#python #tensor_flow #classifier #ml #ai
Наткнулся на интересный мануал по сборке классификатора изображений с использованием TensorFlow.
В результате использования мануала вы сделаете алгоритм, который будет:
🔸 анализировать изображение и определять, есть ли на нём цветок;
🔸 если есть — определять, к какой из предложенных категорий он относится;
🔸 выводить процент уверенности в своём ответе.
Требуемый минимум:
🔹 базовое знание Unix-команд и интерфейса командной строки;
🔹 базовое понимание устройства контейнеров Docker и виртуальных машин;
🔹 компьютер с 64-битной операционной системой Linux или macOS (или вируальная машина на windows)
Ссылка на пост с мануалом https://t.iss.one/nuancesprog/40
Пост взял из канала @nuancesprog, в котором, помимо прочего, есть много других годных статей. Программистам рекомендую подписаться.
Наткнулся на интересный мануал по сборке классификатора изображений с использованием TensorFlow.
В результате использования мануала вы сделаете алгоритм, который будет:
🔸 анализировать изображение и определять, есть ли на нём цветок;
🔸 если есть — определять, к какой из предложенных категорий он относится;
🔸 выводить процент уверенности в своём ответе.
Требуемый минимум:
🔹 базовое знание Unix-команд и интерфейса командной строки;
🔹 базовое понимание устройства контейнеров Docker и виртуальных машин;
🔹 компьютер с 64-битной операционной системой Linux или macOS (или вируальная машина на windows)
Ссылка на пост с мануалом https://t.iss.one/nuancesprog/40
Пост взял из канала @nuancesprog, в котором, помимо прочего, есть много других годных статей. Программистам рекомендую подписаться.
Telegram
Nuances of programming
Пошаговое руководство по созданию простого классификатора изображений на Python:
https://telegra.ph/Prostoj-klassifikator-izobrazhenij-na-Python-s-pomoshchyu-biblioteki-TensorFlow-poshagovoe-rukovodstvo-07-23
https://telegra.ph/Prostoj-klassifikator-izobrazhenij-na-Python-s-pomoshchyu-biblioteki-TensorFlow-poshagovoe-rukovodstvo-07-23
#future #ai #human #лонгрид
Почему человек склонен выдавать ошибочные прогнозы?
Человек стремится предсказать будущее, чтобы научиться им управлять. Футурологи, аналитики, финансисты используют большие массивы данных чтобы сделать своё предсказание максимально достоверным. Но в итоге мы знаем только о тех предсказаниях, которые сбылись, а ошибочные прогнозы остаются забытыми.
Чтобы понять причины ошибочных прогнозов человека давайте заглянем в когнитивную психологию.
В книге Канемана и Тверски «Принятие решений в условиях неопределённости: правила и предубеждения» утверждается, что большинство таких ошибок проникает в оценки бессознательно, человек не чувствует, что ошибается, и уверен в своей объективности.
Основные виды когнитивных искажений, влияющих на прогнозы будущего, по их версии это:
1. Привязанность к определённой идеологии или картине мира. Эта ошибка наиболее часто проявляется, поскольку большинство идеологий нацелено на создание того или иного будущего. Кроме того, люди объединяются в группы через приверженность тем или иным идеологиям. И наоборот, если люди принадлежат некой группе (например, народу или семье), то это побуждает их разделять распространенную в ней идеологию. Наверняка каждый сталкивался с таким видом предвзятости, когда человек верит в какой-нибудь «-изм», и отвергает как ложные все факты, которые ему противоречат. Человек заранее знает, что он хочет доказать. Авторы этой книги сознают, что в футурологии всегда есть немного от пропаганды, и наша приверженность позитивному сценарию влияет на создаваемую нами модель будущего.
2. Зависимость от неосознаваемых эмоциональных реакций. Например, мы склонны больше верить словам человека, который нам нравится. Обычный человек, который не читал учебника логики, в большей степени лишён способности отличать истинное от ложного. Подобно тому, как человек, не изучавший математического анализа, не может вычислять интегралы.
3. Сверхуверенность. Люди склонны преувеличивать свои интеллектуальные способности и недооценивать оппонентов, что является отражением подсознательного стремления к более высокому социальному статусу. Сверхуверенность приводит к тому, что люди переоценивают свою способность предвидеть будущее.
К этому списку нужно бы добавить еще 21 вид искажений, но статья не об этом. Подробнее о видах искажений можете прочитать по ссылке https://goo.gl/NYq6eB
Компьютерные алгоритмы обработки данных не обладают идеологией, эмоциональностью и сверхуверенностью. Холодный расчёт горячим от нагрузки процессором. Но как алгоритмы могут предсказывать будущее?
В каждом смартфоне есть функция подсказки слов во время ввода сообщений. Алгоритм подсказок основан на сборе статистики часто употребляемых слов и их сочетаний. Чем больше вы пишите, тем лучше результаты алгоритма.
