Генеративные модели — это тип моделей машинного обучения, которые предназначены для создания новых данных, аналогичных тем, на которых они были обучены. В отличие от дискриминационных моделей, которые классифицируют или оценивают данные, генеративные модели создают новые образцы, основываясь на изученном распределении данных. Эти модели нашли широкое применение в различных областях, таких как искусство, музыка, наука и индустрия развлечений. Генеративные модели продолжают развиваться, создавая всё более реалистичные изображения, музыку и даже видео. Такие инструменты, как DALL-E, MidJourney и Stable...

Системы машинного обучения — это программные комплексы, использующие алгоритмы искусственного интеллекта для автоматизации процесса подбора и расстановки предметов интерьера. Они анализируют пространственные характеристики помещения и предлагают оптимальные решения по обустройству. Принцип их работы основан на следующих механизмах: Современные системы способны автоматически генерировать планировочные решения, создавать быстрые прототипы дизайнерских идей, выполнять визуализацию с помощью дополненной реальности, работать с реальными каталогами мебели и декора, интегрироваться с производителями...