Introduction: The Magic of Seeing Inside (Without the X-Ray Glasses) Picture this: you’re a radiologist staring at an MRI scan, trying to spot a tumor that’s playing hide-and-seek in a sea of grayscale. It’s like finding Waldo, except Waldo might kill someone if you miss him. Enter U-Net – the Sherlock Holmes of medical image segmentation. We’re going to build a system that spots tumors faster than a toddler spots a cookie jar....

June 21, 2025 · 6 min · 1066 words · 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....

June 21, 2025 · 4 min · 685 words · Maxim Zhirnov
Building a Time Series Forecasting System with GRU Networks: From Data to Predictions

Building a Time Series Forecasting System with GRU Networks: From Data to Predictions

Picture this: You’re trying to predict the future like a modern-day Nostradamus, but instead of crystal balls, you’ve got gated recurrent units. Don’t worry if your last prediction was guessing tomorrow’s weather (spoiler: it rained… again), we’re about to make you look competent! 1. Why GRUs Are Your New Best Friend Gated Recurrent Units (GRUs) are like the younger, faster sibling of LSTMs that didn’t get stuck in the family’s “memory gate” drama....

April 26, 2025 · 4 min · 703 words · Maxim Zhirnov