Из более серьезных примеров, полиция Чикаго в самых опасных районах города установила датчиков на сумму 1 млн долларов и подключила их к нейросети. Благодаря анализу данных от датчиков, статистики преступности, социально-экономических данных, информации о погоде и о бизнесе полиции удалось снизить количество перестрелок на 39% по сравнению с предыдущим годом, а количество убийств — на 33%. Алгоритм подсказывает департаменту в каком месте района стоит разместить дополнительные наряды полиции (источник https://goo.gl/Tsy7Jw).
Бизнес может применять предиктивные алгоритмы, чтобы предсказывать отказы/уходы клиентов на основе собираемых данных о поведении текущих и ушедших клиентов. Дешевле оставить когда-то лояльного клиента новыми предложениями, чем потратить деньги на привлечение нового.
Брокеры используют самообучающиеся нейросети, чтобы прогнозировать поведение фондовых индексов (https://goo.gl/4Du9QS).
Вот интересная статья на Geektimes о том, как группа исследователей из Лаборатории информатики и искусственного интеллекта (CSAIL) Массачусетского технологического института обучает нейросеть генерировать будущую секунду видео https://goo.gl/uTXfG4
Полная версия лонгрида тут https://goo.gl/uprpDL
Почему человек склонен выдавать ошибочные прогнозы?
Человек стремится предсказать будущее, чтобы научиться им управлять. Футурологи, аналитики, финансисты используют большие массивы данных чтобы сделать своё предсказание максимально достоверным. Но в итоге мы знаем только о тех предсказаниях, которые сбылись, а ошибочные прогнозы остаются забытыми.
Чтобы понять причины ошибочных прогнозов человека давайте заглянем в когнитивную психологию.
В книге Канемана и Тверски «Принятие решений в условиях неопределённости: правила и предубеждения» утверждается, что большинство таких ошибок проникает в оценки бессознательно, человек не чувствует, что ошибается, и уверен в своей объективности.
Основные виды когнитивных искажений, влияющих на прогнозы будущего, по их версии это:
1. Привязанность к определённой идеологии или картине мира. Эта ошибка наиболее часто проявляется, поскольку большинство идеологий нацелено на создание того или иного будущего. Кроме того, люди объединяются в группы через приверженность тем или иным идеологиям. И наоборот, если люди принадлежат некой группе (например, народу или семье), то это побуждает их разделять распространенную в ней идеологию. Наверняка каждый сталкивался с таким видом предвзятости, когда человек верит в какой-нибудь «-изм», и отвергает как ложные все факты, которые ему противоречат. Человек заранее знает, что он хочет доказать. Авторы этой книги сознают, что в футурологии всегда есть немного от пропаганды, и наша приверженность позитивному сценарию влияет на создаваемую нами модель будущего.
2. Зависимость от неосознаваемых эмоциональных реакций. Например, мы склонны больше верить словам человека, который нам нравится. Обычный человек, который не читал учебника логики, в большей степени лишён способности отличать истинное от ложного. Подобно тому, как человек, не изучавший математического анализа, не может вычислять интегралы.
3. Сверхуверенность. Люди склонны преувеличивать свои интеллектуальные способности и недооценивать оппонентов, что является отражением подсознательного стремления к более высокому социальному статусу. Сверхуверенность приводит к тому, что люди переоценивают свою способность предвидеть будущее.
К этому списку нужно бы добавить еще 21 вид искажений, но статья не об этом. Подробнее о видах искажений можете прочитать по ссылке https://goo.gl/NYq6eB
Компьютерные алгоритмы обработки данных не обладают идеологией, эмоциональностью и сверхуверенностью. Холодный расчёт горячим от нагрузки процессором. Но как алгоритмы могут предсказывать будущее?
В каждом смартфоне есть функция подсказки слов во время ввода сообщений. Алгоритм подсказок основан на сборе статистики часто употребляемых слов и их сочетаний. Чем больше вы пишите, тем лучше результаты алгоритма.
Из более серьезных примеров, полиция Чикаго в самых опасных районах города установила датчиков на сумму 1 млн долларов и подключила их к нейросети. Благодаря анализу данных от датчиков, статистики преступности, социально-экономических данных, информации о погоде и о бизнесе полиции удалось снизить количество перестрелок на 39% по сравнению с предыдущим годом, а количество убийств — на 33%. Алгоритм подсказывает департаменту в каком месте района стоит разместить дополнительные наряды полиции (источник https://goo.gl/Tsy7Jw).
Бизнес может применять предиктивные алгоритмы, чтобы предсказывать отказы/уходы клиентов на основе собираемых данных о поведении текущих и ушедших клиентов. Дешевле оставить когда-то лояльного клиента новыми предложениями, чем потратить деньги на привлечение нового.
Брокеры используют самообучающиеся нейросети, чтобы прогнозировать поведение фондовых индексов (https://goo.gl/4Du9QS).
Вот интересная статья на Geektimes о том, как группа исследователей из Лаборатории информатики и искусственного интеллекта (CSAIL) Массачусетского технологического института обучает нейросеть генерировать будущую секунду видео https://goo.gl/uTXfG4
Полная версия лонгрида тут https://goo.gl/uprpDL
vikent.ru
Vikent - Когнитивные искажения в прогнозировании по А.В. Турчину
«Большинство предсказаний, которые давались на срок более 10 лет, ошибочны, или совпадают скорее случайно и с натяжками. Некоторые рассматривают это как «фиаско футурологии» - в действительности это её способ установления границ познавае...
