Pull to refresh
13
0
Александр Буйвал @alexbuyval

User

Send message

Тихая революция и новый дикий запад в ComputerVision

Reading time7 min
Views34K

Казалось бы, революция с Computer Vision уже была. В 2012 году выстрелили алгоритмы основанные на сверточных нейронных сетях. Года с 2014 они дошли до продакшна, а года с 2016 заполонили все. Но, в конце 2020 года прошел новый виток. На этот раз не за 4 года, а за один. поговорим о Трансформерах в ComputerVision. В статье будет обзор новинок, которые появились в последний год.

Читать далее
Total votes 103: ↑103 and ↓0+103
Comments22

Connected speech: как научиться говорить на английском связно

Reading time6 min
Views25K

Когда человек, изучающий английский как иностранный, впервые попадает в круг носителей языка, у него случается лингвистический шок. 

Нейтивы говорят быстро, проглатывают половину звуков, не делают пауз между словами и фразами. Предложение звучит как одно целое — и перегретый мозг просто не может понять, что именно они говорят.

В США или Британии не говорят как дикторы на BBC, с паузами и четкой артикуляцией слов — и к этому нужно быть готовым. А чтобы говорить как носитель, нужно самому тренировать связную речь. Об этом сегодня и поговорим.

Читать далее
Total votes 14: ↑14 and ↓0+14
Comments13

Архитектурное мышление на примере одиночного велопутешествия по Алтаю

Reading time11 min
Views16K

Всем привет! Проведенный отпуск дал какую-то легкость мысли, и мне захотелось написать простую и немного забавную статью, в которой я бы смог на обычных примерах из своей жизни объяснить различные термины из мира ИТ архитектуры.


По мере планирования своего отдыха этим летом случайно поймал себя на мысли, что использую техники и подходы, которые характерны для архитектурного мышления. Получается, сам того не замечая, я использовал архитектурное мышление там, где изначально его не должно было быть – при планировании велопутешествия. И раз это велопутешествие прошло успешно, о чем в подробностях расскажу ниже, мне показалось, что этот навык может быть полезен каждому и в обычной жизни.


image


Другой мотивацией создания статьи является факт, что сейчас не существует единого общепризнанного определения термина «архитектурное мышление», поэтому куда проще описать его на примере, чем приводить кучу ссылок на разные источники. И, наконец, когда твое личное хобби и работа так гармонично сочетаются, об этом стоит рассказать!

Читать дальше →
Total votes 23: ↑22 and ↓1+30
Comments51

Временные сверточные сети – революция в мире временных рядов

Reading time5 min
Views11K
Перевод статьи подготовлен в преддверии старта курса «Deep Learning. Basic».





В этой статье мы поговорим о последних инновационных решениях на основе TCN. Для начала на примере детектора движения рассмотрим архитектуру временных сверточных сетей (Temporal Convolutional Network) и их преимущества перед традиционными подходами, такими как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN). Затем поговорим о последних примерах применения TCN, включая улучшение прогнозирования трафика, локализатор и детектор звука и вероятностное прогнозирование.
Читать дальше →
Total votes 15: ↑10 and ↓5+7
Comments1

Почему налоговая не верит в айтишников-индивидуальных предпринимателей?

Reading time2 min
Views93K

Сколько может зарабатывать айтишник на ИП? У ФНС свое мнение


Когда один человек много зарабатывает и честно платит налоги, налоговики смотрят со стороны и думают: «Как такое возможно? Наверняка у него масса помощников! Пусть и за них налоги заплатит!»

Рассказываем, как при наличии электронной подписи в пару кликов забыть о подобных притязаниях налоговой.
Читать дальше →
Total votes 90: ↑87 and ↓3+119
Comments233

Разбираем EM-algorithm на маленькие кирпичики

Reading time22 min
Views28K


В этой статье, как Вы уже, наверное догадались, речь пойдет об устройстве EM-алгоритма. Статья прежде всего может быть интересна тем, кто потихонечку уже вступает в сообщество датасайнтистов. Материал изложенный в статье в большей степени будет полезен тем, кто недавно начал проходить третий курс «Поиск структуры в данных» в рамках специализации «Машинное обучение и анализ данных» от МФТИ и Яндекс.

