Рабочий прототип системы автоматического управления легковым автомобилем от стартапа Comma.ai

Хакер Geohot (Джордж Хоц) достиг многого. В 17 лет ему удалось взломать iPhone, еще три года спустя он выпустил джейлбрейк для Sony PlayStation 3. Причем Хоцу удалось избежать судебного процесса с корпорацией. Пару лет назад он занялся более серьезным проектом — созданием автопилота для легковых автомобилей.

И ведь ему удалось практически в одиночку выполнить свой план. Он собрал беспилотный автомобиль в своем гараже, после чего демонстрировал возможности системы многим журналистам технологических и финансовых СМИ. Как сообщалось, система основана на процессе самообучения нейросети. Чуть позже Geohot заявил о намерении запустить в продажу свою систему по цене в $999. Но не сложилось.

Оптимизм по поводу нейронных сетей разделяют не все — или, по крайней мере, уровень такого оптимизма бывает разным. Старший преподаватель факультета компьютерных наук ВШЭ Сергей Бартунов согласен, что нейросетевая область сейчас на подъеме. С другой стороны, он хочет внести в происходящее некоторую ясность, определить реальный потенциал нейросетей. Вне зависимости от точки зрения докладчика, глубокое обучение и правда не проникает в нашу сферу совсем уж стремительными темпами. Традиционные методы обучения всё ещё работают и не обязательно будут вытеснены машинным интеллектом в ближайшей будущем.


Под катом — расшифровка лекции и часть слайдов Сергея.

Недавно на Хабре проскакивал пост vfdev-5 о DIGITS. Давайте поподробнее разберёмся что это такое и с чём его едят. Если в двух словах. Это среда, которая позволяет решить 30-50% задачек машинного обучения на коленке в течении 5 минут. Без умения программировать. Ну, при наличии базы, конечно. И более-менее адекватной карточки от NVIDIA.

Это будет длиннопост. Я давно хотел написать этот обзор, но sim0nsays меня опередил, и я решил выждать момент, например как появятся результаты ImageNet’а. Вот момент настал, но имаджнет не преподнес никаких сюрпризов, кроме того, что на первом месте по классификации находятся китайские эфэсбэшники. Их модель в лучших традициях кэгла является ансамблем нескольких моделей (Inception, ResNet, Inception ResNet) и обгоняет победителей прошлого всего на полпроцента (кстати, публикации еще нет, и есть мизерный шанс, что там реально что-то новое). Кстати, как видите из результатов имаджнета, что-то пошло не так с добавлением слоев, о чем свидетельствует рост в ширину архитектуры итоговой модели. Может, из нейросетей уже выжали все что можно? Или NVidia слишком задрала цены на GPU и тем самым тормозит развитие ИИ? Зима близко? В общем, на эти вопросы я тут не отвечу. Зато под катом вас ждет много картинок, слоев и танцев с бубном. Подразумевается, что вы уже знакомы с алгоритмом обратного распространения ошибки и понимаете, как работают основные строительные блоки сверточных нейронных сетей: свертки и пулинг.

В работе над сайтом «Я люблю ИП» мы используем разные сервисы, которые облегчают жизнь предпринимателям. В этой статье мы собрали самые полезные государственные сервисы для ИП. Они помогут вам зарегистрировать бизнес, рассчитаться с налогами и страховыми взносами, сдать отчётность или узнать о возможных штрафах.

Вы заметили, что Фейсбук обрёл сверхъестественную способность распознавать ваших друзей на ваших фотографиях? В старые времена Фейсбук отмечал ваших друзей на фотографиях лишь после того, как вы щёлкали соответствующее изображение и вводили через клавиатуру имя вашего друга. Сейчас после вашей загрузки фотографии Фейсбук отмечает любого для вас, что похоже на волшебство:

Проект TensorFlow масштабнее, чем вам может показаться. Тот факт, что это библиотека для глубинного обучения, и его связь с Гуглом помогли проекту TensorFlow привлечь много внимания. Но если забыть про ажиотаж, некоторые его уникальные детали заслуживают более глубокого изучения:

• Основная библиотека подходит для широкого семейства техник машинного обучения, а не только для глубинного обучения.
• Линейная алгебра и другие внутренности хорошо видны снаружи.
• В дополнение к основной функциональности машинного обучения, TensorFlow также включает собственную систему логирования, собственный интерактивный визуализатор логов и даже мощную архитектуру по доставке данных.
• Модель исполнения TensorFlow отличается от scikit-learn языка Python и от большинства инструментов в R.

Все это круто, но TensorFlow может быть довольно сложным в понимании, особенно для того, кто только знакомится с машинным обучением.

