BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//jEvents 2.0 for Joomla//EN
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
BEGIN:VEVENT
UID:8iq8ekfo2bhhousq2n4pi26sq0@google.com
CATEGORIES:RTportal.ru
CREATED:20170606T092329
SUMMARY:Moscow Data Science meetup
LOCATION: Москва, Ленинградский проспект 39, стр. 79 (метро «Аэропорт»).
DESCRIPTION;ENCODING=QUOTED-PRINTABLE:3 марта в московском офисе Mail.Ru Group пройдет традиционная встреча сообщ
 ества Moscow Data Science. Участники обмениваются профессиональным опытом р
 ешения практических задач анализа данных и общаются в неформальной обстанов
 ке. Присоединяйтесь!\n\n Программа встречи:\n\n– Распознавания сцен на изоб
 ражениях с помощью CNN\nАндрей Бояров, программист-исследователь, Mail.Ru G
 roup\n\nРаспознавание сцен (scene recognition) является одной из областей м
 ашинного зрения, которая активно применяется, например, в поиске по изображ
 ениям. Задача распознавания сцен на картинках является более сложной задаче
 й, чем относительно хорошо изученная и используемая в индустрии задача расп
 ознавания объектов. Главная причина заключается в том, что сцена – более ко
 мплексное и менее формализуемое понятие: достаточно сложно выделить признак
 и, которые описывают такие понятия, как ресторан, кухня, спортивное меропри
 ятие и т.д. Кроме того, сценой является всё изображение, а не какая-то его 
 часть, в отличие от объектов. В данном докладе пойдёт речь о построении сис
 темы для решения задачи scene recognition при помощи state-of-the-art подхо
 да, основанного на глубоких свёрточных нейронных сетях.\n\n – Определение о
 блаков и теней на спутниковых снимках с помощью глубокого обучения\nАнатоли
 й Филин, Fertyle, CTO; Gramant\n\nВычисление процента зашумленности спутник
 ового снимка облаками и тенями является необходимым этапом для определения 
 возможности использования снимка в сельском хозяйстве. Для этой задачи есть
  традиционные алгоритмы, в частности Fmask, которые используются для снимко
 в Landsat и Sentinel.\n\nВ докладе речь идет о попиксельной классификации с
 путниковых мультиспектральных изображений. Для этой цели используется глубо
 кое обучение на основе CNN.  Спикер расскажет о результатах исследований, в
  частности, за счет чего была достигнута точность порядка 93%, что на 2-3% 
 лучше традиционных алгоритмов.\n\n– Тема доклада уточняется\nРоман Дегтярев
 , Quantum Brains\n\nНачало мероприятия в 19:00.\nАдрес: Москва, Ленинградск
 ий проспект 39, стр. 79 (метро «Аэропорт»).\n\nПредварительная регистрация 
 обязательна.\n\nДля тех, кто не сможет присутствовать лично, будет организо
 вана онлайн-трансляция.\nhttps://corp.mail.ru/ru/press/events/323/ This eve
 nt was imported from: https://rtportal.ru/index.php/kalendar-sobytij/eventd
 etail/222/-/moscow-data-science-meetup?tmpl=component
DTSTAMP:20260812T174859Z
DTSTART;TZID=Europe/Moscow:20170303T190000
DTEND;TZID=Europe/Moscow:20170303T210000
SEQUENCE:0
TRANSP:OPAQUE
END:VEVENT
END:VCALENDAR