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...

Сегодня мы с вами поговорим про “скандальные” сверточные нейронные сети. Ведь дипфейки, не отличимые от реальности, плод именно этой технологии. Однако, оставим генеративные нейронные сети на время. Давайте задумаемся, как нейронные сети вообще “понимают”, что изображено на фотографии или картинке? Когда мы смотрим на фотографию, нам достаточно доли секунды, чтобы понять, что на ней изображено - наш мозг мгновенно выделяет знакомые формы и цвета. Как “машина", у которой нет глаз, различает изображения?...

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...

👨‍🎓 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...

Согласно последним исследованиям IDC, к началу 2026 года глобальные инвестиции в инфраструктуру искусственного интеллекта превысили 450 миллиардов долларов. Для инженеров данных и архитекторов программного обеспечения это означает переход от экспериментов к промышленным стандартам высокой плотности. Данный материал подготовлен для профессионалов и руководителей IT-департаментов, которым необходимо обновить стек технологий. В 2025-2026 годах фокус сместился с простого написания кода на оптимизацию инференса и энергоэффективность моделей...