Как работает TensorFlow? Давайте попробуем разобраться, посмотреть и понять, как работает каждая часть. Мы изучим граф движения данных, который определяет вычисления, через которые предстоит пройти вашим данным, поймем, как тренировать модели градиентным спуском с помощью TensorFlow, и как TensorBoard визуализирует работу с TensorFlow. Наши примеры не помогут решать настоящие проблемы машинного обучения промышленного уровня, но они помогут понять компоненты, которые лежат в основе всего, что создано на TensorFlow, в том числе того, что вы напишите в будущем!

В последнее время всё чаще и чаще слышишь мнение, что сейчас происходит технологическая революция. Бытует мнение, что мир стремительно меняется.



На мой взгляд такое и правда происходит. И одна из главных движущих сил — новые алгоритмы обучения, позволяющие обрабатывать большие объёмы информации. Современные разработки в области компьютерного зрения и алгоритмов машинного обучения могут быстро принимать решения с точностью не хуже профессионалов.

Я работаю в области связанной с анализом изображений. Это одна из областей которую новые идеи затронули сильнее всего. Одна из таких идей — свёрточные нейронные сети. Четыре года назад с их помощью впервые начали выигрывать конкурсы по обработке изображений. Победы не остались незамеченными. Нейронными сетями, до тех пор стоящими на вторых ролях, стали заниматься и пользоваться десятки тысяч последователей. В результате, полтора-два года назад начался бум, породивший множество идей, алгоритмов, статей.

В своём рассказе я сделаю обзор тех идей, которые появились за последние пару лет и зацепили мою тематику. Почему происходящее — революция и чего от неё ждать.

Кто лишится в ближайшие лет десять работы, а у кого будут новые перспективные вакансии.

В этой статье мы поговорим о проектировании архитектуры и создании мобильного приложения на основе паттерна MVP с использованием RxJava и Retrofit. Тема получилась довольно большой, поэтому подаваться будет отдельными порциями: в первой мы проектируем и создаем приложение, во второй занимаемся DI с помощью Dagger 2 и пишем тесты unit тесты, в третьей дописываем интеграционные и функциональные тесты, а также размышляем о TDD в реалиях Android разработки.

Если вы регулярно используете Git, то вам могут быть полезны практические советы из этой статьи. Если вы в этом пока новичок, то для начала вам лучше ознакомиться с Git Cheat Sheet. Скажем так, данная статья предназначена для тех, у кого есть опыт использования Git от трёх месяцев. Осторожно: траффик, большие картинки!

Содержание:

1. Параметры для удобного просмотра лога
2. Вывод актуальных изменений в файл
3. Просмотр изменений в определённых строках файла
4. Просмотр ещё не влитых в родительскую ветку изменений
5. Извлечение файла из другой ветки
6. Пара слов о ребейзе
7. Сохранение структуры ветки после локального мержа
8. Исправление последнего коммита вместо создания нового
9. Три состояния в Git и переключение между ними
10. Мягкая отмена коммитов
11. Просмотр диффов для всего проекта (а не по одному файлу за раз) с помощью сторонних инструментов
12. Игнорирование пробелов
13. Добавление определённых изменений из файла
14. Поиск и удаление старых веток
15. Откладывание изменений определённых файлов
16. Хорошие примечания к коммиту
17. Автодополнения команд Git
18. Создание алиасов для часто используемых команд
19. Быстрый поиск плохого коммита

Сегодня мы публикуем последнюю лекцию курса «Анализ изображений и видео», прочитанного Натальей Васильевой — старшим научным сотрудником HP Labs и руководителем HP Labs Russia. Наталья Сергеевна читала курс, посвящённый анализу изображений, в петербургском Computer Science Center, который создан по совместной инициативе Школы анализа данных Яндекса, JetBrains и CS клуба.



Всего в программе девять лекций, из которых уже были опубликованы:

1. Введение в курс «Анализ изображений и видео»;
2. Основы пространственной и частотной обработки изображений;
3. Морфологическая обработка изображений;
4. Построение признаков и сравнение изображений: глобальные признаки;
5. Построение признаков и сравнение изображений: локальные признаки;
6. Поиск по подобию. Поиск нечетких дубликатов;
7. Классификация изображений и распознавание объектов;
8. Анализ изображений и видео. Сегментация изображений.

Под катом вы найдете план новой лекции и слайды.

Эта публикация о том, как можно в Windows скомпилировать библиотеку для обработки видео и аудио FFmpeg под Android в Eclipse с помощью NDK. Вы узнаете, как связать FFmpeg с библиотекой для обработки изображений OpenCV и как это всё можно использовать в Java-коде Android приложения. Всё это будет рассказано в контексте процесса создания Android приложения, основной функционал которого как раз и завязан на использовании этих библиотек и их взаимодействии. Итак, заинтересованных прошу под кат.

Так как Sketch был создан специально для работы над мобильными и веб-интерфейсами, неудивительно что он стал одним из самых быстрых и гибких инструментов для прототипирования. Эти 10 советов сделают его еще более мощным средством.

