Автоматическое распознавание речи (STT или ASR) прошло долгий путь совершенствования и имеет довольно обширную историю. Расхожим мнением является то, что лишь огромные корпорации способны на создание более-менее работающих "общих" решений, которые будут показывать вменяемые метрики качества вне зависимости от источника данных (разные голоса, акценты, домены). Вот несколько основных причин данного заблуждения:

• Высокие требования к вычислительным мощностям;
• Большое количество данных, необходимых для обучения;
• В публикациях обычно пишут только про так называемые state-of-the-art решения, имеющие высокие показатели качества, но абсолютно непрактичные.

В данной статье мы развеем некоторые заблуждения и попробуем немного приблизить точку "сингулярности" для распознавания речи. А именно:

• Расскажем, что можно достигнуть отличного результата в рамках разумного времени, используя лишь две видеокарты NVIDIA GeForce 1080 Ti;
• На всякий случай еще раз представим датасет Open STT для русского языка на 20 000 часов;
• Опишем различные подходы, позволяющие ускорить процесс тренировки STT на порядок.

В этой статье есть 3 основных блока — критика литературы и доступных инструментов, паттерны для проектирования своих решений и результаты нашей модели.

«Уксусный коллектив четырёх воров» – сеть анархистов, опирающихся на технологии, и бросающих вызов гигантам фарминдустрии при помощи самостоятельно изготовленных лекарств

Впервые я познакомился с Майклом Лофером, когда он швырялся в аудиторию хакерской конференции HOPE (Hackers on Planet Earth), проходящей раз в два года в Нью-Йорке, лекарствами на тысячи долларов.

«Кто-нибудь из присутствующих переживал анафилактический шок, не имея доступа к эпинефрину?» – спросил Лофер у аудитории. Поднялось несколько рук, и Лофер швырнул одному из поднявших руку людей изготовленную в домашних условиях EpiPen [похожее на шариковую ручку устройство для самостоятельных инъекций адреналина / прим. перев.]. «Это одно из первых сделанных нами устройств, — сказал он. – Используйте его с умом».

Немного позлорадствовав насчёт того, как Мартин Шкрели из племени фармацевтических гигантов поднял цены на препарат дараприм, необходимый для людей, страдающих от ВИЧ, с $13 до $750, Лофер посерьёзнел. «Прошло два года, но несмотря на всё произошедшее, стоимость препарата дараприм не поменялась», — сказал он. Он залез в карман и достал пригоршню белых таблеток. «Думаю, надо раздать ещё немного», — сказал Лофер, и швырнул дараприм в аудиторию.

"Возможно, самая красивая система счисления — это сбалансированная троичная" — Дональд Е. Кнут, Искусство программирования, Издание 2.

Многие знают, что компьютеры хранят данные и работают с ними с помощью двоичной системы счисления. Одно из главных объяснений этому можно найти в схеме современных компьютеров, которые состоят из миллиардов простых и массово производимых транзисторов и конденсаторов, которые могут вместе представлять два состояния: высокое напряжение (1) и низкое напряжение (0).

Такая конструкция сегодня настолько распространена, что трудно себе представить, как компьютеры могут работать иначе. Но, в Советской России 50-х годов они работали иначе. Если вы вдруг не слышали про такое, загуглите "Сетунь" — сбалансированный трехкомпонентный компьютер, разработанный в 1958 году небольшой группой во главе с Брусенцовым, в МГУ.

Перед тем, как говорить о Брусенцове и Сетуни, давайте я немного объясню вам троичную сбалансированную систему счисления.

Сбалансированная троичность

Тернарная или троичная — это система счисления, в которой есть три вероятных значения: 0, 1 и 2. В её сбалансированной версии существуют три вероятности -1, 0 и +1, часто упрощённые до -, 0 и + соответственно.

Поделюсь опытом создания дешевого робота-пылесоса из подручных средств и всемогущего китайского магазина. Изначально планировал просто изучить среду Arduino, но это изучение переросло в пылесос.

Необходимые детали:
— много плотного картона (бесплатно);
— аналог arduino (210 р);
— маленькая макетка (80 р);
— 2 уз-дальномера (300 р);
— контроллер моторов — H-мост (80 р);
— 2 мотор-редуктора с колесом (600 р);
— блок аккумуляторов на +18v и контроллер заряда;
— пара метров витой пары;
— турбина от пылесоса;
— компьютерный кулер.

