Tesla – взгляд через замочную скважину на правильную систему

Всегда когда я разговариваю с человеком который хочет сделать новую систему распознавания я рассказываю о том что машинное обучение неидеально. Что всегда есть ошибки. Что всегда что-то будет идти не так. И что цель – не обучить один раз систему распознавания. А цель  – выстроить систему которая будет стабильна к любым ошибкам распознавания.

Continue reading “Tesla – взгляд через замочную скважину на правильную систему”

Double trouble

Где-то с прошлого года у меня лежали две недописанные статьи. На прошлой неделе собрался с силами и в выходные их добил. Одна статья про то, как каждый день я сталкиваюсь с хренью в своей работе. И о том насколько бажет человеческое восприятие когда дело доходит до технологий.
Статья традиционно на хабре – https://habr.com/ru/company/recognitor/blog/446038/
Вторая статья – экспериментальная. Она про то, что машинное обучение – очень сложная штука, зачастую в современных реалиях чересчур сложная – и её не нужно лепить направо и налево. Статья экспериментальная в том числе потому что публикую её на платформе где ни разу раньше не писал – https://vc.ru/life/63227-mashinnoe-zrenie-ne-nuzhno-o..

Обе немного не в формате блока, так что тут только ссылка.

Детектирование объектов. Как это сделать проще всего?

Давно я ничего не публиковал. Но в последнюю неделю набросал несколько статей, которые скоро выложу + записал это видео.
Как проще всего детектировать объекты? Почему обычно что-то не будет работать? Попытался максимально кратко записать гайд и ответить на вопросы.