Audio
А мы выпустили новый эпизод подкаста, где поговорили про то, что это за зверь такой – EDGE ML. В качестве эксперта пригласили Антона Мальцева из Cherry Labs. Надеемся, что получилось познавательно, по крайней мере, нам было интересно.
Даже тайм-коды не забыли:
00:00 Фирменный джингл, про новый формат подкаста, представление гостей и другая лирика
1:43 ML инженер и data scientist: в чем разница?
5:55 Технология EDGE ML: что это и зачем это нужно?
11:42 EDGE ML vs Server. Можно ли отказаться полностью от серверных вычислений в ближайшем будущем?
16:11 EDGE и личные данные. Решит ли EDGE вопросы безопасности личных данных?
21:00 Работа с вендором AI чипов. Какие сложности и "подводные камушки"
28:11 Загадочная аббревиатура Tiny ML: чем отличается от EDGE AI и куда развивается?
38:53 Самые необычные кейсы из жизни EDGE ML-разработчика
🎧 Послушать можно здесь или на подкаст-платформах:
mave
Apple Podcasts
Яндекс. Музыка и др.
#хроникиэлектроники
Даже тайм-коды не забыли:
00:00 Фирменный джингл, про новый формат подкаста, представление гостей и другая лирика
1:43 ML инженер и data scientist: в чем разница?
5:55 Технология EDGE ML: что это и зачем это нужно?
11:42 EDGE ML vs Server. Можно ли отказаться полностью от серверных вычислений в ближайшем будущем?
16:11 EDGE и личные данные. Решит ли EDGE вопросы безопасности личных данных?
21:00 Работа с вендором AI чипов. Какие сложности и "подводные камушки"
28:11 Загадочная аббревиатура Tiny ML: чем отличается от EDGE AI и куда развивается?
38:53 Самые необычные кейсы из жизни EDGE ML-разработчика
🎧 Послушать можно здесь или на подкаст-платформах:
mave
Apple Podcasts
Яндекс. Музыка и др.
#хроникиэлектроники
Audio
Идея возникла спонтанно. Ведь прошло уже почти 5 месяцев с февральских событий и нам захотелось узнать, а как обстоят дела у коллег в России из отрасли электроники и айти? Уехали они или остались? Кто релоциловался, а кто пока об этом и не думает?
Две точки зрения. Два пути. Без политических обсуждений. Только о бизнесе и людях.
Сегодня мы вместе с Романом Пахолковым (Promwad) поговорили с Николаем Коняевым - руководителем компании Atlas из Иннополиса. Ребята занимаются предиктивной диагностикой оборудования на базе машинного обучения. Они из тех, кто остался в России.
Тайм-коды
00:00 Предисловие: об идее подобных бесед и эпичной встрече Романа и Николая на берегу Волги.
2:40 Назад в февраль 2022. Появились ли тогда идеи о релокации из России?
4:45 Mitsubishi, Siemens, Schneider Electric – как с ними может конкурировать стартап из России?
5:47 Тепловизор – это прошлый век?
6:36 Реальные кейсы предиктивной диагностики.
8:02 Выясняем, правда ли, что 82 % отказов оборудования можно предотвратить с помощью предсказательного метода?
10:35 Выпытываем про выручку, обороты и экономическую выгоду для клиента.
13:42 Для какого оборудования сегодня уже применяют предиктив в России?
14:22 Разбираем на конкретном примере, как происходит диагностики и в какой момент подключается машинное обучение?
15:58 В чем уникальность Атлас?
18:24 О команде.
20:28 Амбициозные задачки ребят из Атласа.
26:03 Про государственную поддержку.
27:46 Роман примеряет «шляпу инвестора».
31:09 О железках.
🎧 Послушать можно также на платформах:
mave
Яндекс. Музыка
Apple Podcasts
Google Podcasts
Spotify и др.
#хроникиэлектроники
Две точки зрения. Два пути. Без политических обсуждений. Только о бизнесе и людях.
Сегодня мы вместе с Романом Пахолковым (Promwad) поговорили с Николаем Коняевым - руководителем компании Atlas из Иннополиса. Ребята занимаются предиктивной диагностикой оборудования на базе машинного обучения. Они из тех, кто остался в России.
Тайм-коды
00:00 Предисловие: об идее подобных бесед и эпичной встрече Романа и Николая на берегу Волги.
2:40 Назад в февраль 2022. Появились ли тогда идеи о релокации из России?
4:45 Mitsubishi, Siemens, Schneider Electric – как с ними может конкурировать стартап из России?
