Gamio AI - текстовое приключение на русском языке, основанное на искусственном интеллекте.
Как бы пафосно это не звучало, мне удалось создать рабочую версию этой амбициозной идеи.
AI, ANN и иные формы искусственного разума
Gamio AI - текстовое приключение на русском языке, основанное на искусственном интеллекте.
Как бы пафосно это не звучало, мне удалось создать рабочую версию этой амбициозной идеи.
Соревнования по машинному обучению - относительно новое явление.
Появилось вследствие развития технологий искусственного интеллекта.
В данный момент очень активно развивается и привлекает множество заинтересованных людей.
Преимущества, которые получают организаторы соревнований:
Я очень люблю скелетные детекторы из Mediapipe. Чтобы запустить их нужно всего несколько минут. Работает на разных платформах (мобильные, pc, embedded, и.т.д.). И выдает достаточное качество для многих применений.
Но надо признать что не всюду его можно брать и использовать. Давайте я расскажу как небольшими силами можно его улучшить. Приведенная тут логика будет построена вокруг Mediapipe, но она им не ограничена. Применяя аналогичные подходы можно улучшить практически любой скелетный алгоритм.
В первой части мы писали о доставке больших партий грузов между городами. Теперь посмотрим, как автоматизируется доставка заказа до конечного клиента в городе. Для беспилотников это принципиально разные задачи. Маневрировать среди прохожих — далеко не то же самое, что ехать по шоссе. В городах нужны другие технологии.
Зачастую, для создания виртуальных ассистентов используются подходы на основе машинного обучения и, конечно, подходы на основе правил. Оба (в большей степени машинное обучение) полагаются на исходные данные, которыми обычно являются человеческие диалоги. При этом, не учитывается фактор того, что пользователи диалоговых систем не будут общаться с ними так же как с реальными людьми.
Этот лонг-рид является сильно переработанным и расширенным переводом статьи How to avoid machine learning pitfalls: a guide for academic researchers (Lones, 2021).
Статья является кратким описанием ряда распространенных ошибок, возникающих при использовании методов машинного обучения, и руководством к тому, как их избежать. Материал предназначен в первую очередь для студентов-исследователей и касается вопросов, регулярно возникающих в академических исследованиях, например, необходимости проводить строгие сравнения и делать обоснованные выводы. Однако материал применим к использованию ML и в других областях.
В этой серии статей мы рассмотрим, как на основе готовых моделей создавать приложения, использующие машинное обучение, и организовывать доступ пользователей к ним. Начнем с создания Web-приложения для классификации изображений на Streamlit и развертывания его на облачной платформе Heroku в бесплатном аккаунте. Этот подход подойдет для прототипов и персональных или учебных проектов.
Мы в Smart Engines занимаемся разработкой систем распознавания документов уже более 7 лет, предоставляя нашим клиентам уникальные алгоритмы, «завернутые» в локальные (on-premises) безопасные программные библиотеки, предназначенные для встраивания в клиентские информационные системы. Несмотря на то, что наш SDK крайне прост по части интеграции, предоставляет простое и эффективное API распознавания документов под разные языки программирования (включая даже Wasm), нас постоянно спрашивают о наличии у нас сервиса распознавания с WebAPI. В сегодняшней статье мы вам расскажем, почему же до сих пор мы не сделали такой веб-сервис. И даже не планируем его в обозримом будущем.
Представьте, что кто-то создал для нас очень детальную имитационную модель сложнейшей системы (спасибо!). Теперь нам её эксплуатировать, мы же проектировщики, так что поищем оптимальную конфигурацию (миллион комбинаций параметров), прогнав для каждой из них по миллиону экспериментов (погода, реакция всяких агентов и просто для накопления статистики...). И тут нас настигает понимание того, что задача будет решаться несколько недель. Потратить время на упрощение модели вручную, или задействовать машинное обучение?
Robot Operating System это фреймворк который позволяет эффективно программировать современных роботов.
SAS и Attentis способствуют улучшению мер реагирования на наводнения и пожары в условиях изменения климата.
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.
Птицы миллионы лет эволюционировали в сторону незаметности и слияния с окружающей средой, чтобы избежать хищников. Поэтому ученым и любителям птичек достаточно сложно искать птиц среди деревьев и кустарников. Но вот наблюдать за ними с помощью видеокамеры, не выходя из дома, — прекрасный способ, который сильно экономит время. Особенно если искусственный интеллект избавит пользователя от необходимости просматривать часы видеозаписей в поисках птиц, просто отправив уведомление на телефон, когда птица попала в поле зрения камеры. Более того, искусственный интеллект еще и автоматически определит её вид.
Искусственный интеллект - это уже не сказка. Почему он уже превосходит человеческий мозг и какая правовая основа может защитить нас от неправомерных деяний с его стороны?
Сегодня существуют множество текстовых каналов связи (почта, месседжеры, социальные сети и др.), но пользователь иногда отдает предпочтение обычному звонку для передачи большого количества информации. А что будет, если он не дозвониться? Как правило, он пытается позвонить еще раз. И если звонящему это не удается, то он может просто забыть передать необходимую информацию или передать ее со значительной задержкой.
И вот здесь на помощь приходит голосовой ассистент, который не только может пообщаться с абонентом, но и перевести его сообщение в текст и выслать конечному абоненту.
Конечно, данный инструмент нужен не всем, но если у человека высокая голосовая нагрузка или него расписан день по минутам, что нет времени на ответ на звонок, то голосовой ассистент – отличный помощник.
Сейчас абоненту мобильной связи доступны следующие голосовые ассистенты: