А как связаны уровень компетентности в AI и количество статей на нерецензируемом интернет-ресурсе?)
Рушан, приветствую!
Неплохо было бы указать, что статья представляет собой перевод публикации Norman Di Palo "How I implemented iPhone X’s FaceID using Deep Learning in Python" 2018 года https://towardsdatascience.com/how-i-implemented-iphone-xs-faceid-using-deep-learning-in-python-d5dbaa128e1d
Также местами перевод не совсем удачен, например, "сеть обучается со значительной потерей" (речь идет о специальной функции потерь), или, например, "здесь весь относительный код Python" - здесь "relative" подразумевался в значении "соответствующий", разумеется.
А так туториал классный.
«Скрытое выделение Дирихле (LDA)» - такого чуда я еще не видел. Авторы, поправьте, пожалуйста: по-русски этот метод зовется скрытым (иногда - латентным) размещением Дирихле.
Авторам статьи и всему отделу, занимающемуся подобной аналитикой, советую книгу Хэмди А. Таха "Исследование операций". Там про теорию массового обслуживания достаточно подробно написано.
И да, напишите на Хабр, что вы конкретно сделали. Интересно будет обсудить :)
Добавлю: arXiv и препринты часто используют, когда важна скорость публикации исследования. Процесс выхода статьи в авторитетном журнале типа Pattern Recognition может занять от года до нескольких лет (!) - обычно рецензирование занимает несколько раундов, есть очередь на публикацию Camera-Ready, т.е. готовой уже одобренной рецензентами статьи, и др.. А многие области AI, например, дико популярный диплёрнинг, развиваются сейчас так быстро, что буквально каждая неделя имеет значение. Поэтому исследователи используют arXiv, чтобы заявлять о своих изысканиях)
Еще одна причина - открытость и публичность, не каждый журнал дает читать свои статьи без подписок, но это уже более сложная история.