#baxter #collaborative #product
BAXTER был одним из первых коллаборативных роботов на рынке. Он был разработан для безопасной работы с людьми на производстве. В нём используется гармонический привод и эластичная передача энергии. Концепция робота довольно простая: 2 руки, голова, туловище и подвижное основание, практически обычный робот-ассистент.
Плавные движения, мягкие руки, улыбка на лице — всё сделано для безопасности. BAXTER теперь немного устарел, по сравнению с более поздней и более мелкой версией SAWYER, который в работе менее шаткий и более точный.
На выступлении TED 2013 года Rodney Brooks рассказывает как Rethink Robotics стараются наделить своих роботов зачатками здравого смысла и демонстрируют это на примере Baxter прямо на сцене с импровизированной конвейерной лентой: https://www.ted.com/talks/rodney_brooks_why...
Характеристики робота:
Степени свободы — 7 на каждую руку
Полезная нагрузка — 2.2 кг
Вес робота —75 кг без пьедестала, 138 кг с пьедесталом
Стабильность позиционирования — +/- 0.1 мм
Дальность — 1260 мм
Безопасность —сертифицирован ISO 10218-1 Compliant
Цена — +/- $37,000
Простота программирования — 9/10
Основные задачи: сборка, упаковка, перемещение объектов, обслуживание конвейерной линии.
Подробнее тут https://goo.gl/ogx4in
И тут (pdf) https://goo.gl/fWUEaL
Читайте статью также на the-robot.ru 🌐 https://the-robot.ru/produkty/kollaborativnyj-robot-baxter/
BAXTER был одним из первых коллаборативных роботов на рынке. Он был разработан для безопасной работы с людьми на производстве. В нём используется гармонический привод и эластичная передача энергии. Концепция робота довольно простая: 2 руки, голова, туловище и подвижное основание, практически обычный робот-ассистент.
Плавные движения, мягкие руки, улыбка на лице — всё сделано для безопасности. BAXTER теперь немного устарел, по сравнению с более поздней и более мелкой версией SAWYER, который в работе менее шаткий и более точный.
На выступлении TED 2013 года Rodney Brooks рассказывает как Rethink Robotics стараются наделить своих роботов зачатками здравого смысла и демонстрируют это на примере Baxter прямо на сцене с импровизированной конвейерной лентой: https://www.ted.com/talks/rodney_brooks_why...
Характеристики робота:
Степени свободы — 7 на каждую руку
Полезная нагрузка — 2.2 кг
Вес робота —75 кг без пьедестала, 138 кг с пьедесталом
Стабильность позиционирования — +/- 0.1 мм
Дальность — 1260 мм
Безопасность —сертифицирован ISO 10218-1 Compliant
Цена — +/- $37,000
Простота программирования — 9/10
Основные задачи: сборка, упаковка, перемещение объектов, обслуживание конвейерной линии.
Подробнее тут https://goo.gl/ogx4in
И тут (pdf) https://goo.gl/fWUEaL
Читайте статью также на the-robot.ru 🌐 https://the-robot.ru/produkty/kollaborativnyj-robot-baxter/
Rethink Robotics
Baxter Collaborative Robot Tech Specs | Rethink Robotics
Learn more about the warranty levels and physical, electrical, computer and sensor specifications associated with Baxter the collaborative robot.
#event #developer #rostov
Привет! Если ты разработчик, IT-специалист или просто интересуешся современными технологиями, живешь в Ростове-на-Дону или можешь легко до него добраться, то следующая информация будет весьма полезна для тебя:
9 сентября в г. Ростов-на-Дону, Google Developer group из Краснодара и Ростова-на-Дону организовывают South DevFest 2017 - событие, продолжающее серию конференций DevFest.
16 спикеров и 400 участников расскажут о своем опыте и обсудят Kotlin, IoT, Android, Go, Firebase, Angular, PWA, CI, AR/VR, TensorFlow, кроссплатформенную разработку и Game dev.
Регистрация доступна по ссылке: https://goo.gl/J6hYc8
Привет! Если ты разработчик, IT-специалист или просто интересуешся современными технологиями, живешь в Ростове-на-Дону или можешь легко до него добраться, то следующая информация будет весьма полезна для тебя:
9 сентября в г. Ростов-на-Дону, Google Developer group из Краснодара и Ростова-на-Дону организовывают South DevFest 2017 - событие, продолжающее серию конференций DevFest.
16 спикеров и 400 участников расскажут о своем опыте и обсудят Kotlin, IoT, Android, Go, Firebase, Angular, PWA, CI, AR/VR, TensorFlow, кроссплатформенную разработку и Game dev.
Регистрация доступна по ссылке: https://goo.gl/J6hYc8
devfest.gdgrnd.ru
DevFest 2018
Самое запоминающееся событие Юга России в сфере IT! Свыше 700 участников, 30 докладчиков со всего мира.
