Машинное обучение (Machine Learning)

Да, так тоже можно было. Обычно, когда речь идет о распознавании чего-либо (речь, фото, номера на авто, жесты....) подразумеваются два варианта: Типичным примером такого решения является умная колонка. Сама она может распознать только 2-3 ключевых слова для пробуждения ("Алиса", "ОК Гугл"). Обработка основного диалога с пользователем производится где-то на удаленном сервере, и колонка выступает только в качестве посредника. Минусы: Как правило, это уже целый компьютер под управлением Windows/Linux + специализированное программное обеспечение...

Внимание! К сожалению, в последнее время видим, что рассматриваемый в статье сервис у нас больше не доступен((( Надеемся, что появится какой-то удобный аналог. Если что-то найдете - напишите, обязательно, в комментариях! Одна из технологий ИИ, которую вполне можно "потрогать руками" - машинное обучение. Поможет нам в этом весьма интересный ресурс - облачный сервис Edge Impulse. Сервис не только позволяет бесплатно попробовать машинное обучение на своих данных, но и использовать результат на каких...

Apple готовит смену устаревшей Core ML на новую платформу Core AI, которая дебютирует с iOS 27. Эта модернизация позволит разработчикам проще и эффективнее внедрять современные возможности искусственного интеллекта в приложения, избавляя от необходимости собирать ИИ-инструменты самостоятельно или обращаться к сторонним сервисам. Ещё по теме: Core ML служил долго, но компания признала, что «машинное обучение» — понятие уже не отражает масштаб сегодняшнего искусственного интеллекта и перестало быть привлекательным как для разработчиков, так и для пользователей...

По данным аналитического отчета IDC, инвестиции в искусственный интеллект к началу 2026 года превысят отметку в 300 миллиардов долларов. Однако статистика Gartner неумолима: до 80% инициатив в области ИИ так и не выходят за рамки прототипа. Основная проблема заключается не в отсутствии вычислительных мощностей, а в нарушении методологии реализации. Эта статья предназначена для Senior-разработчиков, CTO и продукт-менеджеров, которые стремятся превратить теоретические модели в стабильно работающий продукт...

👨‍🎓 Harvard выложил в открытый доступ учебник по ML-системам и это редкий случай, когда материал действительно полезный. В учебнике показан полный цикл: от понимания основ до построения продакшн-систем, которые можно запускать в реальном мире. Что в книге и почему она стоит внимания: - вы самостоятельно собираете autograd, оптимизаторы, attention и мини-PyTorch — чтобы увидеть, как устроены фреймворки изнутри - разбираетесь в...

Идея: соединить возможности облачной среды Edge Impulse, позволяющей использовать технологии Edge computing, и модуля ESP32-CAM, содержащего контроллер, WiFi модуль и камеру. Дешево и сердито показать машинное обучение на относительно дешевой базе. В целом, машинное обучение на устройствах с ограниченными ресурсами называется TinyML (Tiny Machine Learning). Основная цель TinyML — это разработка легковесных моделей, которые могут работать на периферийных устройствах с низким энергопотреблением, ограниченной памятью и вычислительной мощностью...

Согласно отчету Gartner, к 2026 году более 80% предприятий будут использовать генеративный ИИ и классическое машинное обучение в своих производственных средах. Это колоссальный скачок по сравнению с 5% в 2023 году. Однако за красивыми графиками скрывается суровая реальность: выбор неправильного технологического стека на старте проекта приводит к техническому долгу, который «съедает» до 40% бюджета на разработку. Данная статья подготовлена для Senior-разработчиков, системных архитекторов и Data Scientist-ов, которым необходимо понимать текущий ландшафт инструментов...

Генеративный ИИ получил широкую известность в 2022 году, благодаря появлению ChatGPT и Midjourney. Однако идея GenAI зародилась очень давно – в конце 1950-х годов, вместе с появлением концепции машинного обучения, а первый математический метод для генерации данных (цепи Маркова) был представлен еще раньше – в 1906 году. Какие разделы математики нужно знать для разработки современных генеративных моделей – расскажем в статье. Что такое генеративный ИИ Генеративный ИИ – это тип искусственного интеллекта,...

Вот как можно собрать ПК для ИИ и машинного обучения, чтобы ваши данные оставались защищенными и конфиденциальными, а ИИ всегда был готов к работе. ПК для ИИ не сильно отличаются от высокопроизводительных ПК для других задач, хотя есть некоторые специфические требования, которые делают процесс сборки немного иным, чем при создании мощного игрового ПК. Несмотря на то, что многие крупные производители процессоров в прошлом году много говорили о нейропроцессорах и их эффективности, в большинстве случаев они предлагают всего лишь десятки TOPS (триллионы операций в секунду)...

Согласно отчету Gartner за 2024 год, более 85% инициатив в области искусственного интеллекта в корпоративном секторе сталкиваются с трудностями при масштабировании от прототипа к производству. Основная причина — отсутствие гибкой и одновременно жесткой архитектуры данных. Эта статья написана для data-инженеров, архитекторов решений и Senior-разработчиков, которые стремятся не просто «поиграть» с нейросетями, а выстроить отказоустойчивую систему. В 2025-2026 годах выбор технологического стека определяет не только скорость обучения модели, но и стоимость ее владения в облаке...

В современных технологиях, объединяемых общим название "Искусственный интеллект", можно выделить две крайне важные, и при этом вполне доступные для демонстрации "Как это работает". Это - анализ данных и машинное обучение. Пока "ИИ" остается просто "вещью в себе", неким черным ящиком, который непонятно как построен и живет по каким-то не постижимым законам, все эти термины и технологии так же окутаны дымкой неизвестности. И очень хочется у тех же учеников эту дымку перед глазами разогнать, показать, как работают те или иные механизмы, встроенные в ИИ...