В блоке научного руководителя Лаборатории «Искусство и искусственный интеллект» Олега Лашманова вышел новый материал — о том, как решать задачи машинного обучения, если нет датасета.
«Представьте, что у вас есть набор изображений с различными персонажами. И вам хотелось бы уметь автоматически определять, кто именно изображен на каждом из них. Для решения этой задачи обычно применяют детекторы или каскад из сети для семантической сегментации, а затем классификатор. Детекторы просто выделяют объект прямоугольником и предсказывают его класс (в нашем случае имя персонажа). Второй подход попиксельно выделяет часть изображения с персонажем и затем классифицирует эту область — предсказывает, кто именно изображен на этом участке»
Что же с этим делать — читайте в полной версии материала.
Кроме того, в блоге Олега вы можете почитать об основных понятиях в области машинного обучения и искусственного интеллекта, о процессе получения данных о живописных полотнах из музеев и о том, зачем вообще обучать машины. Все статьи найдете по ссылке.
Изображение: Системный блокъ