·классификация текста
Классификация текста: методы и инструменты
Краткий обзор методов классификации текста: от правил и TF-IDF до трансформеров, список инструментов и практические замечания для продакшена.
Читать публикацию
IT Загрузка..
Мы просто и по делу рассказываем про ИИ-инструменты для работы: сравнения, пошаговые гайды, бесплатные альтернативы и реальные сценарии применения. Помогаем выбрать между ChatGPT, Gemini, Claude, локальными моделями и десятками узкоспециализированных сервисов — от дизайна и HR до аналитики и SEO. Меньше хайпа, больше практики и экономии времени каждый день.
·sentiment analysis
Sentiment Analysis: определение тональности текста
Обзор Sentiment Analysis: методы (лексический, ML, DL), области применения — анализ отзывов, мониторинг бренда и поддержка клиентов.
Читать публикацию
·bert
BERT vs GPT: в чём принципиальная разница?
Краткое объяснение архитектурной разницы между BERT и GPT: почему BERT лучше понимает контекст, а GPT — генерирует текст.
Читать публикацию
·bert
Трансформеры: архитектура BERT и её наследники
Краткий обзор архитектуры BERT (Google, 2018), ключевых компонентов и основных наследников — RoBERTa, ALBERT, DistilBERT, DeBERTa, SBERT.
Читать публикацию
·word embeddings
Word Embeddings: Word2Vec, GloVe, FastText — разбор
Разбор Word2Vec, GloVe и FastText: архитектуры, плюсы и минусы, особенности и когда их стоит применять вместо трансформеров.
Читать публикацию
·токенизация
Токенизация текста: как AI «читает» слова
Короткое объяснение токенизации в LLM: что такое токен, как это влияет на лимит контекста, стоимость API и качество ответов.
Читать публикацию
·nlp
NLP для начинающих: основные задачи и понятия
Краткий обзор основных понятий NLP: токенизация, лемматизация, векторизация, задачи (NER, суммаризация, классификация) и инструменты вроде BERT.
Читать публикацию
·computer vision
Open source CV-инструменты: топ-10 библиотек
Список из 10 популярных open source-библиотек для компьютерного зрения: OpenCV, PyTorch, YOLO, MediaPipe, PaddleOCR и другие для production-задач.
Читать публикацию
·computer vision
Будущее Computer Vision: тренды 2026–2030
Обзор ключевых трендов Computer Vision на 2026–2030: мультимодальные модели, Edge AI, synthetic data, explainable AI и области применения в медицине, производстве и транспорте.
Читать публикацию
·cv-модели
Бенчмарки CV-моделей: как сравнивать качество
Как правильно сравнивать CV‑модели: выбор метрик для classification, detection, segmentation, проверка датасета и фиксация условий для честного бенчмарка.
Читать публикацию
·компьютерное зрение
Безопасность и приватность в CV: этические вопросы
Краткий обзор этических рисков CV: утечки данных, согласие, предвзятость моделей и практики privacy by design для снижения рисков.
Читать публикацию
·computer vision
Computer Vision в ритейле — детекция полок и товаров
Обзор применения Computer Vision в ритейле: детекция полок и товаров, подсчёт фейсингов, сверка планограмм, OCR ценников, сложности внедрения и выгоды для бизнеса.
Читать публикацию