Machinelearning

0:56

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

🔥 На видео 32-летний Янн Лекун демонстрирует первую в мире сверточную нейронную сеть (CNN) для распознавания текста в 1993 году .

📅 Когда появились традиционные методы обработки изображений:

Традиционные (или классические) методы начали развиваться с 1960-х годов, а активно применяться — с 1970–1980-х, задолго до появления современных нейросетей.

✔️ К таким методам относятся:

- Фильтрация изображений (Гаусс, Собель, Лаплас и др.)

- Детектирование границ (Canny, Prewitt)

- Морфологическая обработка (эрозия, дилатация)

- Бинаризация, сегментация, пороговая фильтрация

- Шумоподавление, выделение контуров

📍 К 1990-м эти техники уже активно использовались в промышленности, медицине, военной технике и OCR (распознавании текста), например в факсах и сканерах. Именно в этом контексте и появлялись первые попытки заменить часть ручной обработки нейросетями, как сделал Лекун с CNN.

Всем продуктивного дня ☀️

@ai_machinelearning_big_data

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/ru/Machinelearning/com.ai_machinelearning_big_data/7505

24.2K viewsedited  May 5 at 09:19

🔥 На видео 32-летний Янн Лекун демонстрирует первую в мире сверточную нейронную сеть (CNN) для распознавания текста в 1993 году .

📅 Когда появились традиционные методы обработки изображений:

Традиционные (или классические) методы начали развиваться с 1960-х годов, а активно применяться — с 1970–1980-х, задолго до появления современных нейросетей.

✔️ К таким методам относятся:

- Фильтрация изображений (Гаусс, Собель, Лаплас и др.)

- Детектирование границ (Canny, Prewitt)

- Морфологическая обработка (эрозия, дилатация)

- Бинаризация, сегментация, пороговая фильтрация

- Шумоподавление, выделение контуров

📍 К 1990-м эти техники уже активно использовались в промышленности, медицине, военной технике и OCR (распознавании текста), например в факсах и сканерах. Именно в этом контексте и появлялись первые попытки заменить часть ручной обработки нейросетями, как сделал Лекун с CNN.

Всем продуктивного дня ☀️

@ai_machinelearning_big_data