#Machinelearning
Материал подготовили эксперты компании Hey Machine Learning.
Сейчас его создатели Владислав Чернышов и Александр Зайцев работают над платформой, с помощью которой пользователи смогут создавать личных голосовых помощников — не хуже Google Duplex.
Статью подготовили специалисты компании Hey Machine Learning.
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.
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).
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?
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.
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…
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.
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.
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.
Искусственный интеллект (AI, от англ. artificial intelligence) — одна из наиболее перспективных банковских технологий, которая обещает принести значительные дивиденды. В данной статье я расскажу о том, как подойти к вопросу использования AI в банке «с нуля» и о конкретных кейсах применения AI из своего опыта.
Я работаю менеджером продуктов. В рамках рабочих и личных проектов время от времени делаю аналитику данных. Одни из самых популярных задач для меня во время анализа — поиск зависимостей, прогнозирование, деление клиентов на группы, поиск аномалий/инсайтов. То есть стандартные задачи ML. Для этого я беру готовые ML-библиотеки немного причесываю…
Набор открыт для всех.
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…
Машинное обучение выходит из зоны хайпа. И сложно однозначно сказать, насколько это хорошо или плохо, но что совершенно точно видно – всё больше людей задаются вопросом: «А деньги где?». Всё меньше футуристических статей про тотальную победу машины над человеком, всё больше докладов и обсуждений посвящается автоматизации и систематизации…
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.
Это моя первая статья на vc.ru. Постараюсь писать раз в неделю, про идеи и реальные кейсы, применение прорывных технологий, таких как ML, CV, Big Data и так далее. Все это можно применить к большим выставкам или небольшим мероприятия, инсталляциям и ритейлу, развлекательным паркам и музеям. Моя задача — систематизировать как технологии могут…
На одном из ресурсов с советами для бизнесменов предлагают следующее: чтобы владельцу автобусного парка было проще контролировать выручку с перевозок, необходимо проехать по маршруту в разные дни недели, в разное время суток и посчитать примерное количество пассажиров.
Работа с моделями машинного обучения в Банке «Санкт-Петербург» ведется с 2010 года. Первопроходцами в этой области были подразделения по работе с кредитными и банковскими рисками, которые реализуют и поддерживают модели кредитного скоринга физических и юридических лиц. Самые первые модели в виде логистической регрессии реализовывались буквально…
В январе мы обновили виртуальные серверы для анализа данных и ML. Подтвердили высокий уровень безопасности сервиса DBaaS и продолжили тестировать приложения в ферме мобильных устройств. Подробнее обо всех новостях — в нашем дайджесте.
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.
Роботы из Redmadrobot Data Lab рассказывают про новости, кейсы и подходы в ИИ, которые можно переложить на нашу действительность и реально использовать.
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…
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.
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…
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.
Интернет наполнен самыми причудливыми фотографиями и видео знаменитостей. Но не все правда, что мы видим. В сети — много дипфейков. Как отличить дипфейковое изображение от настоящего? Рассказываем о новом методе от американских ученых в материале Selectel.
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…
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.