Как стать автором
Обновить
3
0

Пользователь

Отправить сообщение
Привет, мы Datana! За последние два года мы ушли от работы с госзаказчиком в промышленность. Начали с наивной гипотезы, но увлеклись, погрузились с головой в металлургию и теперь не видим своего будущего без работы на реальном рынке. Сегодня мы ищем пути оптимизации производства с помощью инструментов Индустрии 4.0 (искусственного интеллекта, IIOT, дронов и т.д.) и точно знаем, зачем IT-шнику учить химию и кому после вуза еще потребуется высшая математика. Сегодня расскажем, как мы к этому пришли.
Читать далее
Всего голосов 42: ↑40 и ↓2+38
Комментарии33

Интернет вещей в промышленности: как работают «умные» заводы?

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров12K
Цифровизация производства давно перестала быть запредельно дорогим новшеством: эксперты из «Сколково» отмечают, что сейчас она обходится в разы дешевле, чем пять лет назад. Мы собрали несколько интересных кейсов (в том числе из российской практики), которые показывают, что промышленный интернет вещей не только решает производственные проблемы с безопасностью, кражами и браком, но и позволяет существенно экономить на эксплуатации завода.

Еще поговорим о том, какими характеристиками должен обладать идеальный контроллер для завода, и как можно обеспечить его надежность, если речь идет об опасном производстве.

image
Читать дальше →
Всего голосов 13: ↑7 и ↓6+1
Комментарии22

Промышленный интернет вещей: рассказываем об успешных кейсах

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров16K
В следующем году число подключенных к интернету устройств вырастет до 34 миллиардов, при этом большую часть составят «умные» объекты для бизнеса и промышленности. А к 2021 году инвестиции в развитие только промышленного интернета вещей» (IIoT) достигнут шести триллионов долларов. Рассмотрим несколько кейсов успешной работы технологии.

Где работает IIoT?


image

Везде, где есть производство. Решения промышленного интернета вещей можно внедрять и в коровнике, и на заводе. Главная задача технологии — сделать сложные рабочие процессы эффективнее: исключить воровство, свести простои к минимуму, повысить безопасность или просто сэкономить электричество.
Читать дальше →
Всего голосов 24: ↑16 и ↓8+8
Комментарии4

Как настроить сбор данных с датчиков IoT и SCADA для Data Governance

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров3.7K
В этом году на форуме по управлению данными INFADAY 2020 было много интересных технических кейсов. Один из них – настройка сбора потоковых данных с датчиков IoT и систем SCADA таким образом, чтобы эти данные сразу можно было включить в процессы стратегического управления данными в организации – Data Governance.

Другими словами, эксперт показал, как собрать данные с датчиков так, чтобы эти данные можно было использовать для отчётности, автоматически применять к ним критерии качества, и прочее. При этом воплотить в продуктивной среде процессы управления данными эксперт предложил с помощью решений платформы Informatica, а сбор данных с многочисленных устройств на периферии — с помощью платформы Tibbo AggreGate.

Если вы работаете в крупной промышленной компании, скорее всего вы уже сталкивались с похожими задачами. А если не сталкивались, очень скоро столкнётесь. Особенно актуально это для нефтегазовых компаний. В таких компаниях широко применяют датчики SCADA для мониторинга инфраструктуры добычи и транспортировки нефтепродуктов. При этом управлять собранными потоковыми данными (повышать их качество, проводить их интеграцию, перемещать их в различные системы) нужно очень быстро. На показания датчиков важно реагировать незамедлительно, в реальном времени. Если вовремя среагировать на уведомление об инциденте, можно избежать очень больших проблем.

Ниже я расскажу, как можно настроить сбор данных с датчиков с учётом Data Governance на примере Tibbo Aggregate Network Manager и платформы Informatica. Если хотите посмотреть видеозапись демонстрации на форуме INFADAY 2020, это можно сделать на сайте мероприятия.
Читать дальше →
Всего голосов 10: ↑9 и ↓1+8
Комментарии0

5 подходов к разметке данных для проектов машинного обучения

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров7.6K

Когда мы в конце прошлого года перерабатывали свой курс по Deep Learning, чтобы сделать его более наглядным и ориентированным на кейсы из реальной бизнес-практики, мы включили в него новый модуль по разметке данных на крауд-платформе "Яндекс.Толока". 

Но так как краудсорсинг -- это не единственный способ разметки, мы подготовили для новых слушателей курса перевод статьи из блога Lionbridge с обзором основных подходов к разметке данных в Deep Learning. 

Читать далее
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+3
Комментарии5

Откуда и зачем приходят в Data Science?

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров6.3K
О Data Science говорят много, ведь это одна из самых востребованных и перспективных сфер. Из каких профессий люди приходят в Data Science, как они выбрали обучение, чего стремятся достичь, где собираются работать и какую роль сыграла пандемия — об этом мы поговорили со студентами магистратуры «Наука о данных» НИТУ МИСиС, организованной совместно с Zavtra.Online, подразделением SkillFactory по работе с вузами.


