Блог Олега Лашманова

Когда археологи пытаются понять, на что похож найденный фрагмент, они опираются не только на форму, но и на контекст — культурный, исторический, материальный. Алгоритмы же чаще всего видят просто изображение и работают с ним как с набором чисел. Почему понятие «похожести» оказывается разным для человека и машины, как устроены современные инструменты поиска схожих артефактов и зачем нейросетям контекст — разбираемся вместе с Олегом Лашмановым и Егором Блохиным.

Поговорим о том как решать задачи машинного обучения при отсутствии датасета.

В прошлый раз мы разбирались, как добыть открытые данные о произведениях, хранящихся в фондах музеев. Сегодня мы немного изучим данные, что нам удалось скачать.

Продолжаем разговор о машинном обучении. Сегодня на очереди классификация.

Зачем учить машины и из каких ингредиентов готовить это блюдо? Первая статья из серии о применении машинного обучения в искусстве.

Шел пятый час просматривания проспектов, дворцов, каналов и видов городов. С каждым новым изображением на мониторе, гравюры становились все более похожими друг на друга.

Маленькая история получения данных о живописных полотнах, хранящихся в музеях на территории РФ.