Изложенный в статье материал, в каком-то смысле, является дополнением к первой неделе обучения на вышеобозначенном курсе, а именно, позволяет ответить на некоторые немаловажные вопросы, касательно принципа действия EM-алгоритма. Для лучшего понимания материала нашему многоуважаемому читателю желательно уметь осуществлять операции с матрицами (умножение матриц, нахождение определителя матрицы и обратной матрицы), разбираться в основах теории вероятности и матстата, ну и конечно же, иметь хотя бы базовое представление о базовых алгоритмах кластеризации и понимать какое место кластеризация занимает в машинном обучении. Хотя, безусловно, и без этих знаний можно ознакомиться со статьей, что-то да наверняка будет понятным :)

Также по старой традиции, статья не будет содержать глубоких теоретических изысканий, но будет наполнена простыми и доступными для понимания примерами. Каждый последующий пример будет немного глубже предыдущего объяснять действие EM-алгоритма, что в конечном итоге приведет нас прямёхонько к разбору самого алгоритма. Для каждого примера будет написан код. Весь код написан на языке python 2.7, и за это я заранее приношу извинения. Так вышло, что сейчас я использую именно эту версию, но после перехода на python 3, постараюсь изменить код в статье.
Читать дальше →
Total votes 14: ↑14 and ↓0+14
Comments5

Make C++ great again!.. in Tula

Reading time11 min
Views21K
Не так давно на базе нашего офиса мы провели бесплатный курс лекций «Современный и эффективный С++» и записали их на видео. Курс был рассчитан на недавно прибывших в наш коллектив программистов, стажеров и всех желающих. В этой статье мы хотели бы осветить цель данного курса, процесс подготовки к нему, подвести итоги. Надеемся, что для кого-то из вас наш курс лекций будет интересен и вы оцените наш труд. Желаем приятного просмотра докладов!

Total votes 67: ↑61 and ↓6+55
Comments16

Камеры глубины — тихая революция (когда роботы будут видеть) Часть 2

Reading time15 min
Views34K


В первой части этого текста мы рассмотрели камеры глубины на основе структурного света и измерения round-trip задержки света, в которых в основном применяется инфракрасная подсветка. Они отлично работают в помещениях на расстояниях от 10 сантиметров до 10 метров, а главное — весьма дешевы. Отсюда массовая волна их текущего применения в смартфонах. Но… Как только мы выходим на улицу, солнце даже сквозь облака засвечивает инфракрасную подсветку и их работа резко ухудшается. 

Как говорит Стив Бланк (по другому поводу, впрочем): «Хотите успеха — выходите из здания». Ниже речь пойдет про камеры глубины, работающие вне помещений. Сегодня эту тему сильно двигают автономные автомобили, но, как мы увидим, не только.


Источник: Innoviz Envisions Mass Produced Self-Driving Cars With Solid State LiDAR

Итак, камеры глубины, т.е. устройства снимающие видео, в каждом пикселе которого расстояние до объекта сцены, работающие при солнечном свете!

Кому интересно — добро пожаловать под кат!
Читать дальше →
Total votes 87: ↑87 and ↓0+87
Comments59

Как мы делали автопилот для сервисной станции

Reading time7 min
Views3.8K
Привет, Хабр! Я работаю в небольшом стартапе в Берлине, занимающимся разработкой автопилотов для автомобилей. Мы заканчиваем проект для сервисных станций одного крупного немецкого автопроизводителя и я бы хотел рассказать о нём: как мы его делали, с какими трудностями столкнулись и что нового открыли для себя. В этой части я расскажу про perception модуль и немного про архитектуру решения в целом. Про остальные модули, возможно, расскажем в следующих частях. Буду очень рад обратной связи и взгляду со стороны на наш подход.
Читать дальше →
Total votes 19: ↑19 and ↓0+19
Comments31

Лопнул ли пузырь машинного обучения, или начало новой зари

Reading time10 min
Views111K
Недавно вышла статья, которая неплохо показывает тенденцию в машинном обучении последних лет. Если коротко: число стартапов в области машинного обучения в последние два года резко упало.

image

Ну что. Разберём «лопнул ли пузырь», «как дальше жить» и поговорим откуда вообще такая загогулина.
Total votes 185: ↑181 and ↓4+177
Comments350

Аппаратное ускорение глубоких нейросетей: GPU, FPGA, ASIC, TPU, VPU, IPU, DPU, NPU, RPU, NNP и другие буквы

Reading time28 min
Views89K


14 мая, когда Трамп готовился спустить всех собак на Huawei, я мирно сидел в Шеньжене на Huawei STW 2019 — большой конференции на 1000 участников — в программе которой были доклады Филипа Вонга, вице-президента по исследованиям TSMC по перспективам не-фон-неймановских вычислительных архитектур, и Хенга Ляо, Huawei Fellow, Chief Scientist Huawei 2012 Lab, на тему разработки новой архитектуры тензорных процессоров и нейропроцессоров. TSMC, если знаете, делает нейроускорители для Apple и Huawei по технологии 7 nm (которой мало кто владеет), а Huawei по нейропроцессорам готова составить серьезную конкуренцию Google и NVIDIA.

Google в Китае забанен, поставить VPN на планшет я не удосужился, поэтому патриотично пользовался Яндексом для того, чтобы смотреть, какая ситуация у других производителей аналогичного железа, и что вообще происходит. В общем-то за ситуацией я следил, но только после этих докладов осознал, насколько масштабна готовящаяся в недрах компаний и тиши научных кабинетов революция.

