Качество и объем датасетов играют решающее значение для обучения нейросетей. Разметка данных для датасетов это очень трудоемкая работа, для которой необходим ручной труд тысяч человек. Когда пользоватьель вводит капчу типа «укажите светофоры» на сайтах, он помогает ИТ‑компаниям размечать данные для датасетов. 20 лет назад считалось, что роботы не могут играть в шахматы, писать симфонии и рассказы. Сегодня в 2024 оказалось, что роботы могут писать симфонии, но не могут указать на каких картинках изображены светофоры. Поэтому для разметки датасетов используется люди. Для определения наличия на картинке светофора или пожарного гидранта используется низкоквалифицированная рабочая сила. Для определения признаков заболевания на рентгеновском снимке используются высококвалифицированные врачи. В любом случае используются люди. Поэтому данные для обучения нейросетей получаются очень дорогими. Есть даже поговорка: «Данные‑это новая нефть». Я бы уточнил, что «Размеченные данные‑это новая нефть».
Под катом будет описана методика добычи (или, как говорят нефтянники, дОбычи) относительно недорогих, но объемных датасетов для систем распознавания лиц.
Несколько лет назад в теохнологической среде существовал спор о том, какая технология машинного зрения наидет свое применение на практике для робомобилей: основанная на лидарах или опирающаяся исключительно на камеры.
Сейчас начинает применяться третья технология, которая возможно в будущем вытеснит первые две. Это технология бинокулярного глубинного машинного зрения. В последнее время на основе этой технологии начало появляться много интересных экспериментов и даже продуктов, о которых я постараюсь кратко рассказать в этой статье.
В последнее время появляется все больше дискуссий по поводу электромобилей и их влияния на нашу жизнь, на другие отрасли производства и на их влияние на потребление нефти. Часто утверждается, что мировое производство традиционных топливных автомобилей будет расти ещё несколько десятилетий. Однако недавно Bloomberg NEF опубликовали доклад, в котором констатировали, что производство традиционных автомобилей ( для простоты будем называть их нефтемобилями) уже достигло пика и в будущем расти не будет по причине роста продаж электромобилей. Особенную остроту этому вопросу придаёт пик потребления нефти автотранспортом неизбежно следующий за пиком продаж нефтемобилей. Подробнее с датами этих событий попробуем разобраться в статье.
На данный момент существует большое количество онлайн и оффлайн образовательных программ, курсов, методических материалов по ардуино и на первый план выходит качество этих курсов, а оно не всегда оправдывает ожидания учеников и их родителей. Онлайн курсы обычно бывают малоэффективными в силу их низкой интерактивности. А эффективность оффлайн курсов сильно зависит от квалификации преподавателя, с которой иногда бывают проблемы в силу относительной новизны данного направления по сравнению с другими школьными дисциплинами. Данный курс призван частично решить обе этих проблемы. С одной стороны, он должен оказаться эффективнее существующих онлайн курсов за счет резкого увеличения интерактивности, о чем более подробно будет сказано далее. С другой стороны, увеличение эффективности самого курса немного снижает роль преподавателя, позволяя использовать данные интерактивные курсы в регионах с кадровым дефицитом в сфере преподавания ардуино.
В июне 2016 года британская нефтегазовая группа BP выпустила 65-й «Статистический обзор мировой энергетики» (BP Statistical Review of World Energy) — единственное в мире издание, из года в год публикующее статистические данные по запасам, добыче и спросу всех видов энергоносителей. На эту статистику ссылаются в своих исследованиях ведущие мировые агентства и СМИ, такие как Bloomberg, Financial Times, Коммерсант и другие. Большая часть данных опубликованных в BP Statistical Review приведена в MTOE (Million Tonnes of Oil Equivalent, миллион тонн нефтяного эквивалента). Эти единицы измерения из доклада можно назвать фейковыми, поскольку они обозначаются точно так же как общепринятые MTOE, но их величина отличается примерно в 2,63 раза.
