Детекция объектов с YOLO: Полный гайд для новичков | Теория + кодинг
Мои полезные материалы: Как проходить HR-скрининг и повышать свою ценность - https://t.me/Ai_bolno_ml/32 Нужно ли учить C++ MLщику - https://t.me/Ai_bolno_ml/47 Еще больше полезного материала для роста в ML/Computer vision тут - https://t.me/AI_bolno_ml =============================== Таймкоды: 00:00 - Что полезного узнаем 01:22 - Примеры из практики 04:02 - Как эффективно изучать ML 04:17 - Запускаем с веб-камеры 07:28 - Ускоряем инференс 11:26 - Сами обучаем модель 13:39 - Откуда брать данные 15:35 - Сам размечаю датасет 17:19 - Финальный запуск ================================ Код из урока - https://github.com/Roman54228/yolo_yo... Мой сайт - https://filonov.site
▶︎
050. YOLO. Часть 1. Детекция. Обучение на собственном датасете.
▶︎
Обучение YOLOv8 для задачи детекции
▶︎
Полное сравнение PyTorch с TensorFlow, что выбрать в 2025?
▶︎
Полный гайд по всем ML собесам в Яндекс
▶︎
Машинное обучение — «ЭЛИТА» IT? Новая ниша для быстрого «ВКАТА» в 2026!
▶︎
Обучение YOLOv8 для задачи инстанс сегментации (YOLOv8-seg)
▶︎
Как обучить Object Detection Нейросеть на своем наборе данных. Гайд от начала и до конца.
▶︎
Освой 95% Antigravity за 30 минут - Обгони ВСЕХ
▶︎
Machine vision - a (not) brief primer with application examples.
▶︎
Топ-5 ошибок при объяснении метрик на собеседованиях по ML
▶︎
Что такое YOLO и как его использовать в Компьютерном Зрении | Kaggle Competition
▶︎
Что такое RAG в LLM и причём тут векторные базы данных
▶︎
Dropout и регуляризация: почему без них ML не работает
▶︎
Локальная LLM за 20 минут: Qwen 3.6 + LM Studio | Без воды
▶︎
#1 ЖЁСТКОЕ Собеседование Middle Data Science | Classic ML | Реальные задачи с собеседований
▶︎
Курс для Computer Vision разработчиков
▶︎
ИИ-агенты — вот что действительно изменит разработку. Пишем ИИ-агент на Python, LangChain и GigaChat
▶︎
Детекция объектов на изображении с помощью YOLOv5, PyTorch и Google Colab (практическая работа)
▶︎
Порталы не создают вечный двигатель, если телепортировать гравитацию
▶︎