#Machinelearning

Как контролировать миллионы исполнителей: инструменты и правила «Яндекс.Толоки»

Проблема качества — одна из ключевых в краудсорсинге. Когда работаешь с удалёнными, незнакомыми тебе исполнителями, невозможно угадать, кто возьмёт очередное задание. Достаточно ли он внимателен? Хорошо ли изучил инструкцию? И вообще, это человек или робот? Мы в Яндексе используем краудсорсинг каждый день. Создавать и развивать наши сервисы…

Иван Карпеев, старший менеджер по развитию бизнеса Яндекс.Толоки

Как я сходил в больницу и пришлось создать стартап

Эмиль Гайнанов занимался обслуживанием компьютерной техники в Магнитогорске. Однако идея для стартапа у него «выросла» не из этого бизнеса. Рассказываем историю компании-разработчика медицинской информационной системы Medods, которая стала участником программы Yandex Cloud Boost.

Как создать IT-стартап, если ты гуманитарий?

Елена Шишкина хотела стать психотерапевтом, проработала HR-специалистом, а потом научилась писать код по Pythontutor, изучила SQL и создала свой IT-стартап по оптимизации использования человеческих ресурсов с помощью ML — LABRA.

ИИ-сервис покупки транспортных билетов

Есть много сервисов для путешественников, которые упрощают планирование маршрута и расходов. У них красивые иконки и удобный интерфейс, но в целом они очень похожи друг на друга. Да, и недостатками тоже. Команда ai people придумала, как сделать сервисы покупки билетов еще удобнее с помощью машинного обучения.

Как Skyeng использует speech recognition для контроля качества уроков

Рассказывает Инна Ярошенко, руководитель отдела контроля качества в Skyeng.

Как искусственный интеллект снижает стоимость производства железной руды в Казахстане

В небольшом городе Рудный ежегодно добывают больше половины казахстанской руды. Помимо людей, на производстве «трудится» искусственный интеллект. Как он там появился, что делает и сможет ли когда-нибудь заменить людей, рассказывают специалисты Redmadrobot Data Lab совместно с ERG (Евразийская Группа).

Камеры для компьютерного зрения: характеристики

Статью подготовили специалисты компании Hey Machine Learning.

​Пример получаемого изображения с аналоговой камеры с разрешением 960H и цифровой камеры 720p

История Dasha.AI — робота-обзвонщика, которого принимают за человека в среднем 95 собеседников из 100 Материал редакции

Сейчас его создатели Владислав Чернышов и Александр Зайцев работают над платформой, с помощью которой пользователи смогут создавать личных голосовых помощников — не хуже Google Duplex.

Команда Dasha.AI

Топ-10 фреймворков для искусственного интеллекта: часть первая

Материал подготовили эксперты компании Hey Machine Learning.

Статистика по фреймворкам с официальных аккаунтов на GitHub

Тайное распознавание лиц в Британии, подслушивающий Microsoft и другие новости из мира машинного обучения

Дайджест за прошедшую неделю.

Брешь в FaceID, цветное вступление в Fallout 4, бытовые роботы от Toyota и другие новости ИИ машинного обучения

Дайджест за прошедшую неделю.

Несовершеннолетние в базе распознавания и лазеры против идентификационных камер

Photo by NASA on Unsplash

Нейробармен из Raspberry Pi с использованием нейронных сетей

Мы компания Hey Machine Learning. И мы продолжаем всячески автоматизировать наш офис. У нас уже и вода заказывается, и известно, кем моется посуда. Но наступило лето, вместе с ним и корпоративы. Что бы кто ни говорил, но отдых — важная часть рабочего процесса. И если «делу время, а потехе час», то давайте автоматизируем этот час.

Бендер

Система оценивания на базе компьютерного зрения

Вроде, элементарная штука, и должна быть в открытом доступе. Но ни один из существующих алгоритмов не подходил под нашу задачу, и мы решили сделать его самостоятельно.

Предиктивная аналитика на пальцах

Я занимаюсь Data Science и Machine Learning в компании Redmadrobot. Нас знают в основном как разработчика мобильных приложений, но практика DS и ML в роботах тоже развита.

Клик за 1 млн рублей и другие превратности машинного обучения

Я Анна Воеводская, специалист по Data Science в «Инфосистемы Джет». Работая на стороне системного интегратора, встречаешь разных заказчиков и наблюдаешь множество особенностей ML-проектов. Я обобщила свой опыт здесь в надежде, что он поможет вам прийти к счастливому внедрению.

Автоматический заказ воды с помощью технологий ИИ

Занимаясь разработкой различных приложений с использованием технологий ИИ хочется поэкспериментировать с автоматизацией собственного офиса. Мы попробовали определить, кто чаще моет посуду, и нам это удалось. Теперь, может, автоматизировать процесс заказа воды в офис?

Кто не моет посуду? Ответили на этот вопрос с помощью машинного обучения

Идешь мыть посуду после обеда, а раковина завалена. Но мы же компания инженеров! Давайте создадим систему, которая будет определять, кто моет посуду, а кто нет.

Как работает MTCNN

Единороги филтеха

А вы знаете, сколько в мире единорогов? CBInsights насчитала 260 стартапов стоимостью ≥ $1 млрд. И решила выяснить, сколько среди них проектов из Европы и чем они занимаются.

Фотография из Твитера OakNorthAI

Олимпиады и другие соревнования по анализу данных и машинному обучению

Как принять участие, как готовиться и что можно выиграть.

Комментарии

null