#amazon #case #event
Джеф Безос, Глава Amazon — фанат роботов. На то есть свои причины. Компания, в которую уходит $4 из каждых $10, потраченных американцами на интернет-шоппинг (данные BI Intelligence по итогам 2016 года), поднялась во многом за счёт автоматизации.
То, как Amazon предлагает товары, стало академическим примером использования персонализации и точного таргетинга.
Пять лет назад корпорация заплатила $775 млн за производителя роботов Kiva Systems, причём, купила компанию исключительно для своих нужд — машины используются для перемещения грузов в десятках фулфилмент-центров Amazon.
Год назад, в январе 2016, там использовалось 30 000 роботов, в этом году — уже 45 000. То есть по роботу на каждые пять человек, работающих в компании. По данным Business Insider, Amazon Robotics (новое название Kiva Systems) будет теперь поставлять ежегодно по 15 тысяч таких машин на работу на складах компании. Довольно скоро их станет больше, чем людей.
Основное предназначение роботов, по крайней мере, насколько это известно широкой общественности, — перемещение грузов. "Звезда" Amazon Robotics — Kiva Robot, при росте всего 16 дюймов (примерно как диагональ самого большого MacBook Pro) машинка весит 145 кг и способна перевозить посылки до 137 кг со скоростью шустрого пешехода (5 миль или 8 км в час).
Компания явно не планирует останавливаться на достигнутом. Сейчас на сайте Amazon Robotics размещено семь вакансий для инженеров разного профиля, а также для ученого, специализирующегося на компьютерном зрении.
Но рынку пока не суждено узнать, что за разработки ведутся в стенах корпорации и насколько они успешны — нет никаких признаков того, что Amazon Robotics начнёт поставлять свои изделия на продажу. Для компании средства автоматизации — часть конкурентного преимущества, и она не готова делиться информацией о нём со всем миром. Зато за сторонними разработками Amazon наблюдает с большим интересом. Ради этого компания даже затеяла Amazon Robotics Challenge (ARC).
Подробнее https://the-robot.ru/events/pochemu-amazon-tak-lyubit-robotov/
Джеф Безос, Глава Amazon — фанат роботов. На то есть свои причины. Компания, в которую уходит $4 из каждых $10, потраченных американцами на интернет-шоппинг (данные BI Intelligence по итогам 2016 года), поднялась во многом за счёт автоматизации.
То, как Amazon предлагает товары, стало академическим примером использования персонализации и точного таргетинга.
Пять лет назад корпорация заплатила $775 млн за производителя роботов Kiva Systems, причём, купила компанию исключительно для своих нужд — машины используются для перемещения грузов в десятках фулфилмент-центров Amazon.
Год назад, в январе 2016, там использовалось 30 000 роботов, в этом году — уже 45 000. То есть по роботу на каждые пять человек, работающих в компании. По данным Business Insider, Amazon Robotics (новое название Kiva Systems) будет теперь поставлять ежегодно по 15 тысяч таких машин на работу на складах компании. Довольно скоро их станет больше, чем людей.
Основное предназначение роботов, по крайней мере, насколько это известно широкой общественности, — перемещение грузов. "Звезда" Amazon Robotics — Kiva Robot, при росте всего 16 дюймов (примерно как диагональ самого большого MacBook Pro) машинка весит 145 кг и способна перевозить посылки до 137 кг со скоростью шустрого пешехода (5 миль или 8 км в час).
Компания явно не планирует останавливаться на достигнутом. Сейчас на сайте Amazon Robotics размещено семь вакансий для инженеров разного профиля, а также для ученого, специализирующегося на компьютерном зрении.
Но рынку пока не суждено узнать, что за разработки ведутся в стенах корпорации и насколько они успешны — нет никаких признаков того, что Amazon Robotics начнёт поставлять свои изделия на продажу. Для компании средства автоматизации — часть конкурентного преимущества, и она не готова делиться информацией о нём со всем миром. Зато за сторонними разработками Amazon наблюдает с большим интересом. Ради этого компания даже затеяла Amazon Robotics Challenge (ARC).
Подробнее https://the-robot.ru/events/pochemu-amazon-tak-lyubit-robotov/
#video #case #business #kiva
Нашёл видео трёхлетней давности о Kiva Systems. Роботы Kiva внешне с тех пор не изменились совсем.
На видео демонстрируют различные схемы работы склада, использующих Kiva Systems
📽 https://youtu.be/Fr6Rco5A9SM
Нашёл видео трёхлетней давности о Kiva Systems. Роботы Kiva внешне с тех пор не изменились совсем.
На видео демонстрируют различные схемы работы склада, использующих Kiva Systems
📽 https://youtu.be/Fr6Rco5A9SM
YouTube
Kiva Systems アマゾンでも使われているらしい物流システム
kiva system amazon logistics robotics AI
#furniture #ori #mit
Wired выпустил статью о роботизации необычной области – мебели. Горькая правда о жизни в Нью-Йорке – в городе слишком мало места. То, что считается квартирой на Манхеттене, с трудом потянет на гардеробную в других городах. Недостаток квадратных метров привел к появлению нескольких заметных феноменов: к росту цены аренды и к творческому использованию пространства.