Только в прошлом году в тему было вложено больше 3 миллиардов долларов. Google уже давно объявил нейросети стратегическим направлением, активно строит их аппаратную и программную поддержку. NVIDIA, почувствовав, что трон зашатался, вкладывает фантастические усилия в библиотеки ускорения нейросетей и новое железо. Intel в 2016 году потратил 0,8 миллиарда на покупку двух компаний, занимающихся аппаратным ускорением нейросетей. И это при том, что основные покупки еще не начались, а количество игроков перевалило за полсотни и быстро растет.


TPU, VPU, IPU, DPU, NPU, RPU, NNP — что все это означает и кто победит? Попробуем разобраться. Кому интересно — велкам под кат!
Читать дальше →
Total votes 166: ↑166 and ↓0+166
Comments116

Подборка датасетов для машинного обучения

Reading time6 min
Views154K
Привет, читатель!

Меня зовут Рушан, и я автор Telegram‑канала Нейрон. Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому интересны такие статьи.

Перед тобой статья-путеводитель по открытым наборам данных для машинного обучения. В ней я, для начала, соберу подборку интересных и свежих (относительно) датасетов. А бонусом, в конце статьи, прикреплю полезные ссылки по самостоятельному поиску датасетов.

Меньше слов, больше данных.

image

Подборка датасетов для машинного обучения:


Читать дальше →
Total votes 66: ↑64 and ↓2+62
Comments6

NeurIPS: как покорить лучшую конференцию по ML

Reading time11 min
Views12K

NeurIPS –– конференция, которая на данный момент считается самым топовым событием в мире машинного обучения. Сегодня я расскажу вам о своем опыте участия в конкурсах NeurIPS: как потягаться с лучшими академиками мира, занять призовое место и опубликовать статью.


Читать дальше →
Total votes 68: ↑65 and ↓3+62
Comments11

Увеличь это! Современное увеличение разрешения

Reading time21 min
Views182K

Я уже перестал вздрагивать и удивляться, когда звонит телефон и в трубке раздается жесткий уверенный голос: «Вас беспокоит капитан такой-то (майор такой-то), вы можете ответить на пару вопросов?» Почему бы не поговорить с родной полицией…

Вопросы всегда одни и те же. «У нас есть видео с подозреваемым, пожалуйста, помогите восстановить лицо»… «Помогите увеличить номер с видеорегистратора»… «Здесь не видно рук человека, пожалуйста, помогите увеличить»… И так далее в том же духе.

Чтобы было понятно о чем речь — вот реальный пример присланного сильно сжатого видео, где просят восстановить размытое лицо (размер которого эквивалентен примерно 8 пикселям):


И ладно бы только русские дяди Степы беспокоили, пишут и западные Пинкертоны.
Читать дальше →
Total votes 377: ↑376 and ↓1+375
Comments262

Летние программы на 2019 год для обучения подростков программированию за рубежом

Reading time7 min
Views6.1K
Хотя за окном еще горы снега и мороз, тем не менее многие родители (а иногда и сами подростки) начинают задумываться, чем занять чадо во время длинных летних каникул. Если вы считаете, что летом дети расслабляются настолько сильно, что осенью им крайне тяжело включиться в учебный процесс, то в таких ситуациях я всегда советую отправлять ребенка в летний обучающий лагерь.

Моя работа связана с иммиграционным бизнесом, поэтому довольно часто моей компании приходится подбирать обучающие программы за границей. И в последние несколько лет самыми популярными стали программы для обучения программированию и профессиям, которые с ним связаны.

С помощью подобных лагерей ребенок может тренировать английский и изучить основы востребованной профессии. Как по мне, отличный способ разнообразить каникулы с пользой.

Я собрал несколько интересных предложений на лето 2019 года от различных колледжей и центров обучения для детей от 10 до 18 лет как в Европе и Великобритании, так и в Америке. Надеюсь, они будут полезными для вас и вашего ребенка. Возможно, на первый взгляд может показаться, что стоимость такого обучения несколько завышена по сравнению с нашими стандартными ожиданиями — сколько может стоить детский обучающий лагерь. Но тут стоит обратить внимание и на высокий уровень обучения, и полный комплект обучающих материалов, и уровень безопасности для ребенка. По сути, это обучение+развлечения+отдых по системе “все включено” на лучших, на мой взгляд, площадках.
Читать дальше →
Total votes 16: ↑16 and ↓0+16
Comments1

Методы распознавания 3D-объектов для беспилотных автомобилей. Доклад Яндекса

Reading time8 min
Views12K
Беспилотному авто не обойтись без понимания, что находится вокруг и где именно. В декабре прошлого года разработчик Виктор Отлига vitonka выступил на «Дата-елке» с докладом о детекции 3D-объектов. Виктор работает в направлении беспилотных автомобилей Яндекса, в группе обработки дорожной ситуации (а также преподает в ШАДе). Он объяснил, как мы решаем задачу распознавания других участников дорожного движения в трехмерном облаке точек, чем эта задача отличается от распознавания объектов на изображении и как извлечь пользу из совместного использования разных типов сенсоров.


