"Я хочу быть объективным. Я знаю, что спасение человечества, нашей планеты в объективности." (Виктор Конецкий, "Солёный лёд")
Рубрика «машинное обучение» - 25
Цифровой вытрезвитель
2022-03-08 в 7:58, admin, рубрики: Анализ и проектирование систем, децентрализация, искусственный интеллект, Криптовалюты, машинное обучение, предсказание будущего, проверка фактов, распределенные системыЧто такое MLOps и различные MLOps-инструменты (часть 2)
2022-03-07 в 13:19, admin, рубрики: data science, mlops, mlops tools, машинное обучение
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
Наши сервисы для бесплатного распознавания речи стали лучше и удобнее
2022-03-03 в 10:46, admin, рубрики: asr, natural language processing, silero, speech-to-text, голосовые интерфейсы, звук, машинное обучение, Развитие стартапа, распознавание речи
Сейчас для всех желающих доступны два наших сервиса для распознавания речи:
- Бот в телеграме для коротких и не очень длинных аудио (мы не стали обходить ограничения телеграма, основная задача бота — распознавать голосовые сообщения);
- Сервис audio-v-text.silero.ai для более длинных аудио, в котором можно скачать отчет в виде эксельки.
Сервис написан нашими собственными силами, работает на нашем собственном движке распознавания речи, без проксирования во внешние сервисы и с минимально возможным количеством зависимостей. В случае нарушения связности возможен оперативный перевод хостинга в другие регионы.
Мы провели и продолжаем работу над ошибками и внесли ряд улучшений для пользователей, о которых мы бы хотели рассказать.
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.
DeepETA: как Uber прогнозирует ETA с использованием глубокого обучения
2022-02-28 в 11:32, admin, рубрики: Блог компании Wunder Fund, машинное обучениеПрим. Wunder Fund: В сегодняшней статье рассказываем, как Уберу удается точно предсказывать время прибытия такси или курьера. Мы нашли её очень увлекательной, как и несколько других статьей из технического блога Убера.
Школа аналитиков данных
2022-02-26 в 12:38, admin, рубрики: big data, Data Analyst, e-commerce, sql, X5RetailGroup, Блог компании X5 Group, Большие данные, карьера, кластер, машинное обучение, обучение, ритейлX5 Tech приглашает студентов и выпускников вузов пройти бесплатное обучение по профессии Data Analyst. Уже через три месяца обучения можно будет пройти оплачиваемую стажировку в Х5 Group.
-
Начало отбора — 21 февраля.
-
Старт обучения — 29 марта.
-
Срок обучения — 8 месяцев, вторник и четверг в 19:00.
Программа обучения
Проблемы современного машинного обучения
2022-02-14 в 10:30, admin, рубрики: artificial intelligence, computer vision, natural language processing, natural language understanding, Блог компании Open Data Science, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярноеВо многих популярных курсах машинного и глубокого обучения вас научат классифицировать собак и кошек, предсказывать цены на недвижимость, покажут еще десятки задач, в которых машинное обучение, вроде как, отлично работает. Но вам расскажут намного меньше (или вообще ничего) о тех случаях, когда ML-модели не работают так, как ожидалось.
Частой проблемой в машинном обучении является неспособность ML-моделей корректно работать на большем разнообразии примеров, чем те, что встречались при обучении. Здесь идет речь не просто о других примерах (например, тестовых), а о других типахЧитать полностью »
35 реальных рисков, убивающих data- и machine learning проекты
2022-02-01 в 13:47, admin, рубрики: big data, data engineering, машинное обучение, провал проекта, риск, риск-менеджмент, риск-ориентированное мышление, риски, риски в проектах, риски иб, риски программных проектов, Управление продуктом, управление проектамиВсем привет! Эта статья - обобщение моего опыта 30+ проектов, связанных с обработкой данных и машинным обучением. Здесь не будет теории про управление рисками и общего перечня проектных рисков. Я перечислил только наиболее частые “грабли” именно из data-специфики, с которыми приходилось сталкиваться за последние 7 лет. Надеюсь, что эта статья поможет менеджеру проекта или менеджеру продукта сохранить свой цвет волос, ценное время команды и удовлетворенность заказчиков. Риски я разделил на три группы:
-
риски моделей машинного обучения,
-
риски источников данных,
-
риски пользовательских данных.
Читать полностью »
Эволюция разумна?
2022-01-30 в 8:49, admin, рубрики: Rust, биология, гипокамп, искусственный интеллект, машинное обучение, мозг, мышление, нейроны места, распознавание образов, роевой интеллект, эволюционный алгоритмПриветствую, читатели! Сегодня речь пойдёт об одном, на мой взгляд, интересном варианте алгоритма для самообучающейся системы. Идея подобной статьи зрела давно, однако руки всё не доходили.
Рассматриваемую ниже модель можно спокойно отнести к областям эволюционного моделирования и роевого интеллекта, однако с заделом на дальнейшую интеграцию с существующими наработками в области нейросетей. Но, обо всём по порядку.