Тем, кто планирует, допустим, купить склад, полезно сразу посмотреть на объект глазами инженера данных и разработчика робототехнических систем, ведь этот блог изначально про исследования машинного обучения, робототехники и искусственного интеллекта: взгляд с той стороны вовремя п…
Коротко: обработка естественного языка — это технологии, с помощью которых компьютеры читают, интерпретируют и пишут человеческий текст. Они лежат в основе поисков, чат-ботов, модерации, аналитики. Секрет в том, что успешные проекты строятся не на магии, а на данных, чётких метри…
Обучение нейросети на собственных данных требует не «волшебной кнопки», а дисциплины: точной цели, чистого датасета, трезвого выбора архитектуры и внятной проверки качества. Срабатывает последовательность: простое — сначала, сложное — позже. Тогда модель не ломает процесс, а пом…
Коротко и прямо: для обучения моделей и быстрой разработки чаще берут Python, для ускорения ядра — C++ и Rust, для продакшна и интеграции — Java и Go, для численных задач — Julia, для аналитики — R. Выбор зависит от задачи, команды и инфраструктуры. Ниже — простой маршрут без ли…
Если коротко, глубокое обучение (deep learning) — это метод, который учит нейросети находить иерархии признаков в данных: от простого к сложному, без ручного конструирования правил. В результате система распознаёт речь, видит на фото кошку, предсказывает спрос и делает это точнее…
Начать просто: поставить цель, выбрать стартовую платформу, собрать минимальный комплект и сразу делать маленькие рабочие проекты. За три месяца реально освоить базовую электронику, алгоритмы и программирование роботов, а в конце собрать свой первый автономный прототип. Не нужно …
Разница коротко: искусственный интеллект (Artificial Intelligence) — надсистема для имитации разумного поведения, а машинное обучение (Machine Learning) — класс статистических методов внутри этой надсистемы. Отличия видны в целях, способах принятия решений, роли данных и объясни…
Нейронные сети (Neural Networks) — это методы искусственного интеллекта (AI), которые учатся распознавать сложные шаблоны в данных и принимать решения без жёстко прописанных правил. Они уже вывозят рутину, усиливают аналитику и открывают новые сервисы. Главный вывод простой: там,…
Это про опыт, который машина набирает из данных. Машинное обучение (ML) ищет устойчивые закономерности в примерах и затем применяет их к новым случаям: предсказывает, сортирует, распознаёт. Никакой магии — только статистика, аккуратная подготовка данных и проверка качества на каж…
Качество модели проверяют не одной цифрой, а цепочкой трезвых проверок: сначала выбирают метрики под задачу и дисбаланс классов, затем валидируют на независимых данных, после — ищут сдвиг распределений и оценивают пользу для бизнеса. И только когда все уровни согласованы, решение…