В машинном обучении есть подход, который заставляет модель смотреть на данные «по-человечески» — object-centric.

Это когда модель не видит картинку как груду пикселей.
Она видит отдельные объекты — стол, кружку, кота — и работает именно с ними.

Зачем это нужно?

➡️ Лучшее обобщение.
Если модель понимает, что такое «объект», она легче переносит знания на новые сцены.

➡️ Объяснимость.
Модель фактически говорит: «объект №1 — куб», «объект №2 — шар».

➡️ Манипуляции объектами.
Важно в робототехнике, моделях мира, генерации сцен: можно двигать объекты, комбинировать их, прогнозировать взаимодействия.

Где используется:
• безучительское обучение (Slot Attention, MONet)
• модели мира (Dreamer, Genesis)
• генерация изображений
• робототехника и video understanding

Проще всего:
• обычная нейросеть → «вижу пиксели»
• object-centric сеть → «вижу вещи»

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

Ноябрь — месяц One Day Offer в GigaChat и Kandinsky 📆

В ноябре команды двух топовых IT-продуктов Сбера планируют обрести новых классных коллег — DL Engineers и Researchers, чтобы вместе работать над GigaChat и Kandinsky: развивать, обучать и дообучать модели.

Смотрите расписание One Day Offer и не упустите шанс присоединиться к крупнейшему AI-комьюнити. Целых восемь мероприятий, чтобы изменить свою карьеру и жизнь — выбирайте то, что подходит под навыки и цели, и регистрируйтесь!

🎄 Santa 2025: новый рождественский челлендж по оптимизации

Сколько ёлочек можно упаковать в коробку?
Kaggle запустил праздничный конкурс, где нужно решить классическую задачу упаковки… но с рождественским настроением.

Задача:
Помочь Санте упаковать от 1 до 200 маленьких ёлочек в самую маленькую квадратную коробку, уложив их максимально эффективно (2D-packing).

Это идеальный повод потренировать:
🔹 оптимизацию
🔹 алгоритмы размещения
🔹 эвристики
🔹 геометрию

Цель:
Найти оптимальную упаковку и попасть в число первых, кто поможет Санте.

ℹ️ Конкурс уже открыт
ℹ️ Продлится ещё пару месяцев

➡️ Ссылка на конкурс

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст