Аугментации изображений: как улучшить качество моделей без новых данных

Аугментация данных — один из самых мощных инструментов улучшения качества моделей машинного обучения. В компьютерном зрении она почти всегда критична: без неё модели быстро переобучаются и плохо обобщаются.Но на практике её часто используют поверхностно: «добавим флип, поворот и color jitter».В этой статье разбираем аугментации глубжe

  STAC — знакомство: Браузеры, API и управление доступом к пространственным данным (часть 3)

В первых двух статьях мы разобрали основы спецификации STAC (SpatioTemporal Asset Catalog), её объектную модель и философию, превращающую разрозненные архивы геоданных в единую, машиночитаемую «библиотеку». Мы увидели, как STAC описывает каталоги (catalog), коллекции (collection), элементы (item) и их ресурсы (assets), создавая универсальный язык для работы с геопространственной информацией.

  Линейная алгебра для нейросетей: векторы на практике

Данная статья посвящена основе основ нейронауки — линейной алгебре. Если вы когда-либо планируйте изучать искусственные нейронные сети (и не только), то вам необходимо начать именно с этого. Причем не важно, собираетесь ли вы заниматься фундаментальными исследованиями (Data Science) или просто лепить модели в продакшн на конвейере (ML Engineering), вы обязаны знать их математику хотя бы поверхностно. Любые настройки, дообучение и применение даже готовой модели, требуют понимания основ. А по сему данное знание, как минимум, не будет избыточным.

  DNS TXT как канал доставки конфигов: тихо, надёжно, неубиваемо?

TXT-запись — это произвольная строка текста привязанная к домену. Придумали её для SPF (верификация почтовых серверов) и DKIM, потом стали использовать для подтверждения владения доменом в Google Search Console и Let's Encrypt. Технически это просто поле «здесь может лежать любой текст до 255 байт».

  Как обнаружить заказной негатив с помощью скриптов

По данным Data Insight 30% отказов от покупок связано с заказным негативом. Раньше ботов вычисляли по шаблонным фразам, но сейчас спамеры массово генерируют жалобы через LLM. Модерация геосервисов пропускает такой контент. Формально отзывы уникальны и не нарушают правила площадок. 

  Бот из бытовой боли

Все начинается с безобидного "надо не забыть купить фильтр". Потом эта мысль куда-то уезжает. Потом кто-то уверен, что это уже где-то записано. Потом кто-то другой уверен, что это точно помнит. Потом фильтр не куплен, это нигде не зафиксировано, а вся домашне-бытовая система, оказывается, держалась на древней и крайне ненадежной технологии "да это же очевидно, как такое забыть".

  Между tail и ELK: пытаюсь собрать логи с нескольких серверов одной командой

Я студент и соло‑разработчик, который только начинает заходить в devops‑тематику. Сам я не админ и не держу в проде десяток серверов, поэтому решил не выдумывать «боли» из головы, а посмотреть, на что реально жалуются люди в статьях и форумах.

Одна жалоба повторялась достаточно часто: «Когда что‑то падает, приходится обходить несколько серверов, смотреть логи по отдельности и пытаться сложить картину вручную. ELK/syslog решают, но ради пары сервисов это перебор.»

  Гит в Телеграм?

На своем тг-канале я предлагаю подписчикам выбор, какую бредовую идею запилить следующей. На этот раз подписчики выбрали новый челлендж: сделать Git в Telegram. Чтобы можно было через бота инитить проекты, пушить файлы, коммитить — и всё это в публичном канале с тредами.С практической точки зрения этот проект нахуй не нужен. Есть гитхаб, есть гитлаб, есть куча нормальных инструментов. Но как эксперимент — почему бы и нет?

  Computer Vision модель в борьбе с галлюцинациями LLM. Оправданный оверинжиниринг?

Проект PhotoMentor создавался как ИИ-ментор для фотографов. Механика простая: пользователь загружает снимок, а под капотом Gemini выступает в роли арт-директора — анализирует композицию, работу со светом, цветовую гармонию и выдает детальный фидбек с оценкой.С главной проблемой Vision-моделей я столкнулся в первый же день закрытых тестов. Я скормил Gemini свой тестовый снимок: крупный портрет собаки, положившей морду на лапы.

  Система рекомендаций для изображений: пример на Python и CLIP

В этой статье я делюсь реальным кейсом построения системы рекомендаций для картин. Сначала мы реализовали простой поиск по тегам, а затем перешли к эмбеддингам изображений с помощью CLIP и хранению в Elasticsearch. Также я показываю, как строим персонализированные рекомендации на основе лайков и просмотров пользователя. Статья будет полезна тем, кто хочет понять, как создать рабочую систему рекомендаций на Python и постепенно улучшать её точность.

  Локальный голосовой ввод: Whisper + Ollama на Python

Мне нужен был голосовой ввод. Не диктовка в Google Docs, не облачный API — а простая штука: зажал клавишу, сказал, отпустил, текст появился в активном окне. Локально, без отправки аудио куда-либо.Готовых решений, которые бы устроили, сходу не нашёл. Сделал свое. Может, кому будет полезно.

  Знакомьтесь, Барри Уорсо (цикл заметок о выдающихся питонистах)

Влюбился в Python в 1994-м, придумал PEP как систему управления изменениями в языке, спрятал пасхалку import this в стандартную библиотеку и годами прокладывал Python дорогу в Linux-дистрибутивы. Речь пойдёт о Барри Уорсо (Barry Warsaw) – первом неголландце в ядре Python.