Одна из причин, почему Bitcoin продолжает привлекать столько внимания — это его исключительная «математичность». Сатоши Накамото удалось создать систему, которая способна функционировать при полном отсутствии доверия между ее участниками. Все взаимодействия основаны на строгой математике, никакого человеческого фактора — вот в чем была революционность идеи, а не в одноранговой сети, как многие думают. Поэтому первую главу я решил посвятить именно математическим основам Bitcoin.

Ниже я постараюсь объяснить вам самые базовые вещи — эллиптические кривые, ECC, приватные / публичные ключи и так далее. По возможности я буду иллюстрировать свои слова примерами кода, преимущественно на Python 2.7, если что-то непонятно — спрашивайте в комментариях.

Введение

Свёрточные нейронные сети (СНС). Звучит как странное сочетание биологии и математики с примесью информатики, но как бы оно не звучало, эти сети — одни из самых влиятельных инноваций в области компьютерного зрения. Впервые нейронные сети привлекли всеобщее внимание в 2012 году, когда Алекс Крижевски благодаря им выиграл конкурс ImageNet (грубо говоря, это ежегодная олимпиада по машинному зрению), снизив рекорд ошибок классификации с 26% до 15%, что тогда стало прорывом. Сегодня глубинное обучения лежит в основе услуг многих компаний: Facebook использует нейронные сети для алгоритмов автоматического проставления тегов, Google — для поиска среди фотографий пользователя, Amazon — для генерации рекомендаций товаров, Pinterest — для персонализации домашней страницы пользователя, а Instagram — для поисковой инфраструктуры.

Но классический, и, возможно, самый популярный вариант использования сетей это обработка изображений. Давайте посмотрим, как СНС используются для классификации изображений.

Задача

Задача классификации изображений — это приём начального изображения и вывод его класса (кошка, собака и т.д.) или группы вероятных классов, которая лучше всего характеризует изображение. Для людей это один из первых навыков, который они начинают осваивать с рождения.

В предыдущих материалах этого цикла мы рассматривали методы предварительной обработки данных при помощи СУБД. Это может быть полезно при очень больших объемах обрабатываемой информации. В этой статье я продолжу описывать инструменты для интеллектуальной обработки больших объёмов данных, остановившись на использовании Python и Theano.

Кручинин Дмитрий, Долотов Евгений, Кустикова Валентина, Дружков Павел, Корняков Кирилл

Введение

В настоящее время машинное обучение является активно развивающейся областью научных исследований. Это связано как с возможностью быстрее, выше, сильнее, проще и дешевле собирать и обрабатывать данные, так и с развитием методов выявления из этих данных законов, по которым протекают физические, биологические, экономические и другие процессы. В некоторых задачах, когда такой закон определить достаточно сложно, используют глубокое обучение.

Глубокое обучение (deep learning) рассматривает методы моделирования высокоуровневых абстракций в данных с помощью множества последовательных нелинейных трансформаций, которые, как правило, представляются в виде искусственных нейронных сетей. На сегодняшний день нейросети успешно используются для решения таких задач, как прогнозирование, распознавание образов, сжатие данных и ряда других.

В первой части перевода речь пойдет о том, что такое UX, чем юзабилити отличается от визуального/графического дизайна, и что нужно сделать, начиная работать над интерфейсом продукта – будь то почтовая рассылка, веб-приложение или оффлайн-услуга. Это – хороший материал для тех, кто приступает к освоению данной области, и хочет разобраться, «как тут все устроено».

Некоторые финансисты, бизнесмены и законники (и центробанки) считают, что анонимность в расчётах биткоинами — это зло и помеха, и только помогает террористам и наркоторговцам. Они говорят, что только когда система будет деанонимизированной, наступит её золотой век. Однако почему-то не все с ними согласны. Под катом — несколько проектов от людей, считающих что должна существовать полностью анонимная система криптовалют.

Иногда важно сохранять не только свою личную анонимность, но также анонимность своих финансов. Когда вашим деньгам требуется анонимность — ошибки недопустимы.

