#Машинноеобучение

Приглашаем на митап по машинному обучению. В программе кейсы, обзор трендов и рассказ про новые ML-продукты

Уже в этот четверг, 15 сентября, проведем Selectel ML Meetup, где обсудим новые инструменты для обучения ML-систем и состояние рынка в России. Присоединяйтесь офлайн и онлайн!

Что юристы не понимают про нейронные сети?
Искусственный интеллект (AI) против машинного обучения (ML)

Когда речь заходит о мире технологий, можно услышать множество "модных" слов. Два из этих слов - ИИ и машинное обучение. Уже 77% устройств, которыми мы пользуемся, оснащены той или иной формой ИИ, поэтому если у вас еще нет инструментов, работающих на основе одного из них, то в будущем они обязательно появятся. Алгоритмы ML (Machine Learning)…

О важности датасета и о том, как сделать его лучше. Наш опыт
фото котиков из открытых источников

Мы подготовили 7 основных шагов, которые превратят набор картинок из гугла не просто в мощный базовый блок системы компьютерного зрения, но и основной инструмент по выявлению и устранению ошибок распознавания.

«Почему не стоит бояться искусственного интеллекта?»

Искусственный интеллект — это, пожалуй, самая важная технология, которую мы разрабатываем в этом десятилетии. Это скорее огромная возможность для человечества, нежели угроза. Что же такое ИИ? Своим мнением поделился Питер Диамандис, председатель небезызвестного фонда X-Prize.

«Эмоциями людей можно манипулировать при помощи…роботов»

Группа ученых из Университета Дуйсбурга-Эссена в Германии обнаружила, что люди могут быть восприимчивы к эмоциональным манипуляциям со стороны робота. В статье, опубликованной на сайте PLOS ONE, ученые описали эксперименты, которые проводили с людьми-добровольцами, взаимодействующими с роботами, и выводы, к которым они пришли.

Зачем вам нужно использовать активное обучение при обучении нейронных сетей
Четыре урока о создании инструментов для машинного обучения
Разметка данных для машинного обучения: обзор рынка, методики и компании

Большая доля data science и машинного обучения зависит от чистых и корректных источников данных, поэтому неудивительно, что скорость роста рынка разметки данных продолжает увеличиваться. В этой статье мы расскажем о многих крупных игроках отрасли, а также об используемых ими методиках, чтобы вы могли иметь возможность выбора наилучшего партнёра в…

Как будет выглядеть Web 3.0 экономика

Web 3.0 берёт свой курс на децентрализацию, чтобы вернуть пользователям контроль. Потребность уйти от BigTech монополий и от традиционной монетарной системы в интернете сейчас сильна как никогда.

Papers, please! Как устроены сервисы по распознаванию лиц для идентификации клиента и проверки документов

В популярной в свое время игре Papers, please! игрок выполняет роль таможенника, проверяющего документы по все более усложняющимся правилам. Главная игровая механика - проверка документов на соответствие всем нормам, таким как верная дата и место выдачи, соответствие имени и фамилии человека на всех документах, срок действия визы, наличие…

Почему я изменил своё мнение о слабой разметке для ML
Как Hasty использует автоматизацию и быструю обратную связь для обучения моделей ИИ
CEO Hasty Тристан Руиллар (в центре), сооснователи компании Константин Проскудин (слева) и Александр Веннман (справа)
Руководство по типам аннотирования изображений
Лучшие платформы аннотирования изображений для компьютерного зрения на 2019 год
Почему при разработке ИИ главное — это данные

Системы машинного обучения рождаются от союза кода и данных. Код сообщает, как машина должна учиться, а данные обучения включают в себя то, чему нужно учиться. Научные круги в основном занимаются способами улучшения алгоритмов обучения. Однако когда дело доходит до создания практических систем ИИ, набор данных, на котором выполняется обучение, по…

На вес золота: как получать данные о размере и составе руды за секунды, а не часы

Рассказываем, как rdl by red_mad_robot помогли «Полиметаллу» решить проблему с анализом гранулометрического состава руды и определением негабарита при производстве золота.

Аннотирование текста для машинного обучения
Пять альтернатив Scale AI

Выбор подходящего инструмента для аннотирования данных — непростая задача, поэтому чтобы принять верное решение, необходимо знать все возможные варианты. В этой статье мы расскажем о лучших, по нашему мнению, альтернативах Scale AI.