Однажды появилась необходимость собрать все уроки, обучающие материалы (tutorials) с habrahabr и geektimes в одном месте и немного их систематизировать. В этом сборнике обучаек представлены более 100 статей на тему ардуино с пометкой «tutorial», либо содержащие несложные для новичков проекты на ардуино, а также немного видеоуроков по смежным темам. Статьи разделены на 10 тематик по сферам применения собранных устройств. Также хочется напомнить, что весь обучающий материал, опубликованный на habrahabr и geektimes является интерактивным: в любой момент можно задать вопрос автору в комментариях к статье. Как правило авторы на них отвечают. Этот сборник будет дополняться новыми обучайками (tutorials) по мере их публикации.
Во многих проектах на ардуино предлагается сделать то же самое, что продается в магазинах, но с гораздо большими трудовыми и материальными затратами. Сегодняшний проект не такой, смарт-машинки продаются в магазинах, но стоят в среднем раз в 5 дороже, чем RC-машинки. Поэтому я решил поделиться, как можно переделать практически любую RC-машинку в модную нынче машинку с приставкой «смарт» при помощи ардуино. Вот демо видео того, что получилось в итоге:
Несмотря на то, что на geektimes уже есть несколько статей про роботы-пылесосы на ардуино тут и тут, Думаю не будет лишним опубликовать еще один проект. Тем более он сделан чуть ближе к магазинным образцам и, поскольку проект постоянно продолжает развиваться, со временем превзойдет по функционалу некоторые из них. Данный пост я публикую с разрешения разработчика этого робота-пылесоса, поскольку у автора нет возможности публиковать статьи со своего аккаунта. Поэтому статья будет в форме небольшого интервью с создателем вперемешку со схемами, фото и кодом робота-пылесоса. Но начнем с видеодемонстрации уборки комнаты этим пылесосом.
Пусть описание принципа работы уникального смарт-девайса для упрощения взаимодействия в системе «человек машина» выглядит как реклама таблеток для похудения, но в данном случае это лучший способ объяснить для чего, почему и как собирался данный девайс.
Тему телевидения затрагивать в статье не буду, расскажу только про «гаджетостроение» и разработку интерфейса.
Продолжаем делать полезные и не очень смарт/умные/bluetooth девайсы на ардуино. В предыдущих статьях я рассказывал как сделать bluetooth машинку, bluetooth вольтметр и bluetooth пульт для телевизора, а сегодня речь пойдет о создании более модного, но менее полезного девайса. Этот давайс позволяет постить в instagram показания термометра с указанием точного времени и места производимых замеров температуры. Сначала покажу как это выглядит и работает на видео, а подробное описание будет уже под катом.
Продолжаем делать разные смарт/умные/bluetooth девайсы на ардуино. В прошлых статьях я рассказывал про bluetooth машинку и bluetooth вольтметр. сегодня речь пойдет о чем-то вроде bluetooth пульта для телевизора. Голосование на наиболее удачное название для такого девайса будет в конце статьи, а для начала предлагаю посмотреть видео как же этот девайс работает.
В статье я расскажу почему, как и из чего собирал этот девайс, про преимущества и недостатки его использования, а также пару слов о существующих аналогах.
Привет, Хабр! Сегодня хочу продолжить тему «скрещивания» arduino и android. В предыдущей публикации я рассказал про bluetooth машинку, а сегодня речь пойдет про DIY bluetooth вольтметр. Еще такой девайс можно назвать смарт вольтметр, «умный» вольтметр или просто умный вольтметр, без кавычек. Последнее название является неправильным с точки зрения грамматики русского языка, тем не менее частенько встречается в СМИ. Голосование на эту тему будет в конце статьи, а начать предлагаю с демонстрации работы устройства, чтобы понять о чем же пойдет речь в статье.
Широкое распространение и дешевизна платформы Arduino и различных робоплатформ позволило любителям создавать радиоуправляемые машинки на любой вкус. А широкое распространение смартфонов позволило использовать их в качестве контроллеров этих машинок. Главной проблемой для многих любителей Arduino является отсутствие опыта в программировании под Android. Сегодня я расскажу, как легко решить эту проблему, используя среду визуальной разработки android-приложений App Inventor 2.
