Какие нейросети используешь в работе?

В своей работе я использую различные типы нейросетей в зависимости от задач:

• Сверточные нейросети (CNN) — для обработки изображений и видео, например, для классификации или сегментации.
• Рекуррентные нейросети (RNN), включая LSTM и GRU — для анализа последовательных данных, таких как временные ряды или текст.
• Трансформеры — для обработки естественного языка, например, в задачах классификации текста, генерации или перевода.
• Автоэнкодеры — для снижения размерности данных и обнаружения аномалий.

В зависимости от проекта могу использовать готовые архитектуры или адаптировать их под конкретные требования. Также применяю предобученные модели и дообучаю их на своих данных для повышения качества.

Пример использования трансформера для классификации текста на Python с библиотекой Hugging Face:

from transformers import pipeline

classifier = pipeline('sentiment-analysis')
result = classifier('Это отличный пример использования нейросетей!')
print(result)