Двадцатиметровые студии для Нью-Йорка не редкость. Именно для таких маленьких квартир придумали необычный шкаф-стенку, который соединяет в себе кровать, письменный стол, тумбу и сам шкаф. Параметры шкафа: Д*Ш*В 2,5*1,5*3м, он занимает почти четверть маленькой комнаты в студии. Шкаф имеет имя Ori, сокращение от слова оригами. Ori можно управлять с пульта на стенке или голосом. Нажимаете кнопку или говорите команду, и устройство разворачивается в кровать, гардероб или рабочее место. Современное оригами!
Голосовое управление можно синхронизировать с голосовыми домашними помощниками, например Alexa от Amazon. За 20 секунд Ori разложится из шкафа в двуспальную кровать. Стоимость такого робота около 10 000$, создатели уже заключили несколько контрактов со строительными компаниями, которые сдают квартиры с отделкой. Ori позволяет совместить три функции в одном и оставить достаточное пространство в небольших квартирах. Рассчитывают на интерес со стороны молодых, технически подкованных молодых людей, которые живут в тесных городских квартирах.
По словам создателя Ori, молодые люди не любят лишних забот. Робот-шкаф позволяет не заправлять кровать и управляется голосом. Идеальное решение? Вряд ли. Но в условиях узких квартир иногда даже такие странные инновации помогают сэкономить место.
Ori родился как исследовательский проект в MIT (Massachusetts Institute of technology). Идея создателей вкратце: если небольшие пространства будут ощущаться, как просторное жилье, больше людей будет жить счастливо. В отличие от «умных» термостатов и кофейников с Wi-Fi, мебель является якорной точкой в комнате. Именно мебель должна стать «умной», чтобы дом был по-настоящему современным. У Ori еще достаточно багов, колеса застревают в полозьях, а голосовое управление понимает хозяина через раз. Тем не менее, Ori это концепт дизайнеров и разработчиков, претворенный в жизнь. Возможно, за роботизированной мебелью будущее.,
Видео 📽 https://www.youtube.com/watch?v=bzuICxQof14
Оригинал 🌐 https://www.wired.com/story/ori-robotic-furniture/
Читайте также на нашем сайте 🌐 https://the-robot.ru/articles/robotizirovannaya-mebel/
Wired выпустил статью о роботизации необычной области – мебели. Горькая правда о жизни в Нью-Йорке – в городе слишком мало места. То, что считается квартирой на Манхеттене, с трудом потянет на гардеробную в других городах. Недостаток квадратных метров привел к появлению нескольких заметных феноменов: к росту цены аренды и к творческому использованию пространства.
Двадцатиметровые студии для Нью-Йорка не редкость. Именно для таких маленьких квартир придумали необычный шкаф-стенку, который соединяет в себе кровать, письменный стол, тумбу и сам шкаф. Параметры шкафа: Д*Ш*В 2,5*1,5*3м, он занимает почти четверть маленькой комнаты в студии. Шкаф имеет имя Ori, сокращение от слова оригами. Ori можно управлять с пульта на стенке или голосом. Нажимаете кнопку или говорите команду, и устройство разворачивается в кровать, гардероб или рабочее место. Современное оригами!
Голосовое управление можно синхронизировать с голосовыми домашними помощниками, например Alexa от Amazon. За 20 секунд Ori разложится из шкафа в двуспальную кровать. Стоимость такого робота около 10 000$, создатели уже заключили несколько контрактов со строительными компаниями, которые сдают квартиры с отделкой. Ori позволяет совместить три функции в одном и оставить достаточное пространство в небольших квартирах. Рассчитывают на интерес со стороны молодых, технически подкованных молодых людей, которые живут в тесных городских квартирах.
По словам создателя Ori, молодые люди не любят лишних забот. Робот-шкаф позволяет не заправлять кровать и управляется голосом. Идеальное решение? Вряд ли. Но в условиях узких квартир иногда даже такие странные инновации помогают сэкономить место.
Ori родился как исследовательский проект в MIT (Massachusetts Institute of technology). Идея создателей вкратце: если небольшие пространства будут ощущаться, как просторное жилье, больше людей будет жить счастливо. В отличие от «умных» термостатов и кофейников с Wi-Fi, мебель является якорной точкой в комнате. Именно мебель должна стать «умной», чтобы дом был по-настоящему современным. У Ori еще достаточно багов, колеса застревают в полозьях, а голосовое управление понимает хозяина через раз. Тем не менее, Ori это концепт дизайнеров и разработчиков, претворенный в жизнь. Возможно, за роботизированной мебелью будущее.,
Видео 📽 https://www.youtube.com/watch?v=bzuICxQof14
Оригинал 🌐 https://www.wired.com/story/ori-robotic-furniture/
Читайте также на нашем сайте 🌐 https://the-robot.ru/articles/robotizirovannaya-mebel/
YouTube
Living in a Shoebox Apartment? This Hi-Tech Furniture Could Help | WIRED
Apartments are getting smaller and smaller. To combat this ever shrinking urban dilemma, a company called ORI is building modular, movable and totally automa...
