Пользователь
Казалось бы, революция с Computer Vision уже была. В 2012 году выстрелили алгоритмы основанные на сверточных нейронных сетях. Года с 2014 они дошли до продакшна, а года с 2016 заполонили все. Но, в конце 2020 года прошел новый виток. На этот раз не за 4 года, а за один. поговорим о Трансформерах в ComputerVision. В статье будет обзор новинок, которые появились в последний год.
В интернете есть много информации о поиске похожих изображений и дубликатов. Но как построить свою систему? Какие современные подходы применять, на каких данных обучать, как валидировать качество поиска и куда смотреть при выводе в production?
В этой статье я собрал все необходимые компоненты поисковой системы на изображениях в одном месте, разбавив контент современными подходами.
Мир изменился. Я чувствую это в воде, чувствую это в земле, ощущаю в воздухе.
«Властелин колец», Джон Рональд Руэл Толкин
Нынче никого не удивишь достижениями искусственного интеллекта машинного обучения (ML) в самых разных областях. При этом доверчивые граждане редко задают два вопроса: (i) а какая собственно цена экспериментов и финальной системы и (ii) имеет ли сделанное хоть какую-то целесообразность? Самым важным компонентом такой цены являются как ни странно цена на железо и зарплаты людей. В случае если это все крутится в облаке, нужно еще умножать стоимость железа в 2-3 раза (маржа посредника).
И тут мы неизбежно приходим к тому, что несмотря на то, что теперь даже в официальные билды PyTorch добавляют бета-поддержку ROCm, Nvidia де-факто в этом цикле обновления железа (и скорее всего следующем) остается монополистом. Понятно, что есть TPU от Google и мифические IPU от Graphcore, но реальной альтернативы не в облаке пока нет и не предвидится (первая версия CUDA вышла аж 13 лет назад!).
Что делать и какие опции есть, когда зачем-то хочется собрать свой "суперкомпьютер", но при этом не хочется платить маржу, заложенную в продукты для ультра-богатых [мысленно вставить комментарий про госдолг США, майнинг, крах Бреттон-Вудсткой системы, цены на здравоохранение в странах ОЭСР]? Чтобы попасть в топ-500 суперкомпьютеров достаточно купить DGX Superpod, в котором от 20 до 100 с лишним видеокарт. Из своей практики — де-факто серьезное машинное обучение сейчас подразумевает карточки Nvidia в количестве примерно 8-20 штук (понятно что карточки бывают разные).
Задумал я сделать интернет у себя на даче, в глуши. И наконец возможность срослась с желанием! Проблем в моей глуши две: дураки частые перебои с электроэнергией (в зависимости от погоды может ещё отключиться АТС) и плохая мобильная связь. Сигнал ловится не везде, а где ловится, там нестабилен. Добавляет сложности и оцинкованная крыша дома, экранирующая радиоволны. Возможности современного оборудования и корректировка запросов сужали и улучшали подходящие свойства, что привело меня к мысли создать максимально работоспособный узел сети. Я расскажу о том, как пытался поймать LTE-сигнал, с описанием оборудования и возможными проблемами.
Привет всем! Каждую зиму в русских (да и не только) городах появляется зловредный гололед. Множество людей подскальзывается и травмирует различные части тела. Скажете, эта проблема должна решаться коммунальщиками — да, так и есть, но они часто не доглядывают за состоянием тротуаров и дворовых тропинок, а может быть и просто не знают, куда смотреть. Чтобы хоть как-то улучшить ситуацию, в решение проблемы все больше должны включаться современные технологии. Возможное улучшение — это приложение, в котором люди могут определить для себя наиболее безопасный маршрут из точки A в точку B, глядя на карту заледенелости. Итак, сегодня поговорим о создании системы оценки степени заледенелости улиц, основанной на статистике падений людей. Под катом машинное обучение, облака и мобильные приложения.
Но данный подход трудоемок, неточен и не позволит учесть все многообразие отличий квартир друг от друга. Поэтому я решил автоматизировать процесс выбора недвижимости, используя анализ данных путем предсказания «справедливой» цены. В данной публикации описаны основные этапы такого анализа, выбрана лучшая предиктивная модель из восемнадцати протестированных моделей на основании трех критериев качества, в итоге лучшие (недооцененные) квартиры сразу помечаются на карте, и все это используя одно web-приложение, созданное с помощью R.