Эти два вымышленных парня сильно повлияли на меня в плане программирования:



Вместо предоставления гарантий на совместимость или безошибочную работу, софт от Братьев Бигл обещал кое-что другое: веселье.



Игры со странными дискетами от Братьев Бигл на компьютере Apple II в средней школе, и «шведский стол» всяческих программ, которые были написаны для них, стали для меня обрядом посвящения.

Все очень просто. Как-то партнеры переслали нам ссылку на конкурс. Дальше мы зарегистрировались, описали заявку, прошли интервью по хангауту и после проверки в течении нескольких месяцев пришло долгожданное письмо счастья. Стоит также добавить, что на момент написания мы проводили обучение в 10 школах в Москве, у нас появилось свежеиспеченное видео от уроков, лучшие моменты которого смонтировала и оформила команда lesnikova. Также стоит добавить, что письмо пришло в 01:00 по Мск, и плотный поток радости помешал в тот день уснуть всей команде.

У нас в InVision, GIF анимации используются не для баловства —  они играют важную роль с точки зрения маркетинга и обучения. Поэтому мы даже пытались использовать их на нашей главной странице вместо анимаций, сделанных с помощью кода.

В конце концов люди начали спрашивать нас: «Как вы создаете GIF анимации?». Пришло время раскрыть секрет.

Канадская служба миграции и гражданства опубликовала окончательный список требований к кандидатам и начала приём документов от интернет-предпринимателей по новой иммиграционной программе Startup Visa. Участник этой программы получает статус и карточку постоянного жителя Канады (Permanent Residency).

Требования для получения Startup Visa:

1. Сдать тест на знание английского или французского языка Benchmark 5.
2. Высшее или незаконченное высшее образование (one year of post-secondary education).
3. Договориться с одним из венчурных фондов на финансирование своего стартапа в размере от 200 тыс. канадских долларов или с одним из частных инвесторов (ангелов) на финансирование от 75 тыс. CDN. Список фондов и инвесторов см. здесь.

Перевод статьи Скотта Янга "What are the Intellectual Ideas Everybody Should Know?"

Большинство академических концепций имеют очевидное узкое применение. Можно проводить аналогии между различными областями знаний, но эти стыковки обычно полагаются на то, что вы в достаточной степени понимаете обе стороны метафоры.

Рассмотрим уравнение Френеля в физике. Приложив некоторые усилия, можно построить аналогию между этим уравнением и какой-либо другой областью знаний. Но вряд ли можно сказать, что понимание уравнения приводит к бурным озарениям в области истории или искусства.

Однако среди идей со слабыми взаимосвязями прячутся редкие идеи, которые могут, как представляется, пролить свет на гораздо большее, выходящее за пределы того, что они были призваны объяснить.

Проблема, разумеется, в том, что академическими вопросами, как правило, занимаются независимо друг от друга. Каждая специальность изучает парадигмы и инструменты своей отрасли и заимствует у других школ только те идеи, которые напрямую соответствуют предмету исследования. Нормой является узкая специализация, а не общенаучное мышление.

С этой позиции я ставлю следующий вопрос: какие интеллектуальные идеи, могущие быть широко применимы в познании мира, усвоены вами?

Я хочу рассказать о некоммерческом сервисе wordmemo.ru, а также о связанной с ним программе WordMemo для устройств с ОС Android. Наш сервис предназначен для людей, которые хотят читать англоязычные тексты (например, художественную литературу). Сам я отношусь к тем людям, которым легко прочитать небольшие фрагменты “технической литеатуры”, а абзац из классики — невозможно. В основе сервиса, который мне очень помогает в этом деле, лежит «читалка» с возможностью смотреть переводы слов, выписывать их значения, и — самое важное! — тренажёрами, позволяющими эффективно заучивать выписанные слова. К примеру, для каждого незнакомого слова сохраняются контексты, в которых оно встречалось.
Главная идея сервиса состоит в том, что учить слова лучше всего не взятыми по отдельности, как в словарях, а в составе реальных предложений. Что-то вроде англо-русского разговорника и учебника, который вы создаете сами!

В продолжение статей о том, что ФАС собирает дополнительную информацию о «коротких» номерах, хочу рассказать, как эта служба может помочь вам избавиться от нежелательной рекламы по СМС.

Согласно ч.1 ст.18 ФЗ «О рекламе», распространение рекламы по сетям электросвязи, в том числе посредством использования телефонной, факсимильной, подвижной радиотелефонной связи, допускается только при условии предварительного согласия абонента или адресата на получение рекламы.

Итак, отписавшись от всех рекламных рассылок своего оператора, я наивно полагал, что рекламные СМС меня больше не будут отвлекать. Но маркетологи различных компаний решили, что без рекламы мне скучно, и быстро исправили ситуацию. В итоге, год назад я практически каждую неделю получал несколько рекламных СМС, в основном это были сообщения от такси нашего города. Особую активность компании проявляли перед Новым годом.