3 лайфхака по работе с музыкальным ИИ в условиях нехватки данных 

Нехватка данных - не повод сдерживать ваш энтузиазм! Практические советы эксперта в области музыкального ИИ помогут создать надежную модель даже с небольшим набором данных. Она позволит решать любые задачи - будь то определение тональности, обнаружение помех, распознавание инструментов или сравнение музыкальных фрагментов.

Читать в Telegram

Как создавать анимированные графы в Python

Matplotlib и Seaborn — вполне приличные Python-библиотеки для создания превосходных графиков. Но такие графики получаются статичными, и крайне трудно подобрать для них красивое представление данных или...

Почему разработчикам нужны “часы практики”

Если вы музыкант или просто увлекаетесь музыкой, то наверняка знаете, что “практика” и “репетиция” — два совершенно разных понятия. Зачастую, у музыкантов есть “сакральные” часы практики. Эти...

Как сделать темную тему с помощью CSS

На днях я баловался с темной версией в новой версии MacOS Mojave. Мои глаза не на 100% рады, но это особенно полезно, когда залипаешь...

Архитектура ПО: разница между архитектурой и проектированием

Многие не знают, в чем состоит разница между архитектурой и проектированием приложения. Даже сами разработчики зачастую не могут разобрать строку кода и могут спутать...

Как запустить сайд-проект за 10 дней

Инструменты для завершения процесса: Идея -> Дизайн -> Разработка -> Развертывание Как и у многих людей, у меня нет недостатка в идеях для приложений, которые...

Случайная статья

Оптимизация размера Angular bundle за 4 шага

Вам доводилось получать жалобы на слишком медленную загрузку веб-приложения или получать задачу “оптимизировать производительность” медленного приложения? Множество тем посвящено...

Как создать простого командного бота в Python

Итак, как часто вы узнаете погоду или время у Siri, Алисы или Google? Сейчас на рынке существует несколько видов...

Машинное обучение без данных

Создание продуктов и услуг с помощью моделей МО требует обучающих данных, которые обычно получают от клиентов. При этом часто нарушается цикл инноваций: разработка качественного продукта невозможна без построения достойной модели, которая, в свою очередь, нуждается в большом количестве данных, поступающих от клиентов, ожидающих качественного продукта.

Популярные статьи

Случайный тест