Как мы в Яндексе делаем роборуку с искусственным интеллектом
#ML #статья
Ещё 10–20 лет назад многие думали, что роботы под управлением искусственного интеллекта возьмут на себя всю тяжёлую и опасную работу на предприятиях. Однако нейросети нашли применение в офисах, колл‑центрах, службе поддержки и даже стали полезны людям из творческих профессий — копирайтерам, дизайнерам, программистам. Тем не менее создание роботов, которые могут самостоятельно выполнять сложные физические манипуляции с материальными объектами, остаётся трудной и нерешённой задачей.
В этой статье я расскажу, как команда ML R&D в отделе робототехники Маркета создаёт роборуку и обучает нейросети, благодаря которым робот взаимодействует с физическим миром.
Ссылка на статью.
LH | Новости | Курсы | Мемы
#рекомендация
#рекомендации
#ML #статья
Ещё 10–20 лет назад многие думали, что роботы под управлением искусственного интеллекта возьмут на себя всю тяжёлую и опасную работу на предприятиях. Однако нейросети нашли применение в офисах, колл‑центрах, службе поддержки и даже стали полезны людям из творческих профессий — копирайтерам, дизайнерам, программистам. Тем не менее создание роботов, которые могут самостоятельно выполнять сложные физические манипуляции с материальными объектами, остаётся трудной и нерешённой задачей.
В этой статье я расскажу, как команда ML R&D в отделе робототехники Маркета создаёт роборуку и обучает нейросети, благодаря которым робот взаимодействует с физическим миром.
Ссылка на статью.
LH | Новости | Курсы | Мемы
#рекомендация
#рекомендации
👍12❤5🔥5😁1
PyRIT
#AI #ML #LLM
Инструмент Python Risk Identification Tool (PyRIT) для генеративного ИИ — это открытая автоматизированная платформа, которая помогает специалистам по безопасности и инженерам машинного обучения проактивно выявлять риски в их системах на основе генеративного ИИ.
Ссылка на GitHub
LH | Новости | Курсы | OSINT
#AI #ML #LLM
Инструмент Python Risk Identification Tool (PyRIT) для генеративного ИИ — это открытая автоматизированная платформа, которая помогает специалистам по безопасности и инженерам машинного обучения проактивно выявлять риски в их системах на основе генеративного ИИ.
Ссылка на GitHub
LH | Новости | Курсы | OSINT
🔥8👍7❤3🤔1
Обработка аудио на ESP32
#статья #полезное #ML #микроконтроллер
В этой статье я хочу поделиться своим опытом портирования проекта распознавания музыкальных жанров аудиозаписей на ESP32-C3. Исходный проект взят из репозитория книги TinyML-Cookbook_2E.
При анализе речи или других звуков важно выделить такие характеристики, которые отражают строение сигнала, но при этом не зависят от конкретных слов, громкости и других мешающих факторов. Для этого используют cepstrum, mel-cepstrum и MFCC - это шаги преобразования, которые переводят звук в удобную для анализа форму.
🔗 Ссылка на статью
LH | News | OSINT | AI
#статья #полезное #ML #микроконтроллер
В этой статье я хочу поделиться своим опытом портирования проекта распознавания музыкальных жанров аудиозаписей на ESP32-C3. Исходный проект взят из репозитория книги TinyML-Cookbook_2E.
При анализе речи или других звуков важно выделить такие характеристики, которые отражают строение сигнала, но при этом не зависят от конкретных слов, громкости и других мешающих факторов. Для этого используют cepstrum, mel-cepstrum и MFCC - это шаги преобразования, которые переводят звук в удобную для анализа форму.
LH | News | OSINT | AI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤5🔥4
Burn
#ML #AI
Rust-фреймворк для глубокого обучения с акцентом на производительность. В отличие от монолитных решений вроде PyTorch, Burn изначально заточен под кросс-платформенное выполнение: одна и та же модель может работать на NVIDIA/AMD GPU через CUDA/ROCm, на Apple-чипах через Metal и даже в браузере через WebGPU.
Главная фишка проекта в модульной архитектуре с подключаемым бэкендом и автоматической оптимизацией вычислений. Например, система умеет объединять операции ядер без ручного вмешательства. Для исследователей есть встроенный дашборд для мониторинга обучения.
🔗 Ссылка на GitHub
LH | News | OSINT | AI
#ML #AI
Rust-фреймворк для глубокого обучения с акцентом на производительность. В отличие от монолитных решений вроде PyTorch, Burn изначально заточен под кросс-платформенное выполнение: одна и та же модель может работать на NVIDIA/AMD GPU через CUDA/ROCm, на Apple-чипах через Metal и даже в браузере через WebGPU.
Главная фишка проекта в модульной архитектуре с подключаемым бэкендом и автоматической оптимизацией вычислений. Например, система умеет объединять операции ядер без ручного вмешательства. Для исследователей есть встроенный дашборд для мониторинга обучения.
LH | News | OSINT | AI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13👍5🔥5👀1