Рубрика «machine learning» - 5
Как мы не смогли создать медицинского чат-бота. История проекта, который так и не увидел свет
2022-06-07 в 14:49, admin, рубрики: chatbots, classification, data processing, data science, deep learning, machine learning, named entity recognition, natural language processing, python, telemedicine, Блог компании MTS AI, искусственный интеллект, машинное обучение
Система распознавания шрифта Брайля. Читаем написанное белым по белому
2022-05-31 в 10:34, admin, рубрики: accessibility, braille, cnn, machine learning, object detection, Блог компании Open Data Science, Брайль, машинное обучение, обработка изображенийВ 2018 году мы взяли из детдома в семью слепую девочку Анжелу. Тогда я думал, что это чисто семейное обстоятельство, никак не связанное с моей профессией разработчика систем компьютерного зрения. Но благодаря дочери через два года появилась программа и интернет-сервис для распознавания текстов, написанных шрифтом Брайля - Angelina Braille Reader.
Работа в Data Science: что важно знать и как этому научиться
2022-05-29 в 18:30, admin, рубрики: artificial intelligence, big data, career, data science, machine learning, self-education, искусственный интеллект, Карьера в IT-индустрии, машинное обучениеО чем это все?
Сегодня словосочетания вроде Data Science, Machine Learning, Artificial Intelligence очень популярны. При этом нередко под ними понимаются довольно разные вещи. Это зачастую смущает и запутывает людей, желающих войти в специальность: трудно разобраться, с чего начать, что действительно нужно, а что необязательно для начала. Не претендуя на общность, расскажем, как это видится на основе десятка лет опыта c решением такого рода задач для крупных клиентов со всего мира (сервис / заказная разработка / аутсорс – подставьте термин по вкусу).
MLOps меняет процесс разработки моделей машинного обучения
2022-04-30 в 19:01, admin, рубрики: devops, machine learning, mlops, машинное обучениеПромышленные решения, основанные на машинном обучении — это гораздо больше, чем просто модель. Три ключевые концепции, охватывающие управление версиями, тестирование и конвейеры, являются основой для операций машинного обучения (MLOps), которые помогают группам по анализу данных быстрее и увереннее выпускать модели.
Эволюция рекомендаций ресторанов в Delivery Club. Часть 1
2022-03-21 в 12:54, admin, рубрики: big data, cold start, data engineering, data science, Gradient Boosting, machine learning, machinelearning, recommender system, recsys, Блог компании Delivery Club Tech, коллаборативная фильтрация, контентные рекомендационные системы, машинное обучение, Управление e-commerce
Распознавание достопримечательностей с помощью машинного обучения
2022-03-05 в 13:31, admin, рубрики: android, artificial intelligence, HMS, huawei, machine learning, vision recoginzation, Блог компании Huawei, искусственный интеллект, машинное обучение, разработка мобильных приложений, Разработка под androidБывает листаешь книгу или журнал, видишь красивое место или здание, но не знаешь, где оно и как называется. Тут пригодилось бы приложение, которое распознает его по фотографии.
С помощью машинного обучения создать такое приложение довольно просто. Об этом и пойдет речь в этой статье.
О распознавании достопримечательностей
Визуальный SLAM: делаем HD-карты при помощи смартфона
2022-03-02 в 9:35, admin, рубрики: computer vision, Direct-SLAM, g2o, HD-maps, machine learning, ORB-SLAM, SLAM, Блог компании Город Иннополис, машинное зрение, машинное обучение, обработка изображений, Разработка робототехники
Привет! Меня зовут Александр Гращенков, я iOS-разработчик в компании RoadAR. С 2016 года живу и работаю в Иннополисе, занимаюсь компьютерным зрением и интеграцией нейросетей в мобильные платформы.
Векторное представление товаров Prod2Vec: как мы улучшили матчинг и избавились от кучи эмбеддингов
2022-01-28 в 7:59, admin, рубрики: computer vision, data mining, deep learning, machine learning, natural language processing, nlp (natural language processing), ozon tech, Блог компании Ozon Tech, машинное обучение, обработка изображенийНа странице любого товара на Ozon есть картинки, заголовок, описание и дополнительные атрибуты. Всю эту информацию мы хотим извлекать и обрабатывать для решения разных задач. И особенно она важна для команды матчинга.
Чтобы извлекать признаки из товара, мы строим его векторные представления (эмбеддинги), используя различные текстовые модели (fastText, трансформеры) для описаний и заголовков и целый набор архитектур свёрточных сетей (ResNet, Effnet, NFNet) — для картинок. Далее эти векторы используются для генерации фичей и товарного сопоставления.
На Ozon ежедневно появляются миллионы обновлений — и считать эмбеддинги для всех моделей становится проблематично. А что, если вместо этого (где каждый вектор описывает отдельную часть товара) мы получим один вектор для всего товара сразу? Звучит неплохо, только как бы это грамотно реализовать…
Кластеризация изображений с помощью нейросети CLIP
2022-01-13 в 10:45, admin, рубрики: CLIP, clustering, clusterization, data engineering, dbscan, machine learning, OpenAI, python, umap, Блог компании FunCorp, искуственный интеллект, машинное обучение, нейросети, обработка изображений
В статье пойдёт речь о том, как можно автоматически разделить датасет изображений на кластеры, которые поделены по качественному контекстному признаку, благодаря эмбедингам из нашумевшей нейронной сети CLIP от компании Илона Маска. Расскажу на примере контента из нашего приложения iFunny.
Первое правило машинного обучения: начните без машинного обучения
2021-11-05 в 12:27, admin, рубрики: kubernetes, machine learning, ml, Блог компании Билайн Бизнес, машинное обучение, Программирование, разработка
Эффективное использование машинного обучения — сложная задача. Вам нужны данные. Вам нужен надёжный конвейер, поддерживающий потоки данных. И больше всего вам нужна высококачественная разметка. Поэтому чаще всего первая итерация моих проектов вообще не использует машинное обучение.
Что? Начинать без машинного обучения?
Об этом говорю не только я.
Догадайтесь, какое правило является первым в 43 правилах машинного обучения Google?
Правило №1: не бойтесь запускать продукт без машинного обучения.
Машинное обучение — это здорово, но для него требуются данные. Теоретически, можно взять данные из другой задачи и подстроить модель под новый продукт, но она, скорее всего, не справится с базовыми эвристиками. Если вы предполагаете, что машинное обучение придаст вам рост на 100%, то эвристика даст вам 50%.