Распознавание жестов — это технология, которая позволяет людям взаимодействовать с устройствами без физического нажатия кнопок или сенсорных экранов. Интерпретируя жесты человека, эта технология нашла свое применение в различных потребительских устройствах, включая смартфоны и игровые консоли. В основе распознавания жестов лежат два ключевых компонента: сенсор и программный алгоритм.
Рубрика «ml» - 24
Machine learning на ESP32
2025-03-16 в 12:10, admin, рубрики: esp32, ml, mpu6050, распознавание жестовAutoML и NAS
2025-03-10 в 17:49, admin, рубрики: AutoML, ml, NAS, искусственный интеллект, машинное обучение, оптимизация гиперпараметров, ШВМ, Школа Высшей МатематикиАвтор статьи: Сергей Артамонов - DS Wildberries, Research Engineer Skoltech, аспирант мехмата МГУ, преподаватель Школы Высшей Математики
AI Engineering vs ML Engineering: Как фундаментальные модели меняют подход к разработке
2025-03-09 в 14:24, admin, рубрики: AI, artificial intelligence, machine learning, machinelearning, mlВ эпоху, когда ИИ проникает в каждый сектор, понимание различий между AI Engineering и ML Engineering становится ключевым для выбора стратегии разработки. Книга AI Engineering: Building Applications with Foundation Models ярко иллюстрирует, как фундаментальные модели (foundation models) переворачивают традиционные подходы. Вот что важно знать.
Почему сегодня AI Engineering вытесняет ML Engineering?
-
Демократизация доступа к ИИ
— Раньше: Создание ML‑моделей требовало месяцев работы с raw data, обучения архитектур и настройки гиперпараметров. Например, обучение GPT-3 потребовало 3,5 тыс. GPU‑лет.
— СейчасЧитать полностью »
Positional Bias: Что это такое и как с ним жить? Учимся правильно предсказывать CTR
2025-03-03 в 11:16, admin, рубрики: bias, CTR, data science, ml, recommendation systems, search engine, system designПривет! Сегодня поговорим про такого зверя, как positional bias. Если вы работаете с поисковыми системами или рекомендательными сервисами, то наверняка сталкивались с этой проблемой. Разберёмся на примере задачи по ml system design — предсказание вероятности клика по товару (известной как CTR — Click-Through Rate) в поисковой выдаче.
Описание задачи.
Вы владелец товарной платформы. На платформе продавцы могут продвигать товары за фиксированную ставку. Ставка взимается только в том случае, если был совершен клик по товару. У вас есть определенное количество свободных слотов для продвижения товаров. Читать полностью »
Классификация с CNN. Перевод статьи 2012: «ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks»
2025-02-19 в 5:44, admin, рубрики: cnn, mlАннотация
Как ИИ войти в тестирование: методики разработки автотестов
2025-02-13 в 14:53, admin, рубрики: API-автотесты, llm, ml, UI-автотесты, ИИ, тестированиеПривет! Я Антон Бородин, техлид проекта внедрения ИИ в процессы тестирования в РСХБ-Интех, занимаюсь применением ML/AI технологий. В этой статье расскажу о том, как мы внедряли технологии искусственного интеллекта в тестирование, предложу методики разработки API и UI-автотестов, основанные на ИИ, — текущие гипотезы, которые мы используем в работе. И, конечно, покажу, пример использования LLM для генерации автотестов.
Тестирование с интеллектом: Пилотный проект внедрения ИИ в РСХБ-Интех
2025-02-13 в 14:53, admin, рубрики: API-автотесты, llm, ml, UI-автотесты, ИИ, тестированиеПривет! Я Антон Бородин, техлид проекта внедрения ИИ в процессы тестирования в РСХБ-Интех, занимаюсь применением ML/AI технологий. В этой статье расскажу о том, как мы внедряли технологии искусственного интеллекта в тестирование, предложу методики разработки API и UI-автотестов, основанные на ИИ, — текущие гипотезы, которые мы используем в работе. И, конечно, покажу, пример использования LLM для генерации автотестов.
Русские тексты. Работа с текстами. Предварительная обработка русских текстовых данных
2025-02-13 в 5:16, admin, рубрики: deep learning, ml, NLTK, pymorphy, python3Предварительная обработка текстовых данных: ключевые этапы и методы
Текстовые данные — один из самых сложных типов данных для анализа из-за их неструктурированной природы и высокой вариативности. Чтобы превратить "сырой" текст в информацию, пригодную для машинного обучения или лингвистического анализа, требуется предварительная обработка. Этот процесс включает стандартизацию, очистку и преобразование текста, что повышает качество моделей NLP (Natural Language Processing). Рассмотрим основные этапы и методы.
Читать полностью »Ускорение LLM: универсальные методы для популярных архитектур
2025-02-05 в 7:00, admin, рубрики: llm, ml, инференс, нейросети
Рецензия на переводную книгу “Машинное обучение с малым объемом кодирования” (Low-Code AI)
2025-02-04 в 11:32, admin, рубрики: low-code, ml, sql, аналитик, аналитик данных, искусственный интеллект, книга по ML, книга по ИИ
Как кажется, основные читатели книги "Low-Code AI" Читать полностью »