Оптимизация разметки данных с помощью активного обучения
Распознавание картин без распознавания

Обычно распознавание чего угодно реализуется с помощью технологий компьютерного зрения и машинного обучения. Нейросети “скармливают” набор изображений, по которым она учится узнавать предметы. Но что делать, если распознавать нужно сразу на мобильном устройстве, а дообучать модель в случае увеличения количества классов нет возможности из-за…

Классификация птиц при помощи искусственного интеллекта (часть 2)

Нам удалось поработать с заказчиком, который решил выпустить на рынок сервис по определению птиц вкупе с камерами. Нам предстояло обучить камеры определять птиц в своем объективе, а затем, научить сервис определять вид и пол птиц.

Как технологии машинного обучения меняют бизнес

Люди ежедневно сталкиваются с результатами машинного обучения: «умные» алгоритмы в соцсетях, чат-боты в онлайн-магазинах, камеры с распознаванием лиц в общественных местах — все это часть жизни. Компании продолжают внедрять технологии в свои бизнес-процессы для анализа рисков, изучения аудитории и сокращения затрат. Павел Кривозубов, руководитель…

Лучшие инструменты разметки изображений для компьютерного зрения 2020 года
Лучшие инструменты аннотирования для компьютерного зрения в 2021 году
Распознавание птиц при помощи камер и искусственного интеллекта (часть 1)
Распознавание птиц при помощи камер и искусственного интеллекта, проект компании «Технологика»

Нейронные сети используются для множества задач, но слышали ли вы когда-нибудь про распознавание птиц? Мы – нет, поэтому возможность поработать над этим проектом очень нас захватила, а опыт по итогу оказался крайне интересным.

6 правил по обеспечению качества данных для машинного обучения

«Качество — это не действие, а привычка», — сказал великий древнегреческий философ Аристотель. Эта идея справедлива сегодня так же, как и более двух тысяч лет назад. Однако качества добиться не так легко, особенно когда дело касается данных и технологий наподобие искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения.

5 этапов, гарантирующих успешную разметку данных
Как организовать разметку данных для машинного обучения: методики и инструменты
Как нейронная сеть поддерживает репутацию бренда

Рассказываем, как rdl by red_mad_robot помогли АО «Арнест» решить проблему неполной комплектации продукции при работе конвейера с помощью компьютерного зрения.

Создаем датасет для распознавания счетчиков на Яндекс.Толоке
Как Scale AI создаёт качественные данные для машинного обучения
7 способов получить качественные размеченные данные для машинного обучения

Наличие размеченных данных необходимо для машинного обучения, но получение таких данных — непростая и дорогостоящая задача. Мы рассмотрим семь способов их сбора, в том числе перепрофилирование, поиск бесплатных источников, многократное обучение на данных с постепенно повышающимся качеством, а также другие способы.

Как создать свой датасет с Киркоровым и Фейсом на Яндекс.Толоке
Система для обучения нейронных сетей: как мы создали мощный отказоустойчивый сервис для бизнеса и разработчиков

Машинное обучение стало популярной темой в последние годы, причем не только в среде разработчиков, но у широкой общественности. При этом разработка моделей для обучения нейронных сетей требует высокого уровня знаний и опыта в предметной области. Не все, кому она требуется, могут обучить себе модель самостоятельно, а обращаться к сторонним…

Топ-5 инструментов для разметки данных в 2021 году

Программы для разметки данных (data labeling) необходимы для прокачки машинного обучения и создания обучающих наборов данных. Поэтому мы решили изучить наилучшие решения из этой области, имеющиеся сегодня на рынке.

Методика машинного обучения Human-in-the-Loop
Почему за автоматической разметкой данных будущее?
Почему 87% проектов data science не добираются до продакшена?
Как машинное обучение изменит мир и что нужно для старта карьеры в Data Science

В новом выпуске подкаста «Сушите вёсла» принял участие руководитель отдела машинного обучения Redmadrobot Data Lab by red_mad_robot Иван Тимофеев. Обсудили всё про ML — как оно помогает искать камни, как будет генерировать весь контент на планете и что изучать, чтобы написать свою нейронную сеть.

Мечта интроверта: как управлять командой из 50 человек, не взаимодействуя с ними
null