Что такое интуиция? Может это мираж или миф? А может даже голос свыше? Трудно переоценить значение интуиции. Прислушавшийся к интуиции может стать баловнем судьбы, легко выйти или даже вообще не попасть в трудные и опасные ситуации. Но многие ли слышат голос интуиции? Есть ли способность к интуиции и можно ли ее развить? Если эти вопросы когда-либо интересовали вас и вы любите пофилософствовать, добро пожаловать под кат.
В марте этого года свет увидели результаты совместного исследования международной аудиторской фирмы «KPMG» и Университета Квинсленда (Австралия), посвященного теме доверия к искусственному интеллекту (ИИ). В ходе исследования были опрошены более 4 500 людей из стран с развитой экономикой и высоким уровнем жизни: США, Канады, Великобритании, Германии и Австралии.
С полной версией отчета (на английском языке) можно ознакомиться здесь. В этой же статье я освещу основные результаты исследования и, где возможно, сравню их с результатами других соцопросов на данную тему: исследования другой международной аудиторской фирмы BCG (2019), а также опросов российских граждан, проведенных ВЦИОМ в 2020 году.
...а также 8 инструментов безопасности для Kubernetes.
Подборка новых шпаргалок, вебинаров, свежих статей и полезных книг в самом полезном дайджесте на просторах #Хабр! Оставайтесь с нами – станьте частью DevNation!
Привет, Хабр!
Делимся нашим исследованием вакансий и зарплат в сфере data science и data engineering. Спрос на специалистов растет, или рынок уже насытился, какие технологии теряют, а какие набирают популярность, размер зарплатных вилок и от чего они зависят?
Для анализа мы использовали вакансии, публикуемые в сообществе ODS. По правилам сообщества все вакансии должны иметь зарплатную вилку от и до и подробное описание вакансии - есть что анализировать. К статье прилагается репозиторий с ноутбуком и исходными данными.
Вместе с группой НЛМК рассказываем, как машинное зрение сделает процесс по перевозке сырья на Стойленском горно-обогатительном комбинате безопаснее и в перспективе позволит сократить издержки на семьдесят миллионов рублей в год.
Нейронные сети очень мощны для выполнения предиктивного анализа и решения аналитических задач. Они широко используются для классификации данных, чтобы обнаруживать закономерности и делать прогнозы. Бизнес-кейсы варьируются от классификации и защиты данных клиентов до классификации текста, поведения потребителей и многих других задач.
Чтобы показать, как создать приложение для выполнения анализа данных для решения задач классификации, команда Windows ML создала руководство «Анализ данных с помощью Pytorch и машинного обучения Windows». В этом руководстве показано, как обучить модель нейронной сети на основе табличного набора данных с помощью библиотеки PyTorch и как развернуть эту модель в приложении машинного обучения Windows, которое может работать на любом устройстве Windows.
Хотя в этом руководстве используется набор данных в форматах Excel или csv, описанный в нем процесс работает для любого табличного набора данных и научит вас, как выполнять прогнозы и использовать возможности Windows ML для вашего собственного уникального бизнес-кейса.
Компания Nomad Go анонсировала технологическое решение для управления системами отопления, вентиляции и кондиционирования в зданиях. Оно создано на базе интеллектуального датчика изображения IMX500, реализуемого Sony Semiconductor Solutions Corporation и использующего искусственный интеллект Microsoft Azure в рамках партнерства компаний. Решение призвано помочь сократить выбросы углекислого газа, а также снизить расходы на электроэнергию в офисных зданиях более чем на 30%.
Сегодня на рынке изобилие умных домашних устройств. Часто они становятся своего рода центром дома – инструментом, к которому обращаются домочадцы с разными задачами: узнать погоду, найти фильм, заказать еду или такси. Некоторые сценарии платные, и проводить оплату хочется, с одной стороны, быстро и удобно, без лишних телодвижений – чтобы не нужно было брать в руки телефон, заходить в онлайн-банк, вводить реквизиты или коды из пуш-уведомлений. А с другой стороны, хочется безопасности и защищённости, чтобы ребенок, например, не заказал ящик мороженого без ведома взрослых. Мы в SberDevices занялись вопросом персонализированных оплат на наших умных устройствах и придумали, как это сделать с помощью распознавания лица и голоса пользователя. В области лицевой биометрии нашим технологическим партнёром стала команда VisionLabs.
Автоматизированные системы должны быть рассчитаны для тотального контроля человеком, управлению подлежат все их функции. Метод тотального контроля(МТК6):
I. Наблюдение как система выполняет операции
II. Тестирование и постоянное обновление
III.Определение тенденций развития
IV.Детальный анализ данных на выходе
V. Написание отчёта о результатах
VI.Завершающий диалог с системой
1. Наблюдение как система работает. Наблюдение – целенаправленное, систематическое восприятие исследуемого объекта, на основе регистрации избранных единиц (показателей, признаков), характеризующих особенности изучаемого явления. На практике это выглядит так: детальное отслеживание всех действий системы, проведение хронометража, применение цикла проверки: программируй, дай системе выполнить, проверь, спроси себя «Что не так?» и повторяй цикл до достижения успеха.
2. Тестирование и обновление всей системы. Обеспечение качества(Quality Assurance), применение всех видов и методик тестирования, написание отчётов о дефектах для последующего фикса разработчиком в новой версии системы. Тестирование путем деструктивного мышления обеспечивает качество, конструктивно созидая новый продукт, обновляя его. Процесс обновления систем заключается в последовательном выполнении следующих этапов:
- Обследование. На этом этапе определяется уровень обновлений системы, подключение дополнительных Функциональных возможностей. Проводится сбор информации об объеме внедрения бизнес-процессов, операций по ним и определяется объем тестирования. Также осуществляется анализ объема, модифицированного ПО и собственных разработок.
Привет! Меня зовут Екатерина Ванская, и я занимаюсь data science в компании Prequel. В этой статье я продолжу обзор рекомендательных алгоритмов, которым мы начали в предыдущем моем материале
(вот ссылка на первую часть).
Область рекомендаций усложняется по мере расширения сферы ее применения, с каждым новым вызовом и нюансом использования. По мере увеличения объемов данных и усложнения задач появлялись новые подходы, отличные от рассмотренных ранее простых коллаборативных моделей.
Команда Data Phoenix Events приглашает всех, 25 августа в 19:00, на второй технический вебинар из серии "The A-Z of Data", который будет посвящен мониторингу ML моделей в продакшене.
Как-как, с помощью магии нейронок, конечно. А если серьёзно, то в этой статье расскажем, как эволюционировали технологии шумоподавления и улучшения речи, какие есть варианты, чтобы собрать своё решение, и какой сетап получился у нас.
В статье на конкретном примере проиллюстрировано использование программы для улучшения фотографий на основе нейросетей. Надеюсь, будет полезна как обладателям фотокамер, так и снимающим на смартфон.
Представьте себе: при помощи SkillFactory вы стали инженером машинного обучения или специалистом в Data Science. Это далось вам нелегко, даже тяжело, и вы часто слышали нотки недоверия в словах ваших друзей и знакомых, но, несмотря ни на что, решились. А через несколько лет в искусственном интеллекте произошёл прорыв, после которого смысл вашего труда почти сошёл на нет, ваша зарплата упала, а все перспективы исчезли.
Простые и ясные примеры этого материала рассказывают, почему ничего подобного не случится ни сегодня, когда у знаменитой GPT-3 появились превосходящие её конкуренты — LaMDA и MUM, — ни в обозримом будущем, то есть ИИ останется мощным вспомогательным инструментом, которому для работы необходимы люди.
