Как мы прошли бюрократический ад, чтобы разработать нейросеть на заводе: сложности при создании ИИ на производстве

Нейросети помогают предотвращать аварии, оптимизировать процессы и повышать безопасность. Но путь от идеи до успешного внедрения часто оказывается тернистым. В этой статье мы расскажем, как нам удалось внедрить систему на основе нейросетей на действующем заводе, и с какими бюрократическими вызовами мы столкнулись.

https://habr.com/ru/articles/880186/

#компьютерное_зрение #нейросети #нейросети_и_machine_learning #промышленность #безопасность #видеоаналитика #аналитик_данных #видеонаблюдение #светофор

Нейронная сеть учится понимать сигналы светофора

Сегодня нейронные сети всё чаще используются для решения различных задач – от распознавания лиц до управления беспилотными автомобилями. Однако для тех, кто только начинает знакомиться с этой технологией, может показаться, что процесс обучения нейросети — это что-то сложное и непонятное. Задача проста: у нас есть светофор, и мы хотим научить модель решать, можно ли продолжать движение на перекрестке в зависимости от того, какой сигнал светофора горит. В статье использованы базовые принципы машинного обучения и простой код на Python, чтобы построить модель, которая способна интерпретировать показания светофора, закодированные в виде числовых данных. Приведен как «рукописный» код обучения нейронной сети, так и с применением библиотеки TensorFlow. Проведено несколько экспериментов с разными параметрами сети. В конце на десерт самое интересное – дадим обученной сети показания светофоров, которых не бывает в реальной жизни, такие как зеленый и красный горящие одновременно, посмотрим, что на это скажет сеть.

https://habr.com/ru/articles/849414/

#нейронные_сети #машинное_обучение #светофор #tensorflow

Создание оптимального алгоритма переключения светофора на перекрестке

Каждый из нас хоть раз в жизни сталкивался с плохой работой светофора на перекрестке: неравномерное движение трафика по нему, слишком долгие интервалы переключения и т. д. Всё это из‑за наивного способа переключения «зеленого» и «красного»: светофоры просто работают по расписанию, а где‑то за ними даже присматривают люди, чтоб вовремя переключить. Выглядит как проблема, которую надо решать. Поэтому наша команда поставила перед собой цель разработать «мозг» для светофора, где будут приниматься эффективные решения о переключении его сигналов.

https://habr.com/ru/articles/837090/

#Светофор #нейросеть

Почему светофор важнее Шекспира? Про примечания в технических текстах

У химиков есть известная байка, которую они любят рассказывать молодому поколению. Главный герой этой истории — студент, который пошагово воспроизводил методику одного химического эксперимента из учебника. Он старательно выполнил очередной шаг «добавьте азотную кислоту» и... в лаборатории прогремел взрыв! Когда впоследствии стали разбираться, в чём же дело, выяснилось, что на следующей странице учебника было написано: «... медленно, по каплям». Примечания и уточнения — очень важный элемент любого технического и научного текста. В любом документе фрагменты текста можно ранжировать по важности и критичности излагаемых сведений. Бывает просто обычный текст, который течёт себе ровно, как спокойная равнинная река. Бывают фрагменты с дополнительной, необязательной, уточняющей информацией: автору хотелось их добавить в текст, но они плохо укладываются в основную логику изложения материала. А ещё бывают критичные замечания и уточнения, которые обязательно должны быть обвешаны мигающими сигнальными огнями, сиренами, хлопушками и прочими средствами привлечения внимания читателя. Как же лучше оформлять примечания в технических текстах? В статье расскажу вам про пять несложных правил оформления примечаний и уточнений в технических текстах.

https://habr.com/ru/articles/822145/

#примечания #примечания_к_техническим_текстам #техническая_документация #примечания_к_документации #уточнения #правила_оформления_примечаний #технические_тексты #пользовательская_документация #светофор #технические_писатели