— Всем привет! Меня зовут Виктор Отлига, я работаю в офисе Яндекса в Минске, занимаюсь разработкой беспилотных автомобилей. Сегодня я расскажу о достаточно важной задаче для беспилотников — распознавании 3D-объектов вокруг нас.
Total votes 39: ↑38 and ↓1+37
Comments18

Обзор NeurIPS-2018 (ex. NIPS)

Reading time20 min
Views4.9K
В начале декабря в Монреале прошла 32-ая ежегодная конференция Neural Information Processing Systems, посвященная машинному обучению. По неофициальному табелю о рангах эта конференция является топ-1 событием подобного формата в мире. Все билеты на конференцию в этом году были раскуплены за рекордные 13 минут. У нас большая команда data scientist’ов МТС, но лишь одному из них – Марине Ярославцевой (magoli) – посчастливилось попасть в Монреаль. Вместе с Данилой Савенковым (danila_savenkov), который остался без визы и следил за конференцией из Москвы, мы расскажем о работах, показавшихся нам наиболее интересными. Эта выборка очень субъективна, но, надеемся, она заинтересует вас.

image
Читать дальше →
Total votes 15: ↑15 and ↓0+15
Comments3

Настраиваем свою комнатную Service Bus for Windows Server

Reading time12 min
Views23K


Достаточно часто встречается необходимость связать вместе несколько разнородных систем, либо обеспечить их синхронизацию. Конечно, случаи бывают разные и уникальные, однако, написание собственного решения, как правило, достаточно затратно, как по времени, так и по ресурсам.

Среди серьезных компании, пожалуй, можно выделить облачные решения от Amazon (SQS) и Microsoft (Service Bus). Однако, несмотря на бурное развитие Public Cloud, такие решения не всегда применимы, что называется On-Premises. Иными словами, есть потребность в таких решениях, но на собственных закрытых площадках. В связи с этим, Microsoft сделали грамотный шаг, сделав доступным Service Bus в Private Cloud, или как минимум на одной машине с установленной Windows 7 и выше. В версии Service Bus 1.0 было доступно управление через PowerShell, а с релизом 1.1 появилась возможность интеграции в консоль Azure Pack.

В этой статье я постараюсь описать процесс настройки Service Bus for Windows Server максимально подробно, в картинках. Так как лучше один раз увидеть процесс полностью, чем несколько раз прочитать по частям в разных источниках.

Осторожно трафик! Под катом много картинок.
Читать дальше →
Total votes 15: ↑13 and ↓2+11
Comments2

Создаем автономный дрон на Intel Edison

Reading time8 min
Views32K

Мы продолжаем разговор о том, как самостоятельно сделать автономный летающий аппарат. В прошлый раз речь шла об элементной базе, механике и управлении, также мы оснастили свое устройство зайчатками разума на основе библиотеки OpenCV. Время двигаться дальше — нам нужно научить наш гаджет более тонким и замороченным вещам, другими словами — повысить его интеллектуальность.
Во второй статье цикла наш коллега из Intel Paul Guermonprez предлагает сменить платформу и посмотреть, чего может добиться дрон на основе компьютера Intel Edison и главное — как это сделать. Ну а в самом конце поста предложение для тех, кто загорелся идеей воплотить все сказанное на практике. Уверяем вас, при определенных условиях получить бесплатно от Intel аппаратную платформу для экспериментов вполне реально!
Читать дальше →
Total votes 27: ↑25 and ↓2+23
Comments4

Выбор платформы для экспериментов с БПЛА

Reading time8 min
Views55K
Выбрать платформу для экспериментов с БПЛА сейчас есть из чего. Автопилотов на рынке много, поэтому прежде всего последует небольшой обзор доступных устройств, а затем рассмотрим победителя — Pixhawk (да да, вот так, сразу, никакой интриги).

Критерии выбора:

  • открытая архитектура (software & hardware);
  • современная элементная база (отпадает все по шаблону *avr*);
  • грамотная, красивая архитектура (отпадают шаблоны *ardu*o и *Rasberi*);
  • механизмы SIL/HIL симуляции;
  • наличие открытого ПО наземной станции.

Посмотрим, что осталось:
Читать дальше →
Total votes 33: ↑32 and ↓1+31
Comments41
1

Information

Rating
Does not participate
Date of birth
Registered
Activity