Вчера вышла моя статья на RusBase об устройстве нейронной сети, которая смогла обыграть сильнейших игроков на чемпионате The International по Dota 2. Я объяснил, как устроен бот, порассуждал почему это важно и зачем разработчики ИИ участвуют в популярных соревнованиях. Обязательно посмотрите видео в статье, особенно про обучение ИИ в Марио.
Подробнее: https://rb.ru/opinion/ai-chempion-v-dota-2/
Подробнее: https://rb.ru/opinion/ai-chempion-v-dota-2/
#business #case #deere
Бизнес кейс от компании John Deere – крупного производителя сельскохозяйственной техники, доля рынка США около 30%. John Deere производит комбайны, тракторы и машины для посева. Последние 20 лет, начиная с 1992 года, компания внедряет автоматизацию своих машин. Несмотря на то, что новейшие комбайны могут передвигаться по полям без водителей, John Deere настаивает на необходимости присутствия фермеров в кабине. Чтобы полноценно управлять трактором, нужно скопировать фермера.
Не существует короткого пути, чтобы построить полностью автономный трактор. Хотя сочетание GPS, датчиков изображения и телематики помогает машинам John Deere в навигации по полям, компания по-прежнему не может воспроизвести все, что человек увидит и почувствует, сидя в кабине трактора. Последняя коммерчески доступная модель с автономными функциями, комбайн S700 (сборщик урожая), может автоматически регулировать свое уборочное оборудование на основе состояния растений, которое она видит. Все-таки автоматика показывает фермеру, сидящему в кабине, изображение, чтобы убедиться, что все идет по плану. Сегодня все тракторы John Deere по-прежнему требуют, чтобы человек находился внутри - признак того, что автономность - длинный путь даже в контролируемой среде.
Сельскохозяйственные территории являются относительно спокойной средой. John Deere не нужно опасаться сотен других автомобилей на своем пути. Однако, столкновение с другим оборудованием или неправильно настроенное оборудование может означать катастрофу на весь сезон.
Автопроизводители и их партнеры в Силиконовой долине, преследующие мечту о самоуправляемых автомобилях, также узнают, что для вождения требуется гораздо больше, чем просто видеть дорогу и автомобили вокруг вас. Автомобили и грузовики везут «драгоценные» грузы – людей.
Досадной проблемой, которая препятствует John Deere и самоходным автопроизводителям на пути к автономии, является пыль и другие погодные условия. Погода не только изменяет поведение транспортного средства в его среде, но также снижает точность датчиков. Инженеры говорят, что решение может заключаться в избыточности. Дополнительные датчики, которые дублируют друг друга повысят точность автономных машин.
Источник (англ): https://qz.com/1042343/after-trying-to-build-self-driving-tractors-for-more-than-20-years-john-deere-has-learned-a-hard-truth-about-autonomy/
Блог John Deere о первой навигационной системе для тракторов, с которой началась автоматизация:
https://johndeerejournal.com/2016/03/terry-picket-first-gps-unit/
Читайте статью также на the-robot.ru 🌐 https://the-robot.ru/kejsy/avtonomnye-traktory-i-kombajny/
Бизнес кейс от компании John Deere – крупного производителя сельскохозяйственной техники, доля рынка США около 30%. John Deere производит комбайны, тракторы и машины для посева. Последние 20 лет, начиная с 1992 года, компания внедряет автоматизацию своих машин. Несмотря на то, что новейшие комбайны могут передвигаться по полям без водителей, John Deere настаивает на необходимости присутствия фермеров в кабине. Чтобы полноценно управлять трактором, нужно скопировать фермера.
Не существует короткого пути, чтобы построить полностью автономный трактор. Хотя сочетание GPS, датчиков изображения и телематики помогает машинам John Deere в навигации по полям, компания по-прежнему не может воспроизвести все, что человек увидит и почувствует, сидя в кабине трактора. Последняя коммерчески доступная модель с автономными функциями, комбайн S700 (сборщик урожая), может автоматически регулировать свое уборочное оборудование на основе состояния растений, которое она видит. Все-таки автоматика показывает фермеру, сидящему в кабине, изображение, чтобы убедиться, что все идет по плану. Сегодня все тракторы John Deere по-прежнему требуют, чтобы человек находился внутри - признак того, что автономность - длинный путь даже в контролируемой среде.
Сельскохозяйственные территории являются относительно спокойной средой. John Deere не нужно опасаться сотен других автомобилей на своем пути. Однако, столкновение с другим оборудованием или неправильно настроенное оборудование может означать катастрофу на весь сезон.
Автопроизводители и их партнеры в Силиконовой долине, преследующие мечту о самоуправляемых автомобилях, также узнают, что для вождения требуется гораздо больше, чем просто видеть дорогу и автомобили вокруг вас. Автомобили и грузовики везут «драгоценные» грузы – людей.
