1 000 ₴Распознавания кошек и собак на изображениях



Демонстрационная программа для распознавания кошек и собак на изображенях. Свёрточные нейронные сети. Точность 85-90%. Интерфейс сделан на Tkinter.



 
slado122   276  4

2 000 ₴Скрипт для распознавания пятен на картинках



Скрипт анализирует изображения и ищет на нём пятна. Реализовано несколько функций для удобства.



 
slado122   288  3

1 500 ₴Funny News



Нейронная сеть, генерирующая забавные новости на основе реальных новостей Украины с https://korrespondent.net/ukraine/
Для генерации новости напишите /newh боту



 
Jobgter   30  3

18 000 ₴Система подсчета пицц на конвеерной ленте



Консольное серверное приложение которое по видео (или c live камеры или видео файл) выполняет подсчет количества пицц на конвеерной ленте печи.
При этом на фоне постоянно присутствую посторонние движущиеся объекты (люди и др).
Все учетные данные записываются в БД.
Python3.7 + OpenCV 4



 
webitalex   105  2

40 000 ₴Распознавание объектов на изображении



Распознавание и классификация объектов на изображении. Сетка была обучена на малой выборке, можно увидеть погрешности. #neural-networks #машинное обучение #машинное зрение



 
defosk   149  2

Определение токсичных комментариев



Для создания векторов слов применяется эмбеддинг, реализованный по технологии Byte-Pair Encoding.

Для решения задачи бинарной классификации (toxic / nontoxic) применяется фреймворк Flair, работающий на Pytorch.

Для создания эмбеддинга документов используется 2 слоя двунаправленной сети GRU.

#python #pytorch #nlp #ml #МашинноеОбучение



 
blanchefort   41  1

Определение тональности текста



Определение тональности текста - задача классификации. Модель разделяет комментарии на положительный и отрицательный, что является примером бинарной классификации.

В качестве векторов слов используется Byte Pair Embeddings.

Классификатор реализован с использованием фреймворка Flair, работающего на Pytorch.

#Python3 #pytorch #nlp #sentiment



 
blanchefort   47  1

75 000 ₴Сегментация определенных обьектов на изображении



Задача - найти и сегментировать растения на изображении для дальнейшнего подсчета. Для задачи использовались #машинное_обучение и #машинное_зрение.



 
defosk   146  1

Мое портфолио, ссылки на мои тексты



Портфолио содержит ссылки на мои тексты, а также что я делаю и предлагаю вам.



 
Oleksandr_   183  1
 
Фильтр