Машины для DL

Наблюдения последнего времени.

Вы разворачиваете небольшой Computer Vision проект. Для себя, для заказчика, или ещё для кого.  Вам нужен сервер для обучения. Понятно, что в ходе эксплуатации сервер будет применяться. И для постоянного переобучения. И, возможно, для внедрения. Как его сделать?
Есть пара подходов:

  • Аренда облака – Amazon, Azure, Google
  • Аренда сервера с GPU
  • Сборка своего сервера

Во-первых, я выскажу свои мысли на тему того что по нашему опыту получалось лучше. Во-вторых, любопытно послушать мнение читателей кто что использует.

Continue reading “Машины для DL”

Структура взаимодействия с заказчиками в задачах DL

Раз уж начали в одном из старых постов. Одна из тем про которые я давным давно хочу написать, но не доходят руки – организация взаимодействия при решении задач машинного зрения/обучения. Проблема не так проста как кажется на первый взгляд.

Continue reading “Структура взаимодействия с заказчиками в задачах DL”

CapsNet

Я думаю, что большая часть моих читателей уже видела последнюю работу Хинтона – Dynamic Routing Between Capsules. (ещё есть вторая статья)

Интересно, пробовал ли кто-то разобраться и вникнуть. Я немного попробовал и вот что вышло:
Continue reading “CapsNet”

SmartData

На днях посетил конференцию SmartData. Весьма странное мероприятие, никогда таких раньше не видел. Организаторы (https://jugru.org/) обычно проводят программистские конференции. Ну, либо базы данных, продакшн, всё такое. А тут решили хайпануть и провести практически в той же стилистике конференцию по машинному обучению. Получилось причудливо.

Конечно, сам бы я на такое мероприятие билет не купил. Задушила жаба (всю информацию, очевидно, можно было бы найти и так). Но учитывая, что организаторы предложили в обмен на небольшую статью на хабр билет на конференцию с оплатой дороги, я согласился.

Continue reading “SmartData”

Почему искуство не позволит заработать денег

Я очень люблю новомодные сеточки и фишки в них. С удовольствием читаю про style-transfer, GAN, и.т.д. Всё это очень красивый набор математических и логических моделей. В некоторых случаях даже достойный чтобы 1-2 вечера поиграться/позапускать. Блин, ну ведь нельзя устоять от того, чтобы не предать любимой игре новый стиль за пару часов:

 Но в работе мы стараемся держаться от всего этого дела как можно дальше. И всем советуем того же. В этой статье я попробую обяснить почему.

Continue reading “Почему искуство не позволит заработать денег”

Caffe2

Сегодня утром пока просыпался прочитал странные заголовки про Caffe2. Помедитировал над парочкой статей с маркетинговым булшитом – и пошёл разбираться что же это всё-таки такое на самом деле. Всё же 90% текущих проектов именно на Caffe. Надо быть в курсе всё же.

Continue reading “Caffe2”

Что такое “интеллектуальная собственность” в DL/ML/CV

Сделал одно забавное заключение в последнее время.
Deep Learning размывает понятие “Интеллектуальная собственность”. Раньше данное понятие было очевидно. Каждый новый алгоритм был особенным. Всегда можно было проследить авторство и источник. А сейчас? Зачастую достаточно переписать лишь функцию потерь поверху ResNet, или сделать другую выборку гипотез.
И алгоритм уже будет принципиально другим.
Всего 100 строчек код поверх открытых исходников, зачастую это уже и есть рабочий прототип.
Как же быть при работе с заказчиком, как заключать договора? Мы в последнее время пришли к следующей схеме:

Continue reading “Что такое “интеллектуальная собственность” в DL/ML/CV”

Общение с заказчиками

Изначально этот пост начал писать как ответ в комментариях сюда. Но ответ очень разросся + начал содержать в себе мысли которые я давно хотел собрать на тему того с какими заказчиками и в каких условиях можно работать. Так что пишу развернутый пост в блог.

Continue reading “Общение с заказчиками”

Важное событие

Сегодня, на мой взгляд, произошло очень важное событие. Релиз Jetson TX2. Важное оно потому, что сама технология стала стандартом современных систем машинного зрения, а новое поколение подтвердило приверженность NVIDIA этой технологии.

Continue reading “Важное событие”