Досадной проблемой, которая препятствует John Deere и самоходным автопроизводителям на пути к автономии, является пыль и другие погодные условия. Погода не только изменяет поведение транспортного средства в его среде, но также снижает точность датчиков. Инженеры говорят, что решение может заключаться в избыточности. Дополнительные датчики, которые дублируют друг друга повысят точность автономных машин.
Источник (англ): https://qz.com/1042343/after-trying-to-build-self-driving-tractors-for-more-than-20-years-john-deere-has-learned-a-hard-truth-about-autonomy/
Блог John Deere о первой навигационной системе для тракторов, с которой началась автоматизация:
https://johndeerejournal.com/2016/03/terry-picket-first-gps-unit/
Читайте статью также на the-robot.ru 🌐 https://the-robot.ru/kejsy/avtonomnye-traktory-i-kombajny/
#event #iot #google #moscow
После небольших каникул российское сообщество по интернету вещей IoT Community приглашаем всех на новый митап, посвященный IoT технологиям Google - от Android Things до Cloud Platform.
Главной темой мероприятия станет Android Things — новая операционная система от Google на базе Android, которая разрабатывалась специально для интернета вещей. Теперь любой Android-разработчик сможет легко и быстро разрабатывать «умные вещи». Приглашаем вас послушать Звиада Кардаву.
Звиад работает на позиции Developer Relations в Google и отвечает за связь с разработчиками. До того, как присоединиться к Google в качестве Developer Relations, он был Google Developer Expert в области IoT.
В совсем докладе Звиад сделает общий обзор компонентов Google Cloud Platform, расскажет про Android Things, Cloud IoT core* и ML services.
* - Cloud IoT core — это новый компонент Google Cloud Platform, который был представлен на Google I/O 2017 и объединяющий в себе облачные решения Google для интернета вещей.
Мероприятие бесплатное, регистрация обязательна - https://iot-community.timepad.ru/event/556689/
После небольших каникул российское сообщество по интернету вещей IoT Community приглашаем всех на новый митап, посвященный IoT технологиям Google - от Android Things до Cloud Platform.
Главной темой мероприятия станет Android Things — новая операционная система от Google на базе Android, которая разрабатывалась специально для интернета вещей. Теперь любой Android-разработчик сможет легко и быстро разрабатывать «умные вещи». Приглашаем вас послушать Звиада Кардаву.
Звиад работает на позиции Developer Relations в Google и отвечает за связь с разработчиками. До того, как присоединиться к Google в качестве Developer Relations, он был Google Developer Expert в области IoT.
В совсем докладе Звиад сделает общий обзор компонентов Google Cloud Platform, расскажет про Android Things, Cloud IoT core* и ML services.
* - Cloud IoT core — это новый компонент Google Cloud Platform, который был представлен на Google I/O 2017 и объединяющий в себе облачные решения Google для интернета вещей.
Мероприятие бесплатное, регистрация обязательна - https://iot-community.timepad.ru/event/556689/
iot-community.timepad.ru
IoT технологии Google - от Android Things до Cloud Platform / События на TimePad.ru
Главной темой мероприятия станет Android Things — новая операционная система от Google на базе Android, которая разрабатывалась специально для интернета вещей. Теперь любой Android-разработчик сможет легко и быстро разрабатывать «умные вещи».
#companion #paro #product
В США набирает обороты индустрия профессиональных обнимашек. Да-да, это не шутка. Получить асексуальный телесный контакт со взрослым незнакомым индивидуумом можно в специальных местах, например, в йога-центре The Love Dome в Сан Франциско по средам и субботам. Или заказать профессионального куддлиста (от cuddle – объятия) к себе домой или в офис. Вам кажется, что любой может предоставлять такие услуги? А вот и нет! Нужно пройти тренинг за $199, а после этого платить по $39,9 в месяц за публикацию в списке профессиональных куддлистов на сайте cuddlist.com. Судя по всему спрос на эту услугу вполне высокий – эти редкие специалисты берут от $60 за одну сессию, средняя стоимость услуги – $80 в час. СМИ объясняют, что популярность платных обнимашек вызвана президентством Трампа, от которого американцы испытывают стресс. Очень смешно.
Так причём здесь вообще роботы? Казалось бы человеческое тепло, возможность прижать что-то живое к сердцу, заменить машинами невозможно. Ха-ха, вы недооцениваете японцев. В 2003 году они изобрели робота-компаньона для людей, страдающих от депрессии, зависимостей и прочих ментальных расстройств. Его зовут Paro и он скопирован с детёныша морского котика. Белый и пушистый с огромными глазами мгновенно вызывает рефлекторное желание погладить. Не устоял даже Барак Обама во время посещения Японии семь лет назад https://youtu.be/CfCTBOTHsVU.
