Как за 60$ создать систему распознавания лиц с помощью Python и Nvidia Jetson Nano 2GB

Новый набор инструментов для разработчиков Nvidia Jetson Nano 2GB представляет собой одноплатный компьютер с графическим ускорителем стоимостью 59$, работающий под управлением программного обеспечения с искусственным интеллектом.

Производительность, которую вы можете получить от одноплатного компьютера за 59$ в 2020 году, просто потрясающая. Давайте попробуем использовать этот продукт, чтобы собрать простой вариант домофона, который будет отслеживать всех людей, подходящих ко входной двери вашего дома. С помощью алгоритма распознавания лиц система мгновенно узнает, приближался ли когда-нибудь в прошлом к вашей двери этот человек, даже если в прошлый визит он был одет по-другому.

Книга «Глубокое обучение: легкая разработка проектов на Python»

Взрывной интерес к нейронным сетям и искусственному интеллекту затронул уже все области жизни, и понимание принципов глубокого обучения необходимо каждому разработчику ПО для решения прикладных задач.

Эта практическая книга представляет собой вводный курс для всех, кто занимается обработкой данных, а также для разработчиков ПО. Вы начнете с основ глубокого обучения и быстро перейдете к более сложным архитектурам, создавая проекты с нуля. Вы научитесь использовать многослойные, сверточные и рекуррентные нейронные сети. Только понимая принцип их работы (от «математики» до концепций), вы сделаете свои проекты успешными.

Популярность BPM в разных жанрах музыки. Анализ скорости исполнения 500 лучших песен

Несколько лет назад, занимался изучением теории музыки, продавал и писал аудио-инструментал для аренды или заказов. Изначально, процесс явно творческий, но вскоре, мой интерес к коммерческой части превысил и возник вопрос: «В каком же темпе создавать ритм музыки?».

Мною была замечена тенденция вариаций темпа популярных песен одного жанра, поэтому идея анализа крупной выборки лучших композиций, для определения популярного [часто: самого продаваемого] диапазона темпа исполнения, не покидала с тех пор…

Нейродайджест: главное из области машинного обучения за февраль 2021

Как вы знаете, в подборку мы всегда включаем самые интересные публикации на тему машинного обучения, и приоритет отдается проектам с непустыми репозиториями. Так вот, февраль порадовал в этом плане рядом сервисов, поэтому с них и начнем.

Новое тестирование фичей в Django 3.2

Пару недель назад Django 3.2 выпустил свой первый альфа-релиз, а финальный релиз выйдет в апреле. Он содержит микс новых возможностей, о которых вы можете прочитать в примечаниях к релизу. Эта статья посвящена изменениям в тестировании, некоторые из которых можно получить на более ранних версиях Django с пакетами backport.

Архитектура в Django проектах — как выжить

Думаю, ни для кого не секрет, что в разговорах опытных разработчиков Python, и не только, часто проскальзывают фразы о том, что Django это зло, что в Django плохая архитектура и на ней невозможно написать большой проект без боли. Часто даже средний Django проект сложно поддерживать и расширять. Предлагаю разобраться, почему так происходит и что с Django проектами не так.

Использование алгоритмов обработки текстов на естественных языках для создания качественного резюме

Рекрутеры используют всё более сложное ПО и инструменты для анализа и сопоставления присылаемых резюме с размещёнными вакансиями и описанием должностных обязанностей в них. Если в вашем резюме будет представлена только общая информация или если ваши ответы на описание должностных обязанностей будут указаны расплывчато и/или без всякой конкретики, такие инструменты сработают против вас. Ваш отклик на вакансию может быть отвергнут искусственным интеллектом. Да, это действительно так, и бьюсь об заклад, что вы об этом не знали, а если знали, то не верили!В этой статье я хочу представить ряд техник, которые помогут повысить шансы вашего резюме на рассмотрение. В этом практическом примере мы будем использовать алгоритмы обработки текстов на естественных языках (Natural Language Processing, NLP), Python и ряд визуальных инструментов библиотеки Altair. Итак, готовы нанести ответный удар по кадровикам? Приятного чтения!

Robot Framework для автоматизации тестирования: ограничения и плюшки

В автоматизации тестирования я уже более 11 лет. Скажу сразу, что являюсь поклонником старомодного тестирования на Java и очень настороженно отношусь к различным готовым фреймворкам. Если вы придерживаетесь такого же мнения или только задумываетесь об использовании Robot Framework, в этой статье я постараюсь рассказать вам о его ограничениях и, конечно же, опишу все его достоинства.

Пишем телеграм-бота, который будет переводить интернет статьи в mp3-файлы

В данной статье я поделюсь своей реализацией бота для telegram, который может переводить статьи из интернета в mp3-файлы. Для этого я буду использовать python 3.6 и соответствующие библиотеки. Итак, приступим.