Приятного чтения!
Всего голосов 15: ↑13 и ↓2+11
Комментарии0

57 отборных репозиториев для всех разработчиков Python

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров26K
Специально к старту нового потока курса «Python для веб-разработки» представляем подборку из 57 репозиториев, которые будут полезны как начинающему, так и опытному разработчику: это репозитории с ответами на вопросы собеседований, репозитории с книгами, небольшие, но полезные консольные инструменты и проекты, которые вдохновят вас написать красивый, работающий и полезный код.


Приятного чтения!
Всего голосов 22: ↑19 и ↓3+16
Комментарии15

Безопасность предприятий: ключевые угрозы и средства защиты

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров20K
В современном мире информация является значимым ресурсом, ее сохранность и правильное использование являются одними из первоочередных задач для развития организации и производства и снижения уровня разнообразных рисков. Важнейшим актуальным вопросом для предприятия является вопрос информационной безопасности.

image alt

Читать дальше →
Всего голосов 17: ↑16 и ↓1+15
Комментарии4

Как получить новый сертификат инженера по машинному обучению от Google Cloud

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров5.8K
Недавно Google представила новый сертификат, который подтверждает, что его обладатель умеет проектировать, создавать и выпускать модели машинного обучения с использованием облачных технологий Google Cloud — Google Cloud Professional Machine Learning Engineer. Также подразумевается, что сертифицированный инженер знает все проверенные модели и методы машинного обучения.


Читать дальше →
Всего голосов 6: ↑6 и ↓0+6
Комментарии2

Как металлургический комбинат с помощью RPA расширил возможности закупок

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров4.6K
image

Магнитогорский металлургический комбинат входит в число крупнейших мировых производителей стали и занимает лидирующие позициии среди предприятий черной металлургии России.

На предприятии есть специальное подразделение, целью которого является внедрение инноваций и повышение эффективности бизнес-процессов с помощью технологии роботизированной автоматизации процессов RPA. Сегодня на ММК роботизированы различные процессы бухучета, снабжения, логистики и работы с кадрами.

Один из самых сложных реализованных в компании кейсов — роботизация оплаты поставок металлолома. Этот многошаговый сложный процесс, затрагивающий несколько подразделений внутри Группы ММК, сейчас успешно выполняют двадцать пять программных роботов.
Читать дальше →
Всего голосов 12: ↑12 и ↓0+12
Комментарии2

Уязвимости IoT-систем на примере LoRaWAN

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров4.4K

В данной статье мы рассмотрим уязвимости IoT систем и 3 сценария атаки на устройства данного типа.

Но для начала стоит разобраться в терминах: что такое IoT? Что плохого может произойти из-за атаки на IoT устройства? Почему кибербезопасность сейчас так важна?

Интернет вещей (англ. internet of things, IoT) — концепция сети передачи данных между физическими объектами («вещами»), оснащёнными встроенными средствами и технологиями для взаимодействия друг с другом или с внешней средой. ©Wikipedia

Описать интернет вещей можно как обыкновенные вещи, подключенные к сети. IoT системы объединяются в огромные сети, позволяющие управлять собой для удобства (умные дома), для отслеживания перемещений (камеры в городе), для сбора данных о пользователях (вышки сотовой связи).

Давайте разберемся с безопасностью. Почему IoT устройства не защищены по максимуму?

Читать далее
Всего голосов 10: ↑9 и ↓1+8
Комментарии0

Как мы прокачали телеметрию крупного металлургического комбината

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров9K

Привет, Хабр! Я Ольга Пешина, эксперт по развитию новых технологий. Когда нашему производству — огромной металлургической компании «Северсталь» — требуется поиск, проработка и внедрение инновационных идей или прорывных информационных технологий, обращаются к нам.


Наш свежий кейс — это решение для непростой задачи по сбору информации о состоянии металлургического оборудования. Это данные, без которых нельзя выстроить процесс мониторинга работы агрегатов, оперативно реагировать на проблемы, планировать ТО и загрузку производства… О том, как, что и почему мы выбрали, — под катом.

Читать дальше →
Всего голосов 11: ↑11 и ↓0+11
Комментарии9

Цифровая индустрия: непрерывная оптимизация процессов

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров3.7K

Цифровая индустрия 4.0 и IIoT (Industrial Internet of Things) — это больше, чем просто загадочные термины. Они обозначают темы, касающиеся нас всех – бизнеса, потребителей и коммуникаций в том числе. Сегодня на наших глазах уже происходят тектонические сдвиги, которые меняют привычный уклад вещей. Искусственный интеллект, роботизация, e-commerce, виртуальная реальность, 3D-печать, биотехнологии, кибербезопасность — все это части новой экономической реальности. Зарубежные партнеры Коммуникационного агентства 4D - Communication Consultants, подготовили материал для блога GlobalCom PR Network о том, как она повлияла на бизнес-процессы в компаниях, в том числе на их PR.

