🔍 DeepFace — инструмент для распознавания лиц в Python

DeepFace — это лёгкий фреймворк для анализа лиц и их характеристик (возраст, пол, эмоции, раса). Он объединяет передовые модели, такие как VGG-Face, FaceNet, OpenFace, DeepID, ArcFace и другие.

Ссылка: https://clc.to/QiY9Dg

📌 Как строится процесс разработки ML-решений?

Построение ML-решений — это командный процесс, требующий участия разных специалистов. От идеи до внедрения проходит несколько этапов:

👍 Визуализация отлично показывает, как все роли взаимодействуют друг с другом.

🤔 Насколько эффективны разные алгоритмы машинного обучения?

Этот график показывает временную сложность (Big-O) 10 самых популярных методов.
👉 Как вы думаете, какая сложность инференса у KMeans?

Упс...😆

🤯 Впечатляющая оптимизация скорости

Большие DataFrame в Pandas могут потреблять огромное количество памяти.

✅ Обработка данных небольшими частями помогает избежать переполнения памяти и ускоряет доступ к данным!

📌 Паноптическая сегментация: когда важно всё

Семантическая сегментация определяет классы пикселей, инстанс-сегментация различает объекты одного типа, но что, если нужно и то, и другое?

🔍 Паноптическая сегментация объединяет оба подхода: каждому пикселю присваивается класс и уникальный ID объекта. Это крайне важно в компьютерном зрении, но и разметка данных здесь — одна из самых сложных задач.

💡 Как добиться высокой точности? Какие ошибки критичны? Разбираем в статье: https://clc.to/k-faZg

💣Поздравляем элитный отряд Data Science:

▪️ cross-validation — снайпер точности. Проверяет модель под всеми углами, чтобы не попасть впросак на проде.

▪️ feature selection — спецназовец по зачистке. Безжалостно отсеивает бесполезные признаки из датасета.

▪️ regularization — офицер сдерживания. Борется с переобучением и держит веса модели в ежовых рукавицах.

А какой боец помогает вам выживать в AI/ML-джунглях ? Пишите в комментариях 👇

👍 Замените describe на Skimpy

Если вы до сих пор используете метод describe в Pandas, есть отличная альтернатива, о которой стоит узнать! Skimpy — open-source инструмент, который дает гораздо более полное представление о ваших данных.

Skimpy не просто выводит статистику, но и показывает:
✅ форму данных;
✅ типы данных в колонках;
✅ распределение данных в графическом виде.

📌 20 статистических методов, которые должен знать каждый дата-сайентист

Дата-сайенс — это не только про машинное обучение. Статистические методы играют ключевую роль в анализе данных и принятии решений.

✅ Полезная статья с реализациями и примерами на Python

✖️ Умножение матриц

Без умножения матриц ИИ просто не смог бы существовать.

🤖 Нейронные сети: Фото, текст, звук — всё представляется в виде матриц. Их умножение позволяет ИИ понимать и распознавать образы.

👀 Компьютерное зрение: Фильтры сканируют изображения, выделяя контуры, формы, объекты — так ИИ "видит" мир.

📝 NLP (Обработка текста): В ChatGPT внимание распределяется с помощью матриц, определяя, какие слова важнее.

🎬 Рекомендации: Netflix анализирует, какие фильмы вы смотрите, умножая матрицы предпочтений. Именно так он предсказывает ваш следующий любимый сериал!

♟ Обучение с подкреплением: Как ИИ обыгрывает чемпионов по шахматам? Он умножает матрицы состояний и действий, просчитывая лучший ход.