Собираю робота на Raspberry Pi 5 для дочери. Но говорящей колонкой тут не отделаться! Вызов принят, погнали. (Часть 2)
Лягушка, ты меня узнала?Посмотреть “Часть 1” можно здесь.
Активировать мало — недостаточно: почему AI-роутеру могут понадобиться альтернативные стратегии
В предыдущем материале я рассказывал, как использую генеративные модели в роли оппонентов: прошу их не подтверждать первое решение, а искать условия, при которых оно развалится.Из этой практики вырос вопрос, который уже не относится к организации моей работы.Почему от самой AI-системы мы так часто ожидаем одного ответа? Почему она должна как можно раньше выбрать единственный маршрут, если задача допускает несколько стратегий, цена ошибки неизвестна, а лучшим действием иногда оказывается отказ от действия?
Как за один вечер разгрести 36 000 фотографий и почту с 2005 года, руками AI-агента и локальных моделей
Есть задачи, которые не делаются никогда. Не потому что сложные, а потому что объём убивает любое намерение на втором часу. У меня такой задачей был фотоархив: около 36 000 фото и видео, 222 ГБ, копившиеся 20 лет и размазанные вообще везде:часть в OneDrive, разложенная по годам;часть там же, но в свалках: дампы с телефонов, выгрузки из WhatsApp, папка буквально с названием «разобрать старые фото», которая ждала своего часа лет десять;часть уже в Apple Photos, с iPhone, сама по себе и никак не связанная с остальным архивом;
Как ускорить распознавание объектов нейросетями среди множества классов, не жертвуя памятью и точностью
Эксперты российской ИТ-компании «Криптонит» Никита Габдуллин и Илья Андросов разработали принципиально новый метод организации скрытого пространства нейросетей. В ряде сценариев он позволяет снизить требования к памяти GPU и существенно ускорить классификацию объектов нейронными сетями. Вместо того, чтобы мириться с ростом вычислительных затрат и требований к памяти по мере увеличения числа классов, авторы призывают отказаться от классификационного слоя и случайного распределения классов в скрытом пространстве нейросети.Ограничения классификаторов на примере компьютерного зрения
Распознавание лиц с потока камеры в .NET MAUI
Как использовать элемент SkiaCamera для AI/ML локально и с APIВ этой статьеСегодняшние приложения для мобильных и настольных устройств умеют распознавать на изображениях почти что угодно, - от QR-кодов до количества калорий в еде на на фото. На платформах, которые поддерживает
Какая точность у систем идентификации лиц?
Все задают этот вопрос, а он некорректен, Основной принцип биометрии опровергает его, и вот почему… Не будет айтишных терминов, всё постараемся объяснить на пальцах, вернее на лицах. На сколько точно распознается лицо?
Жительница Теннесси провела полгода в тюрьме из-за ошибки системы распознавания лиц с ИИ
Жительница штата Теннесси 50-летняя Анджела Липпс провела более пяти месяцев в тюрьме после того, полиция связала её с преступлением, совершённым в штате Северная Дакота. Поводом для помещения под стражу стали результаты работы системы распознавания лиц на базе искусственного интеллекта, хотя сама женщина настаивала, что никогда не посещала Северную Дакоту.
