Работа ML-инженера заключается не только в обучении моделей — хороший специалист погружается в бизнес-контекст, умеет доносить мысли до коллег без ML-бэкграунда, а также не забывает про тесты, дизайн-документы и документацию. 

Богдан Печёнкин, автор Симулятора ML, собрал 10 ошибок специалистов, которые зачастую встречаются в первые годы карьеры.

Привет, меня зовут Глеб Зарин, я ML-разработчик. Сегодня я расскажу, как я подготовился к собеседованиям на позицию Senior Machine Learning Engineer и получил работу мечты за рубежом.

Thread Pool достаточно популярный паттерн в программировании, с которым рано или поздно сталкивается каждый первый программист. Если вы новичок и не хотите бездумно пользоваться пулом потоков, то эта статья поможет вам разобраться с его устройством и написать наивные реализации с использованием С++ 14 и С++ 17. Так же статья будет полезна всем, кто изучил теорию по многопоточности, но не знает как можно применить свои знания.

Во многих популярных курсах машинного и глубокого обучения вас научат классифицировать собак и кошек, предсказывать цены на недвижимость, покажут еще десятки задач, в которых машинное обучение, вроде как, отлично работает. Но вам расскажут намного меньше (или вообще ничего) о тех случаях, когда ML-модели не работают так, как ожидалось.

Частой проблемой в машинном обучении является неспособность ML-моделей корректно работать на большем разнообразии примеров, чем те, что встречались при обучении. Здесь идет речь не просто о других примерах (например, тестовых), а о других типах примеров. Например, сеть обучалась на изображениях коровы, в которых чаще всего корова был на фоне травы, а при тестировании требуется корректное распознавание коровы на любом фоне. Почему ML-модели часто не справляются с такой задачей и что с этим делать – мы рассмотрим далее. Работа над этой проблемой важна не только для решения практических задач, но и в целом для дальнейшего развития ИИ.

Генерация 3D-моделей из текстового описания и видеозаписей, сделанных на обыкновенный смартфон, конкурент DALL-E, ускоренная GAN-инверсия и многое другое в подборке материалов за декабрь, а также небольшие новости о будущем дайджеста.

Привет, я Денис Соколов, руковожу R&D в Zenia — это платформа для йоги и фитнеса, которая использует ИИ для трекинга поз человека (подробнее об этом — в другой моей статье). Наша система распознавания работает на трёх платформах — iOS, Android, Web. В этой статье поговорим о ключевых отличиях между ними. Расскажу, как устроена подготовка моделей компьютерного зрения к использованию, какими фреймворками пользуемся для запуска на устройствах клиентов, какие сложности решали и чем остались довольны. Если вы занимаетесь запуском нейронных сетей на мобильных устройствах или вебе, статья для вас.

В конце июня прошла CVPR 2021 – одна из самых значимых конференций в области компьютерного зрения. Наибольшее число докладов было посвящено теме 3D компьютерного зрения. Наша команда Twin3d посетила конференцию и в рамках нашего обзора мы покроем последние тренды в академии, связанные с 3D-реконструкцией и виртуальными нейронными аватарами, расскажем о преимуществах и недостатках различных подходов к нейронному рендерингу, а также постараемся покрыть потенциальные применения этих передовых технологий.

Одним из недостатков гибких языков, таких как Python, является предположение, что если что-то работает, то скорее всего оно сделано правильно. Я хочу написать скромное руководство по эффективному использованию исключений в Python, правильной их обработке и логировании.

Обыденное представление о Deep Learning состоит в том, что для достижения успеха нужно хорошо знать математику и уметь программировать на Python. Но все становится немного сложнее, как только мы начинаем говорить о реализации нейросетевых решений в железе, где критична производительность. Мы пообщались с руководителем направления российского Исследовательского центра Samsung Вячеславом Гарбузовым, чтобы понять, как ускоряют работу нейросетей на аппаратном уровне, при чем тут компиляторы и какие знания требуются в этой редкой профессии. И самое интересное - какие вакансии в его подразделении открыты в настоящий момент.

Привет! Я Денис Соколов, руковожу R&D в Zenia Yoga — первом приложении для йоги на основе ИИ. В этой статье я расскажу, из чего состоит современная система, работающая с компьютерным зрением: как влияет каждый элемент пайплайна на конечный результат, который видит пользователь. Мы пошагово разберем создание модели для human pose estimation и сравним ее с готовыми «коробочными» решениями от производителей мобильных платформ, а также открытыми аналогами.