CraftDuino v2.0
  • - это CraftDuino - наш вариант полностью Arduino-совместимой платы.
  • CraftDuino - настоящий конструктор, для очень быстрого прототипирования и реализации идей.
  • Любая возможность автоматизировать что-то с лёгкостью реализуется с CraftDuino!
Просто добавьте CraftDuino!
  
 

Стрим про Reinforcement Learning


Стрим, на котором sim0nsays (Simon Kozlov) рассказывается про AlphaGo(Zero), policy gradients и вообще Deep Reinforcement Learning.

( Читать дальше )

Видео с конференции по робототехническому обучению (CoRL)

Конференция по робототехническому обучению (CoRL) — это новая ежегодная международная конференция, посвященная пересечению робототехники и машинного обучения.

Видеозаписи трёх дней конференции, прошедшей 13-15 ноября 2017 (Mountain View, California):


( Читать дальше )

Выступление Андрея Себранта о бизнесе в мире самообучающихся машин


Выступление Андрея Себранта (директор по маркетингу сервисов компании Яндекс) на конференции «Деловой интернет» 2017.

Тезисы
Будущее — это не улучшенное прошлое — оно просто другое.

( Читать дальше )

Как применять искусственный интеллект в бизнесе


Интересное выступление Александра Хайтина (исполнительный директор Yandex Data Factory) на конференции «Искусственный интеллект в управлении непрерывным производством», совместно проводимой компаниями Yandex Data Factory и «Газпром нефть».

Тезисы выступления

( Читать дальше )

Замена клавиатуры - распознавание движения руки


Для распознавания движения в воздухе, Federico Terzi собрал портативное устройство на базе контроллера Arduino, акселерометра MPU-6050 и bluetooth-модуля HC-06.

Для распознавания паттернов движения, использовался Python и библиотека машинного обучения Scikit-learn.

( Читать дальше )

Mozilla представила свою технологию распознавания речи

Mozilla Common Voice
Распознавание речи, становится стандартной опцией (на лицо коммодитизация технологии).
Mozilla, в этом вопросе, не отстаёт от рынка. Год назад, при помощи добровольцев, она начала собирать голосовые данные в датасет Common Voice.
И вот уже готова открытая технология по распознаванию речи.

( Читать дальше )

Глубокие нейронные сети как следующий этап развития программного обеспечения

ИНС

Многие люди воспринимают нейронные сети как «ещё один инструмент машинного обучения». У них есть свои плюсы и минусы. Они популярны. И, разумеется, их можно использовать, чтобы выиграть соревнования по машинному обучения (Kaggle).

Однако, Andrej Karpathy (раньше — исследователь из OpenAI, сейчас — директор по ИИ в Tesla), считает, что подобный взгляд на нейронные сети — слишком поверхностен.
Рассматривать нейронные сети, как просто ещё один классификатор — это не видеть леса за деревьями.
На самом деле, современный успех нейронных сетей, представляет собой начало фундаментального сдвига в том, как мы пишем программное обеспечение. Это Software 2.0.

( Читать дальше )

NASA устроили соревнование, кто лучше управляет беспилотником: ИИ или человек


ИИ в соревновании с человеком по управлению беспилотником.
Пока, человеку потребовалось меньше времени, чтобы завершить круг, однако ИИ прошёл трассу мягче и уверенней.

( Читать дальше )

Особенности применения машинного обучения в промышленности, индустрии моды и банковских услугах


Видео с конференции Data & Science, на котором эксперты рассказывают о своём опыте работы с большими данными, машинном обучении и их применении в науке, экономике и других сферах жизни.

Очень интересно первое выступление — Эмели Драль из Yandex Data Factory, рассказывает о подводных камнях, которые возникают при использовании машинного обучения в промышленности (выбор нефтяных скважин для гидроразрыва пласта, контроль разделения газа на фракции, предсказание дефектов в продуктах металлургического производства (слябах)).

Этапы проекта:

( Читать дальше )

Проблемы применения машинного обучения для решения реальных задач

Deep learning
Машинное обучение (ML), Искусственный Интеллект (AI), нейронные сети (NN) — эти термины в последнее время время не сходят с новостных заголовков и этот шум даже не думает умолкать.
Большие данные, вычислительные мощности графических карт (GPU) и огромное количество научных исследований — позволили глубокому обучению стать технологией меняющей мир.

Доступность фреймворков машинного обучения в виде открытого программного обеспечения, от ведущих исследовательских групп (от крупных компаний: TensorFlow от Google, PyTorch от Facebook, CNTK от Microsoft) позволяют сейчас быстро начать самостоятельно экспериментировать с глубокими нейронными сетями.

Однако, эти возможности, благодаря которым, сейчас очень просто начать тренировать свою собственную Искусственную Нейронную Сетку, могут ввести в заблуждение.
Ведь, чтобы использовать машинное обучение для решения своих задач или задач бизнеса, требуется учесть множество важных нюансов.

( Читать дальше )