Читать далее
Всего голосов 6: ↑5 и ↓1+4
Комментарии1

Самое главное о нейронных сетях. Лекция в Яндексе

Время на прочтение30 мин
Количество просмотров185K
Кажется, не проходит и дня, чтобы на Хабре не появлялись посты о нейронных сетях. Они сделали машинное обучение доступным не только большим компаниям, но и любому человеку, который умеет программировать. Несмотря на то, что всем кажется, будто о нейросетях уже всем все известно, мы решили поделиться обзорной лекцией, прочитанной в рамках Малого ШАДа, рассчитанного на старшеклассников с сильной математической подготовкой.

Материал, рассказанный нашим коллегой Константином Лахманом, обобщает историю развития нейросетей, их основные особенности и принципиальные отличия от других моделей, применяемых в машинном обучении. Также речь пойдёт о конкретных примерах применения нейросетевых технологий и их ближайших перспективах. Лекция будет полезна тем, кому хочется систематизировать у себя в голове все самые важные современные знания о нейронных сетях.



Константин klakhman Лахман закончил МИФИ, работал исследователем в отделе нейронаук НИЦ «Курчатовский институт». В Яндексе занимается нейросетевыми технологиями, используемыми в компьютерном зрении.

Под катом — подробная расшифровка со слайдами.
Читать дальше →
Всего голосов 136: ↑133 и ↓3+130
Комментарии16

Анализ данных в спорте: взаимодействие учёных, клубов и федераций. Лекция в Яндексе

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров15K
Мы проводим мероприятия не только по темам, которыми занимаемся сами. В феврале мы собрали специалистов по использованию машинного обучения в спорте. Удивительно, как много процессов связывают эти две сферы — анализ данных и спорт — и какое количество нерешенных проблем возникает на стыке между ними. Перед вами доклад Дмитрия Дагаева — заместителя проректора НИУ ВШЭ.


— Сегодня я постараюсь коротко рассказать о задачах, которые уже решаются с помощью анализа данных в спорте. Мы увидим, что именно взаимодействие агентов является ключевым фактором, который позволяет решать эти задачи.
Всего голосов 33: ↑32 и ↓1+31
Комментарии2

Machine Learning: State of the art

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров20K


В 2015 году в мир искусства вошло новое слово: «инцепционизм» (inceptionism). Машины научились перерисовывать картины, а уже в 2016 Prisma скачали миллионы людей. Сегодня мы поговорим об искусстве, машинном обучении и искусственном интеллекте с Иваном Ямщиковым, автором нашумевшей «Нейронной Обороны».

Читать дальше →
Всего голосов 39: ↑37 и ↓2+35
Комментарии8

Удаление фона с помощью глубокого обучения

Время на прочтение14 мин
Количество просмотров20K


Перевод Background removal with deep learning.

На протяжении последних нескольких лет работы в сфере машинного обучения нам хотелось создавать настоящие продукты, основанные на машинном обучении.

Несколько месяцев назад, после прохождения отличного курса Fast.AI, звезды совпали, и у нас появилась такая возможность. Современные достижения в технологиях глубокого обучения позволили осуществить многое из того, что раньше казалось невозможным, появились новые инструменты, которые сделали процесс внедрения более доступным, чем когда-либо.

Мы поставили перед собой следующие цели:

  1. Улучшить наши навыки работы с глубоким обучением.
  2. Совершенствовать наши навыки внедрения продуктов, основанных на ИИ.
  3. Создать полезный продукт с перспективами на рынке.
  4. Весело провести время (и помочь весело провести время нашим пользователям).
  5. Обменяться опытом.
Читать дальше →
Всего голосов 29: ↑25 и ↓4+21
Комментарии5

Топ-10 трендов технологий искусственного интеллекта (ИИ) в 2018 году

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров20K
Добра!

Слушатели первого курса «Разработчик BigData» вышли на финишную прямую — сегодня начался последний месяц, где выжившие займутся боевым выпускным проектом. Соответственно, открыли и набор на этот достаточно непростой курс. Поэтому давайте рассмотрим одну интересную статью-заметку по современным трендам в ИИ, которые тесно связаны с BD, ML и прочим.

Поехали.

Искусственный интеллект находится под пристальным вниманием глав правительств и бизнес-лидеров в качестве основного средства оценки верности решений. Но что происходит в лабораториях, где открытия академических и корпоративных исследователей будут устанавливать курс развития ИИ на следующие годы? Наша собственная команда исследователей из AI Accelerator от PwC нацелилась на ведущие разработки, за которыми следует внимательно следить как бизнес-лидерам, так и технологам. Вот что они из себя представляют и почему они так важны.

Читать дальше →
Всего голосов 17: ↑14 и ↓3+11
Комментарии9

Информация

В рейтинге
Не участвует
Зарегистрирован
Активность