В такой области глубокого обучения, как обработка изображений, библиотека Keras играет ключевую роль, радикально упрощая обучение transfer learning и использование предварительно обученных моделей. В области обработки естественного языка (NLP) для решения достаточно сложных задач, таких как ответы на вопросы или классификация намерений, приходится комбинировать серию моделей. В этой статье мы расскажем, как библиотека DeepPavlov упрощает построение цепочек моделей для NLP. На основе DeepPavlov и с помощью Azure ML мы построим вопросно-ответную нейросеть, обученную на наборе данных COVID-19.

Инженеры МФТИ разработали первого в нашей стране робота для управления складскими транспортировщиками. Он способен полностью заменить водителя. Машина перемещает грузы без помощи человека, ориентируясь по особым оптическим меткам, которые установлены на потолке. По словам разработчиков, стоимость их изобретения будет ниже, чем затраты на персонал с таким функционалом. Крупные логистические компании рассматривают роботов как способ ускорить обработку грузов и высвободить сотрудников для новых задач. По мнению экспертов, активное развитие маркетплейсов влечет за собой строительство множества новых складов, для которых необходимы новые технологии.