Привет, Хабр.

Это пост о том, как мы вывели нейронные сети в реальную жизнь. Если нравится прикладная роботика и инженерия, или любишь нейроночки, или мигаешь LEDом на Ардуине, то будет интересно. Впрочем, это история о том, как собрать множество разных компонентов и технологий в единое целое и сделать из этого представление. Детали под катом.

One of the key trends in software infrastructure in 2019 is Observability.

It has gained a lot of attention recently.

This is a short article about understanding time series and main characteristics behind that.

Problem statement

We have time-series data with daily and weekly regularity. We want to find the way how to model this data in an optimal way.

Last year 2018, a theatre production series called Tale of the Century was launched in Estonia. Throughout the year, 22 local theatres presented their interpretations of the past hundred years of Estonian history to the audiences. In the draw, the Russian Theatre was assigned the topic of the future of Estonia.

В этом году в Эстонии проходит целая серия театральных представлений, объединенных в серию «История Столетия». В течение года 22 театра страны представили публике в своих спектаклях столетнюю историю Эстонии. Русскому театру Эстонии в ходе жеребьевки досталась тема будущего Эстонии.


Под катом — о том, как совместить технологию и искусство.

У нас было 2 виртуальные машины, 75 сайтов, десятки тысяч машин для мониторинга, тысячи метрик, две базы данных и одна очередь ActiveMQ, Python и целое множество библиотек всех сортов и расцветок, pandas, а также numpy, dash, flask, SQL Alchemy. Не то чтобы это был необходимый запас для системы, но если начал собирать компоненты, становится трудно остановиться. Единственное, что вызывало у меня опасение — это JavaScript. Ничто в мире не бывает более беспомощным, безответственным и порочным, чем JS зомби. Я знал, что рано или поздно мы перейдем и на эту дрянь.

В 2016 год Google Brain Group выпустил проект Magenta в открытый доступ. Magenta позиционируется как проект, который задает и отвечает на вопросы:«Можем ли мы использовать машинное обучение для создания музыки и искусства достойных внимания? Если да, то как? Если нет, то почему нет?». Вторая цель проекта — это построить сообщество художников, музыкантов и исследователей в области машинного обучения.

Тема по улучшению взаимодействия машин и человека сейчас актуальна как никогда. Появились технические возможности для перехода от модели «100 кликов» к парадигме «скажи, что ты хочешь». Да, я имею в виду различные боты, которые уже несколько лет разрабатывают все кому не лень. К примеру, многие крупные компании, не только технологические, но и retail, logistics, банки в данный момент ведут активный Research&Design в этой области.

Простой пример, как, например, происходит процесс выбора товаров в каком-либо интернет магазине? Куча списков, категорий, в которых я роюсь и что-то выбираю. It suck's. Или, допустим, заходя в интернет банк, я сталкиваюсь с различными меню, если я хочу сделать перевод, то я должен выбрать соответствующие пункты в меню и ввести кучу данных, если же я хочу посмотреть список транзакций, то опять таки, я должен напрягать как мозг, так и указательный палец. Гораздо проще и удобнее было бы зайти на страницу, и просто сказать: «Я хочу купить литр молока и пол-литра водки», или просто спросить у банка: «Что с деньгами?».

В список профессий, которым грозит вымирание в достаточно близкой перспективе, добавляются: теллеры, операторы call центров, и многие другие. И на простом примере, реализовать который у меня заняло часов 7, я покажу, как можно достаточно просто сделать интеграцию распознавания речи, и выявления сущностей, на примере открытого Wit.Ai (Google Speech API интеграция также включена).

Мы очень часто используем понятие сложности, мы с ней боремся, и в то же самое время, мы создаем все более упорядоченные структуры, мы уменьшаем энтропию и утверждаем себя этим. В то же время, мы должны быть готовы к изменениям, мы должны быть адаптивными. Где точка равновесия? Что стоит за всеми этими понятиями и концептами. Может есть нечто, что объединяет это все, скрываясь от наших глаз, и в то же время находясь постоянно у нас на виду?

Я уже довольно давно занимаюсь проблемами машинного обучения и глубокими архитектурами (нейронные сети), и мне необходимо было сделать мини-презентацию системы, генерирующую временные ряды для эмуляции различных процессов. Поскольку на серьезные темы лучше говорить с юмором, то я решил подобрать какой либо веселый пример, чтобы выступление слушалось с улыбками на лицах. Нам крупно повезло, поскольку мы живем в одно время с великим оратором, чьи речи заставляют сердца людей биться чаще. Я говорю о Дональде Трампе. Поэтому вполне естественно было бы создать систему, которая галлюцинировала говорила бы как Трамп.

Сегодня просматривая публикацию Егора Бугаенко When Do You Stop Testing!, с удивлением обнаружил, что немногие понимают и задумываются о том, что проблема тестирования и утверждения того, что система не имеет недостатков принципиально не решаема. Это кстати еще актуально и в связи с внедрением электронных выборов, и требованиями со стороны официальных лиц и журналистов доказательств отсутствия дыр в системе безопасности. Например у нас (Эстония) эта дискуссия идет полным ходом, и политики хотят получить стопроцентные доказательства надежности системы электронных выборов. Публичные политики, как правило незнакомы с логикой в её формальном виде. А Юм и Поппер, в лучшем случае, напоминают о каких то скучных философских семинарах, о которых лучше забыть. Но когда я слышу о том, что тестер или сеньор начинает вполне серьезно доказывать, что код протестирован и ошибок нет совсем, мое лицо приобретает это выражение:

Привет Хабр.
Занимаясь Computer Vision, я интересовался Natural интерфейсами, общался с людьми, кто проектирует столы для баров с touch интерфейсами. И у меня появилась идея сделать свой. Дешево, сердито, но главное, чтобы все работало. То есть важно испытать и протестировать. А тут, мой друг Александр Жеделев, музыкальный продюссер Русского Драматического Tеатра Эстонии, предложил сделать какой нибудь новый музыкальный инструмент для выступления на фестивале Tallinn Music Week. Времени было немного, и мы приступили.

25 ноября 2012 года в Таллинне проводилось крупнейшее в Балтии соревнование роботов — «Роботекс». Мы решили построить робота в категории профессиональный футбол. Конечно, это будет не Криштиану Роналдо, но вызов интересный. Я опишу детали создания и программирования робота. Имя его — Палмер.

Сам футбол проходит на площадке зеленого цвета, на котором расположены 11 оранжевых мячиков для гольфа. Имеются ворота, 15 см высотой и примерно 37 см шириной, желтые у одной стороны и синие с другой. Робот должен искать мячи на поле, захватывать их, выбирать нужные ворота и забивать. На поле находятся два робота. Побеждает тот, кто забьет больше мячей. Технические требования к роботу: цилиндр высотой 35 см и диаметром 35 см. Все просто.