ПОТРЕБНОСТЬ

Правительства многих стран результативно работают над установлением тотального мониторинга и контроля за движением денег как своих граждан, так и граждан других государств. Общественному мнению навязывается стереотип: «Если кто-то что-то скрывает, значит наверняка он — преступник, уклоняется от уплаты налогов, спонсирует терроризм или замешан в прочих грехах». В некоторых странах использование наличных, драгметаллов, криптовалют, офшоров и других инструментов, затрудняющих финансовый мониторинг, автоматически наводит на вас подозрения.

Но здравый смысл подсказывает людям, что выражение «Деньги любят тишину» связано не с криминалом, а основано на элементарной бытовой осторожности. Никто в здравом уме не кричит о том, сколько у него в кармане денег, не пишет везде о размере своих доходов и не выставляет всем напоказ банковскую выписку с перечнем операций по карте.

Организации также стараются не афишировать подробности своей финансовой деятельности, не публикуют списки клиентов с детализацией их заказов, ведь это как минимум расстроит клиентов и привлечет недоброжелателей (включая конкурентов).

И если граждане высокоразвитых стран могут хотя бы надеяться, что финансовая слежка за ними ведется в неких национальных интересах, то в странах с высоким уровнем коррупции люди обоснованно опасаются того, что их приватная информация с высокой вероятностью попадет к людям с враждебными намерениями.

Хорошо, я не буду углубляться в философию, а просто констатирую тот факт, что у большинства людей и бизнесов имеется желание (а зачастую — необходимость) сохранить анонимность своих финансов. И причина этого не в том, что они замышляют что-то плохое, а в том, что они сами не хотят стать жертвами чужих злонамеренных или преступных планов.

Доброго времени суток, уважаемые товарищи Хабра.
На написание статьи заметки, меня побудила статья: «Мигрируем на HTTPS».

Напоминаю, что китайцы в лице компании WoSign до сих пор раздают бесплатно сертификаты и теперь не обязательно знать китайский язык для того, чтобы его получить. Метод по статье «Бесплатные SSL-сертификаты на 2 года с поддержкой до 100 доменов» на данный момент не работает и за сертификат китайцы хотят от ￥488.

Автор оригинальной статьи Ali Mese добавил ещё 100 новых бесплатных сервисов. Все 400 потрясающих сервисов доступны здесь. И еще подборку +500 инструментов от 10 марта 2017 г. смотрите здесь.

A. Бесплатные Веб-Сайты + Логотипы + Хостинг + Выставление Счета

• HTML5 UP: Адаптивные шаблоны HTML5 и CSS3.
• Bootswatch: Бесплатные темы для Bootstrap.
• Templated: Коллекция 845 бесплатных шаблонов CSS и HTML5.
• Wordpress.org | Wordpress.com: Бесплатное создание веб-сайта.
• Strikingly.com Domain: Конструктор веб-сайтов.
• Logaster: Онлайн генератор логотипов и элементов фирменного стиля (new).
• Withoomph: Мгновенное создание логотипов (англ.).
• Hipster Logo Generator: Генератор хипстерских логотипов.
• Squarespace Free Logo: Можно скачать бесплатную версию в маленьком разрешении.
• Invoice to me: Бесплатный генератор счета.
• Free Invoice Generator: Альтернативный бесплатный генератор счета.
• Slimvoice: Невероятно простой счет.

В этой подборке я хочу поделиться информационными ресурсами, где можно почерпать новые знания, отследить новые методы, техники и аналитку, а также улучшить свои навыки в области UX. Полезно будет не только специалистам из области юзабилити, а также всем кто имеет отношение к разработке веб-продуктов.

Представьте, что мы живем в мире криптографии, электронной коммерции и свободных экономических отношений. Пользуемся электронными средствами платежей, где в корзине и кошельке операции осуществляет калькулятор, где микроскопические суммы и огромные средства проводятся в многочисленных транзакциях без каких-либо проблем за ничтожное количество времени, с автоматическим учетом налогов, сборов и отчислений, где нам привычны покупки в электронных супермаркетах и доставка до порога по одному прикосновению к экрану телефона или клику мышкой. И вот, в наш прекрасный, удобный и отлаженный мир электронных платежей, построенный на принципах безопасности и криптографии, со всеми присущими ему технологиями и образу мышления, впитанными с молоком матери, приходит причудливый и странный механизм, которым, как говорят средства массовой информации, пользуются только анархисты, конспираторы и преступники.