Как подключить OLED дисплей к Raspberry Pi Pico — быстрый старт

Под катом — инструкция по подключению OLED-экрана с диагональю всего 0,96 дюйма. Для этого нужно немного попаять и написать небольшую программу на MicroPython. Подключение экрана производится по I2C-интерфейсу. Все очень просто: с задачей справится даже ребенок. В целом, эта инструкция — для тех, кто только начинает знакомство с платой. Опытные пользователи и так знают, что делать. Если этот пост окажется востребованным, то мы будем регулярно публиковать несложные руководства подобного рода. Что же, давайте приступим.

Вводная статья по реализации целе-вероятностного кодирования (Target Encoding)

Недавно я сделал проект, в котором целевая переменная была мультиклассовой,  поэтому, я искал подходящие пути для кодирования категориальных признаков. Я нашёл множество статей, перечислявших преимущества кодирования через среднее значение целевой переменной перед другими методами, а также то, как выполнить эту задачу в двух строчках кода, используя библиотеку category_encoders . Однако, к своему удивлению, я обнаружил, что ни одна статья не продемонстрировала этого метода для мультиклассовой целевой переменной. Я просмотрел документацию category_encoders, и понял, что библиотека работает только для бинарных или вещественных переменных, посмотрел оригинальную работу Даниэля Мисси-Баррека (Daniele Micci-Barreca), который ввел средне-целевую кодировку (mean target encoding) и так же не обнаружил ничего толкового. 

В этой статье я дам обзор документа, в котором описана кодировка по целевому признаку, и покажу на примере, как целевая кодировка работает для двоичных проблем.

Json api сервис на aiohttp: middleware и валидация

В этой статье я опишу один из подходов для создания json api сервиса с валидацией данных.

Сервис будет реализован на aiohttp. Это современный, постоянно развивающийся фреймворк на языке python, использующий asyncio.

Машина опорных векторов в 30 строчек

В этой статье я расскажу как написать свою очень простую машину опорных векторов без scikit-learn или других библиотек с готовой реализацией всего в 30 строчек на Python. Если вам хотелось разобраться в алгоритме SMO, но он показался слишком сложным, то эта статья может быть вам полезна.

Соглашение Эйнштейна и einsum

Удивительное дело, но в русскоязычном сегменте интернета почти нет материала, разъясняющего понятным языком соглашение Эйнштейна о суммировании. Не менее удивительно то, что материалов, позволяющих понять принцип работы функции einsum в русскоязычном интернете ещё меньше. На английском есть довольно развёрнутый ответ о работе einsum на stack overflow, а на русском только некоторое число сайтов, предоставляющих кривой перевод этого самого ответа. Хочу исправить эту проблему с недостатком материалов.

Как ленивый работящему помог. Ещё один скрипт для релиза подкаста

Читаем telegram-каналы в виде новостной ленты (+ бонусом rss)

Шаги построения рекомендательной системы в обучении персонала

Широкое распространение в последние годы получили программы, которые пытаются предсказать, какие объекты будут интересны пользователю, имея определенную информацию о его профиле. До 2006 года такие алгоритмы не пользовались популярностью. Но все изменилось осенью 2006 года, когда компания Netflix предложила разработчикам 1 000 000$ за лучший алгоритм предсказания. Конкурс продлился 3 года.

Python в Visual Studio Code – февральский релиз 2021

Мы рады сообщить, что стал доступен релиз расширения Python для Visual Studio Code от февраля 2021 года. Вы можете загрузить расширение Python из Marketplace или установить его прямо из галереи расширений в Visual Studio Code. Если у вас уже установлено расширение Python, вы также можете получить последнее обновление, перезапустив Visual Studio Code. Вы можете узнать больше о поддержке Python в Visual Studio Code в документации.

Этот выпуск включает интеграцию с TensorBoard и улучшения работы с кодом с использованием Pylance. Если вам интересно, вы можете изучить полный список улучшений в нашем журнале изменений.

Расширяющийся нейронный газ

При проведении проверок с использованием моделей машинного обучения одной из часто решаемых задач является задача кластеризации. Например, необходимо разбить на несколько кластеров отзывы клиентов на мобильное приложение (задача тематического моделирования). Для задач кластеризации часто используют модель k-means. Это обусловлено её простотой и понятностью. Однако, у этого алгоритма есть один большой недостаток - необходимость изначально задать число кластеров. Эта проблема прекрасно решается с помощью расширяющегося нейронного газа. Расширяющийся нейронный газ строит граф, пытаясь приблизить распределение данных.

Семейный бюджет, Google sheets и Python

Сегодня расскажу еще одну историю из своей жизни - в этот раз не про свой “чудо-сервер” в двух частях, а про что-то более приземленное, но так или иначе связанное с технологиями. По моему субъективному мнению подсчет личных финансов крайне полезное занятие и я очень надеюсь, что данная статья замотивирует вас или поможет вам начать “считать деньги” и не влезать в кредиты и т.п.

Собственно речь пойдет о том, как мы с супругой ведем семейный бюджет, как к этому пришли и о планах на будущее.