Читайте продолжение статьи о пушистом морском котике на the-robot.ru 🌐 https://the-robot.ru/articles/belye-i-pushistye-druzya-chelovekov/
В США набирает обороты индустрия профессиональных обнимашек. Да-да, это не шутка. Получить асексуальный телесный контакт со взрослым незнакомым индивидуумом можно в специальных местах, например, в йога-центре The Love Dome в Сан Франциско по средам и субботам. Или заказать профессионального куддлиста (от cuddle – объятия) к себе домой или в офис. Вам кажется, что любой может предоставлять такие услуги? А вот и нет! Нужно пройти тренинг за $199, а после этого платить по $39,9 в месяц за публикацию в списке профессиональных куддлистов на сайте cuddlist.com. Судя по всему спрос на эту услугу вполне высокий – эти редкие специалисты берут от $60 за одну сессию, средняя стоимость услуги – $80 в час. СМИ объясняют, что популярность платных обнимашек вызвана президентством Трампа, от которого американцы испытывают стресс. Очень смешно.
Так причём здесь вообще роботы? Казалось бы человеческое тепло, возможность прижать что-то живое к сердцу, заменить машинами невозможно. Ха-ха, вы недооцениваете японцев. В 2003 году они изобрели робота-компаньона для людей, страдающих от депрессии, зависимостей и прочих ментальных расстройств. Его зовут Paro и он скопирован с детёныша морского котика. Белый и пушистый с огромными глазами мгновенно вызывает рефлекторное желание погладить. Не устоял даже Барак Обама во время посещения Японии семь лет назад https://youtu.be/CfCTBOTHsVU.
Читайте продолжение статьи о пушистом морском котике на the-robot.ru 🌐 https://the-robot.ru/articles/belye-i-pushistye-druzya-chelovekov/
Boston Consulting Group консервативно прогнозирует, что к 2025 году рынок достигнет 87 миллиардов долларов. Tractica прогнозирует, что к 2022 году рынок достигнет 237 миллиардов долларов.
Как бы к 2025 году не оценивался рынок робототехники, входить в него нужно уже сейчас. Тем более, что роботы помогут пережить любой финансовый кризис, ведь издержки минимальные.
Подробнее https://the-robot.ru/articles/industriya-robototehniki-rastyot-bystree-chem-ozhidalos/
Как бы к 2025 году не оценивался рынок робототехники, входить в него нужно уже сейчас. Тем более, что роботы помогут пережить любой финансовый кризис, ведь издержки минимальные.
Подробнее https://the-robot.ru/articles/industriya-robototehniki-rastyot-bystree-chem-ozhidalos/
#diy #ali #kit
Роботы-игрушки всё еще не дешёвое удовольствие. Как альтернатива, можно купить комплект для сборки с алиэкспресса. Тут ведь и экономия и образовательный момент. Если ребенка ещё подключить к сборке, то все останутся довольны.
Комплекты, которые я нашёл сегодня утром:
🔸 Четырёхлапый паучок с пультом за 6600 рублей https://goo.gl/n7EUzm
🔸 Машинка с датчиками света, сканером препятствий, следования линии за 6042 рубля https://goo.gl/M5YG2K
🔸 Двуногий ультрозвукоглаз за 3155 рублей https://goo.gl/r1fQiG
🔸 4-х колёсная машинка с дальномером за 2556 рублей https://goo.gl/kc3Cwp
🔸 Синий многоног с пультом управления за 802 рубля https://goo.gl/FxbrmK
Скидывайте в чат @robotics_chat ссылки на комплекты, которые вы покупали. А также свои отзывы на них. Выберем лучшие.
По опыту скажу, что с алиэкспресса иногда в комплектах попадается бракованые элементы и приходится заказывать их отдельно. В моем комплекте квадрокоптера https://goo.gl/Pmb3AL у меня оказался неисправные монитор и контроллер для мотора + поменяли модель камеры (согласовали со мной, но я не знал какая лучше подойдет, поэтому она не подошла по размерам). Поэтому может выйти дороже, чем ожидалось. Риск оправдан, на мой взгляд, если будет хороший образовательный эффект.
Роботы-игрушки всё еще не дешёвое удовольствие. Как альтернатива, можно купить комплект для сборки с алиэкспресса. Тут ведь и экономия и образовательный момент. Если ребенка ещё подключить к сборке, то все останутся довольны.
Комплекты, которые я нашёл сегодня утром:
🔸 Четырёхлапый паучок с пультом за 6600 рублей https://goo.gl/n7EUzm
🔸 Машинка с датчиками света, сканером препятствий, следования линии за 6042 рубля https://goo.gl/M5YG2K
🔸 Двуногий ультрозвукоглаз за 3155 рублей https://goo.gl/r1fQiG
🔸 4-х колёсная машинка с дальномером за 2556 рублей https://goo.gl/kc3Cwp
🔸 Синий многоног с пультом управления за 802 рубля https://goo.gl/FxbrmK
Скидывайте в чат @robotics_chat ссылки на комплекты, которые вы покупали. А также свои отзывы на них. Выберем лучшие.
По опыту скажу, что с алиэкспресса иногда в комплектах попадается бракованые элементы и приходится заказывать их отдельно. В моем комплекте квадрокоптера https://goo.gl/Pmb3AL у меня оказался неисправные монитор и контроллер для мотора + поменяли модель камеры (согласовали со мной, но я не знал какая лучше подойдет, поэтому она не подошла по размерам). Поэтому может выйти дороже, чем ожидалось. Риск оправдан, на мой взгляд, если будет хороший образовательный эффект.
