Python tips and tricks - 3: Be conservative with image augmentation

207 - Использование IoU (Жаккара) в качестве функции потерь для обучения U-Net семантической сегм...

127 - Data augmentation using keras

Код работает в 100 раз медленнее из-за ложного разделения ресурсов.

138 - The need for scaling, dropout, and batch normalization in deep learning

Deep House Mix 2025 | Vocal Deep Feelings Mix 2025| Nu Disco, Chill House | Study/Work/Relax Session

🎙️ Честное слово с Игорем Липсицем

Где начало СХЕМЫ? Понимаем, читаем, изучаем схемы. Понятное объяснение!

Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA]

225 - Attention U-net. What is attention and why is it needed for U-Net?

Tips Tricks 20 - Understanding transfer learning for different size and channel inputs

Zettelkasten + AI: Как я связал ChatGPT и Obsidian в единую систему знаний

"please stop calling us slop" - Microslop

Магия транзисторов: как мы научили компьютеры думать с помощью кусочков кремния?

208 - Multiclass semantic segmentation using U-Net

218 - Difference between UpSampling2D and Conv2DTranspose used in U-Net and GAN

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

194 - Semantic segmentation using XGBoost and VGG16 imagenet as feature extractor

226 - U-Net vs Attention U-Net vs Attention Residual U-Net - should you care?

Твоя ПЕРВАЯ НЕЙРОСЕТЬ на Python с нуля! | За 10 минут :3

Вся IT-база в ОДНОМ видео: Память, Процессор, Код