5:47 Тепловизор – это прошлый век?
6:36 Реальные кейсы предиктивной диагностики.
8:02 Выясняем, правда ли, что 82 % отказов оборудования можно предотвратить с помощью предсказательного метода?
10:35 Выпытываем про выручку, обороты и экономическую выгоду для клиента.
13:42 Для какого оборудования сегодня уже применяют предиктив в России?
14:22 Разбираем на конкретном примере, как происходит диагностики и в какой момент подключается машинное обучение?
15:58 В чем уникальность Атлас?
18:24 О команде.
20:28 Амбициозные задачки ребят из Атласа.
26:03 Про государственную поддержку.
27:46 Роман примеряет «шляпу инвестора».
31:09 О железках.
🎧 Послушать можно также на платформах:
mave
Яндекс. Музыка
Apple Podcasts
Google Podcasts
Spotify и др.
#хроникиэлектроники
Audio
Записали небольшой подкаст про разметку данных. Поговорили с СТО в TrainingData Романом Куцевым про то, зачем это вообще нужно, кто такие разметчики и каковы тенденции в отрасли.
Котики, коровки, спящие поросята и др., ― куда же без смешных и необычных кейсов.
По традиции тайм-коды:
00:00 Наш роскошный джингл.
00:04 Представляем экспертного гостя.
00:50 Разбираемся с базой. Что такое разметка данных и какие основные задачи она решает?
02:10 Что сложнее: сбор или разметка данных?
02:54 Методы и инструменты.
04:16 О сложностях, с которыми приходится сталкиваться в процессе обучения нейронки.
06:30 Затрагиваем щепетильный вопрос. Сколько это стоит?
08:22 Про объем рынка и «золотую лихорадку».
11:19 Про автоматическую разметку данных.
12:18 Кейсы по определению тональности голоса человека.
13:10 О мировых супергигантах по разметке данных.
13:45 О конкуренции в России.
14:27 Самые нелепые и смешные кейсы.
16:04 Дорогие и любимые факапы. Автомат Калашникова, плачущие дети и другие любопытные истории.
18:01 Тренды и прогнозы по развитию отрасли в России.
🎧Платформы, где можно послушать подкаст:
Apple Podcasts
Google Подкасты
Яндекс.Музыка
#хроникиэлектроники
Котики, коровки, спящие поросята и др., ― куда же без смешных и необычных кейсов.
По традиции тайм-коды:
00:00 Наш роскошный джингл.
00:04 Представляем экспертного гостя.
00:50 Разбираемся с базой. Что такое разметка данных и какие основные задачи она решает?
02:10 Что сложнее: сбор или разметка данных?
02:54 Методы и инструменты.
04:16 О сложностях, с которыми приходится сталкиваться в процессе обучения нейронки.
06:30 Затрагиваем щепетильный вопрос. Сколько это стоит?
08:22 Про объем рынка и «золотую лихорадку».
11:19 Про автоматическую разметку данных.
12:18 Кейсы по определению тональности голоса человека.
13:10 О мировых супергигантах по разметке данных.
13:45 О конкуренции в России.
14:27 Самые нелепые и смешные кейсы.
16:04 Дорогие и любимые факапы. Автомат Калашникова, плачущие дети и другие любопытные истории.
18:01 Тренды и прогнозы по развитию отрасли в России.
🎧Платформы, где можно послушать подкаст:
Apple Podcasts
Google Подкасты
Яндекс.Музыка
#хроникиэлектроники
«Сложная задача сегодня - это детектирование сцены. Когда надо не конкретные объекты детектировать, а общую картину. Простой пример – вечеринка у бассейна. Решение может детектировать наличие бассейна, воды в кадре, людей в купальниках и пр, то есть все это по отдельности. А вот свести это все и понять, что это именно вечеринка у бассейна – компьютерному зрению сложно. Нейросеть не сообразит, что это бассейная вечеринка, а не пляж, к примеру. Вариативность этих событий слишком большая», - рассказывает нам Владимир Еронин, директор Центра компетенций по Искусственному интеллекту и анализу данных Crayon Russia.
Это мы записали новенький подкаст. Поговорили про искусственный интеллект, спасет ли он крупный бизнес, и отстаем ли в этом плане от запада или нет.
#хроникиэлектроники
Это мы записали новенький подкаст. Поговорили про искусственный интеллект, спасет ли он крупный бизнес, и отстаем ли в этом плане от запада или нет.
#хроникиэлектроники