Проблемы применения машинного обучения для решения реальных задач

Deep learning
Машинное обучение (ML), Искусственный Интеллект (AI), нейронные сети (NN) — эти термины в последнее время время не сходят с новостных заголовков и этот шум даже не думает умолкать.
Большие данные, вычислительные мощности графических карт (GPU) и огромное количество научных исследований — позволили глубокому обучению стать технологией меняющей мир.

Доступность фреймворков машинного обучения в виде открытого программного обеспечения, от ведущих исследовательских групп (от крупных компаний: TensorFlow от Google, PyTorch от Facebook, CNTK от Microsoft) позволяют сейчас быстро начать самостоятельно экспериментировать с глубокими нейронными сетями.

Однако, эти возможности, благодаря которым, сейчас очень просто начать тренировать свою собственную Искусственную Нейронную Сетку, могут ввести в заблуждение.
Ведь, чтобы использовать машинное обучение для решения своих задач или задач бизнеса, требуется учесть множество важных нюансов.

( Читать дальше )

T-HR3 - робот третьего поколения от Тойота


T-HR3 — робот третьего поколения от компании Toyota.
Управление роботом осуществляется при помощи считывания движения оператора, который размещается в специальном кресле, цифровых перчаток и VR-гарнитуры.

( Читать дальше )

Игорь Ашманов о голосовых помощниках


Мнение Игоря Ашманова о настоящем и будущем голосовых помощников.

( Читать дальше )

Как роботы собирают автомобили Ferrari


На заводе используется роботы-манипуляторы, а так же восемь автономных платформ, которые двигаются по магнитным линиям на полу.

( Читать дальше )

Автоматизированный склад на LEGO Mindstorms EV3


Thomas Risager спроектировал систему автоматизированного склада, состоящую из пяти роботов на базе LEGO Mindstorms EV3.

( Читать дальше )

Паркур робота Atlas от Boston Dynamics


Робота Atlas компании Boston Dynamics, научили прыгать даже кувырком.

( Читать дальше )

Somnox - робот-подушка


Somnox — проект робота-подушки, который, по задумке своих создателей, должен помогать высыпаться.
Для этого, робот-подушка может:

( Читать дальше )

Boston Dynamics анонсировали новую версию SpotMini


Компания Boston Dynamics анонсировала новую версию своего четвероногого робота — SpotMini.

( Читать дальше )

Создание покемонов с помощью генеративных состязательных сетей


Генеративные состязательные сети (Generative Adversarial Networks — GAN) — потрясающий тип нейронных сетей, моделирующих генерацию данных.
Много данных для обучения, много параметров и требуемых вычислений, но, в итоге, можно научить нейронную сеть распределению в данных и начать генерировать самые разные целевые данные: покемонов, пиццу и даже лекарства.

( Читать дальше )