Мы разработали, собрали и интегрировали в операционные процессы складов Ozon устройства для измерения габаритов и веса товаров. Об этом мы писали ранее. Но к идее создания своего решения пришли не сразу.
Рубрика «ml»
Размер имеет значение. Как Ozon автоматизировал измерение товаров на складах
2024-04-23 в 14:11, admin, рубрики: computer vision, CV, machine learning, ml, ozon tech, Компьютерное зрениеГенеративные 3D-модели
2024-04-19 в 9:08, admin, рубрики: 3d, computer vision, ml, генеративные модели
Введение
Салют! На связи Игорь Пасечник — технический лид направления XR RnD SberDevices. Сегодня я хочу рассказать про одно из наших направлений исследований — разработку генеративных моделей для 3D-контента.
Я изучила 900 самых популярных инструментов ИИ на базе open source — и вот что обнаружила
2024-04-11 в 13:04, admin, рубрики: github, ml, open source, генеративные модели, ИИ
Четыре года назад ИТ-эксперт Чип Хуэн* проанализировала экосистему MLЧитать полностью »
Два сапога — пара, а три — уже community: как алгоритмы на графах помогают собирать группы товаров
2024-02-07 в 6:59, admin, рубрики: clustering, community detection, machine learning, ml, ozon tech, графовые алгоритмы, кластеризация, машинное обучениеПривет! Меня зовут Иван Антипов, я занимаюсь ML в команде матчинга Ozon. Наша команда разрабатывает алгоритмы поиска одинаковых товаров на сайте. Это позволяет покупателям находить более выгодные предложения, экономя время и деньги.
Предисловие
Здравствуйте, уважаемые читатели!
Тема сегодняшней статьи будет несколько нестандартная, однако, безусловно связанная с информационными технологиями, нейросетями и технологическим гигантом нашего времени – компанией Яндекс.
ML в животноводстве. Как ГК «Русагро» училось считать поголовье свиней
2023-12-21 в 10:54, admin, рубрики: AI, clearml, ml, mlops, prefect, selectel, информационные технологии
Привет! В сентябре мы провели конференцию «Инфраструктура для ML и AI, виды дрифтов ML-моделей, Computer Vision в животноводстве». Обсудили, как разные компании используют машинное обучение в работе, поговорили о трендах и инструментах построения production ML-систем в бизнесе. На митапе было четыре интересных доклада, и мы решили поделиться ими.
В этой публикации расскажем про опыт «Русагро Тех» — как они разрабатывают проекты по видеоаналитике в животноводстве для агрохолдинга ГК «Русагро. Кейсом поделился Павел Ширяев — руководитель группы компьютерного зрения «Русагро Тех».
Позже опубликуем остальные доклады про ML.
Читать полностью »
Объясняем простым языком, что такое трансформеры
2023-10-27 в 9:36, admin, рубрики: ml, mlops, ИИ, машинное обучение, нейросети, нейросеть, трансформеры
Облако предлагает много возможностейЧитать полностью »
MLOps от Gucci и оценка уровня Data Driven’ности в компании
2023-08-24 в 11:07, admin, рубрики: AI, big data, ml, mlops, selectel, кейсы, полезные ссылки
Привет! MLOps пробрался даже в fashion-индустрию. И не говорите после этого, что работа с большими данными и ML — это немодно! В новом выпуске дайджеста — вновь «золотые» статьи по ML, AI и дата-аналитике. По классике начинаем с объемных образовательных статьей, а заканчиваем новинками «железа» от Nvidia и результатами отчетов по рынку (есть и на русском языке!). Еще больше полезных текстов по DataOps и MLOps — в Telegram-сообществе «MLечный путь».
Читать полностью »
От распределённого бэкенда — к сильному ИИ. Чем сейчас занимается легендарный Джефф Дин?
2023-08-07 в 9:00, admin, рубрики: AGI, AI, bart, chatgpt, CodeVQA, Codey, Google, gpt, Med-PaLM, ml, MusicLM, NotebookLM, PaLM 2, Perspective API, Pic2Word, ruvds_статьи, Sec-PaLM, Universal Translator, Биографии гиков, Блог компании RUVDS.com, Джефф Дин, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, Программирование, сильный ИИ, Чак Норрис
На Хабре иногда рассказывают про выдающихся программистов современности, таких как Линус Торвальдс, Фабрис Беллар и Джефф Дин. Про этих людей ходят легенды. Особенно выделяется последний, которого в шутку сравнивают с Чаком Норрисом.
Шутки про Джеффа Дина дают понимание, насколько легендарной стала эта личность среди разработчиков Google:
«Когда Джефф Дин разрабатывает программу, то сначала создаёт бинарник, а потом пишет исходный код как документацию».
«Джефф Дин однажды не прошёл тест Тьюринга, потому что правильно установил 203-е число Фибоначчи менее чем за секунду».
«Джефф Дин родился 31 декабря 1969 года в 23:48. Ему потребовалось 12 минут, чтобы запустить свой первый счётчик времени».
Хороший, плохой, злой и… свободный? Сравниваем глуповатые, но усердные AI-плагины для разработки
2023-06-08 в 14:08, admin, рубрики: AI, c++, Codeium, copilot, cybersecurity, FauxPilot, machine learning, ml, python, tabnine, безопасность, Блог компании «Лаборатория Касперского», ИИ, информационная безопасность, искусственный интеллект, кибербезопасность, машинное обучение, нейронные сети, нейросети, ПрограммированиеПривет! Меня зовут Арсений, я — тимлид в команде разработки инструментов разработчика KasperskyOS. Работа нашей команды заключается в том, чтобы делать жизнь разработчика ПО под нашу собственную микроядерную OS удобной, так что любые технологии, упрощающие жизнь разработчика, не оставляют нас равнодушными. Вместе со всеми мы следим за хайпом вокруг нейросетей и решили сделать небольшой обзор AI-плагинов автодополнения кода, которые каждый из нас может использовать уже сейчас.
В этой заметке попробуем сравнить следующие AI плагины VSCode:
- Copilot v1.84.61 — самый нашумевший робот
- Tabnine v3.6.45 — самый старый из трех и самый дорогой
- Codeium v1.2.11 — самый свежий и самый малоизвестный
- FauxPilot — Open source, self-hosted аналог Copilot, использующий модели от CodeGen; посмотрим, что может противопоставить коммерческим продуктам OSS-проект, развернутый на моем запечном сервере.
Статья может быть полезна любому разработчику, пишущему на одном из мейнстримовых языков программирования. Также можно рассматривать ее как источник идей — как использовать этих пока глуповатых, но усердных роботов.