Pull to refresh
67
Karma
0
Rating
Сергей Подлесный @sergeypid

Мышиное обучение

Как сделали нейросеть для оцифровки паспортов и отправили её в облако

Как вы сильно завуалировали visual transformers... На выходе Вашей модели получается прямо поток символов типа "Фамилия -- Иванов --- Дата рождения -- 01.01.2005 --- EOS ? По-моему, это шикарная разработка, особенно за 2 недели! Спасибо за статью.

Как GPU-вычисления буквально спасли меня на работе. Пример на Python

Есть библиотека rapids от Nvidia: rapids.ai которая реализует на GPU практически полный интерфейс pandas и, как бонус, поиск ближайших соседей в памяти GPU.

Как GPU-вычисления буквально спасли меня на работе. Пример на Python

Есть еще библиотека annoy, которая строит индекс и позволяет быстро находить ближайших соседей с разными метриками. Работает с размерностью вектора до 1000, желательно чтобы индекс помещался в оперативку. Естественно, поиск соседей приближенный, это не прямой перебор, используется лес из kd-деревьев.

Бакалавриат в США: Нетрадиционный путь в топ-вузики

Ненавижу каждое слово в вашей статье но ставлю плюс за информативность. Похоже, армия много людям дает по жизни.

Чему нас научила PDP-11?

Хорошая статья. Но я чуть не пропустил ее из-за фразы «ретроспектива компьютерного дизайна». Да еще картинка какого-то модного гаджета с красными тумблерами… Я понимаю, что выражения типа «архитектура ЭВМ» не так красиво звучит как «компьютерный дизайн», но речь в статье идет ведь не о дизайне.

Организация университетского курса по обработке сигналов

Не очень понятно, почему курс называется «Обработка сигналов», ведь он об обработке изображений. Мне кажется, термин ЦОС — цифровая обработка сигналов — очень давно устоявшийся и относится к обработке одномерных сигналов типа временных рядов.

Покажем себя Вселенной: маяки, которые останутся после нашей цивилизации

Вольфрам с фанатичной упертостью торговца пылесосами расхваливает свою Математику в каждой науч-поп публикации, до которой может дотянуться. Инопланетная графика (кляксогруги в фильме «Прибытие») была, видите-ли, сделана его сыном за один вечер с помощью Wolfram Alpha. 1000-страничная книга Вольфрама New Kind of Science была сверстана в Wolfram Alpha, причем все иллюстрации там наживую генерируются скриптом прямо в верстке. А теперь ЧЕЛОВЕЧЕСТВО ДОЛЖНО ПОСЛАТЬ Wolfram Alpha В КОСМОС ЧТОБЫ СОХРАНИТЬ ПАМЯТЬ О НАШЕЙ ЦИВИЛИЗАЦИИ ПОТОМКАМ.

Человек реально сфокусирован на одном проекте всю жизнь.

Книга «Психбольница в руках пациентов. Алан Купер об интерфейсах»

а где рисунок выше из которого что-то должно быть видно

мне тоже лень капсы нажимать и точки ставить в конце предл

Профиль неидеального клиента. Каким клиентам отказывать и почему это жизненно важно

Краткое изложение статьи: Мы в компании Close.io написали настолько офигительную цэрээмку, что Гугл ее захотел. Но мы ее писали для Ашота с рынка и Гуглу отказали, чего и вам советуем.

Почему это голимая пиаровская статья:
— фраза «Мы в компании...» это мерзкий мим
— Побольше ассоциации нашей компании с Гуглом и другими лидерами
— Никаких подробностей: что такого запросил Гугл, чего не захотела/не шмогла close.io

Вывод: не доверяйте таким статьям. Это просто SMM.

Военное ведомство США должно срочно переосмыслить стратегию в области машинного обучения

Классный список из 127 поставщиков, все корпорации зла. Спасибо за информацию, хотя не понимаю, как меня это может заинтересовать и почему бы это я присмотрелся. Я больше культуркой занимаюсь.

Военное ведомство США должно срочно переосмыслить стратегию в области машинного обучения

Шифр «Нейросеть» — распознавалка целей для радара, окей.
Шифр «Шток» — распознавалка запрещенных предметов в багаже, рентгенограмма. Тоже ОК, нормальная локальная прикладная задача, и цена, на мой взгляд, обоснованная. У них есть имитаторы около 30 предметов, которые необходимо обнаруживать, нужно сделать датасет по 300 снимков в разных ракурсах и обучить сеточку, и обернуть в прикладную прогу — аларм на экран, запись в базу данных и т.п.

К войнам будущего не имеет отношения, но радует.

Военное ведомство США должно срочно переосмыслить стратегию в области машинного обучения

Ну это, похоже система управления на уровне взвода, не имеет отношения к ПВО. Но все равно познавательно, спасибо.

Военное ведомство США должно срочно переосмыслить стратегию в области машинного обучения

Отлично, можно считать, что с парой десятков дронов мы справимся. Как насчет пары тысяч? При 100% попадании надо 500 таких ракет. Сколько это пусковых установок? Какое время перезаряжания?
Мы говорим не о технологии сегодняшнего дня, а о перспективах. Разработчики целенаправленно, методично работают над вопросом: как преодолеть ПВО, например Панцирь. Они пробуют разные варианты, просчитывают тактические приемы, каждый день, это их работа.
Публикуя этот перевод, я хотел приоткрыть глаза. Сейчас вот Google помогает распознавать цели в видеопотоке с разведчиков. Он использует актуальные технологии (СNN) что гораздо эффективнее традиционно применяемых в военной промышленности. Почитайте в интернете патенты, связанные с распознаванием образов и обратите внимание на авторов. Если это ВНИИСРЕДМАШ в/ч № 18374829 (или их аналог из США), то вы увидите оптические корреляторы, линейные классификаторы и т.п. Собственно, статья об этом. Современные технологии, которыми сейчас балуются студенты и их научники, на порядок эффективнее (в тестах на искусственных датасетах, конечно), чем традиционные. И речь не только о распознавании образов (целей).
В связи с чем вопрос: у нас научные роты этим занимаются или корпорация добра тоже своя есть?

Откуда возьмутся цифровые инженеры

Какой же софт в аналоговых инженерах, батенька?

Откуда возьмутся цифровые инженеры

Схемотехникой

Военное ведомство США должно срочно переосмыслить стратегию в области машинного обучения

Т.е. достаточно haar-каскадов с opencv, никаких caffe/tenzorflow не потребуется? Мне кажется, автор оригинальной статьи как раз пытается привлечь внимание к стратегии разработки военной техники. F-35 грубо говоря, построен на haar-cascade. Инжиниринг бесконечно высокого уровня. Настолько высокого, что пожирает свои же преимущества. Не пора ли учитывать достижения глубокого обучения в новых разработках.
image

Военное ведомство США должно срочно переосмыслить стратегию в области машинного обучения

В принципе, я мог бы отклонить этот ***цкий комментарий. Но я пропущу его сюда, так как за демократию.

Information

Rating
Does not participate
Location
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Date of birth
Registered
Activity