я работал в компании которая использовала несколько тыс индусов смотрящих в камеры наблюдения
наш отдел сделал систему которая автоматически выполняла туже работу при помощи AI
после чего компания поставила нашим начальником такого чела что в течении полугода все уолились из отдела
Здравствуйте, sergey2b, Вы писали:
S>amazon Go оказалось фикцией и в реальности вместо AI за камерами следило несколько тыс индусов
S>я работал в компании которая использовала несколько тыс индусов смотрящих в камеры наблюдения S>наш отдел сделал систему которая автоматически выполняла туже работу при помощи AI S>после чего компания поставила нашим начальником такого чела что в течении полугода все уолились из отдела
S>вывод AI не нужен
Годный вброс AI- это хайповое название ML. Нейросетку натренировать нужно размеченными данными на миллионы картинок, — которых размечать дешевле зааутсорсить, чем нанимать локальных американцев.
Представь тесла "автопилот" везёт тушку американца с доходом 200к в год- где команды отдаются с чудовищным лагом челом в трусах и шлепках, жующим снеки с карри за 1$ в день.
Здравствуйте, Артём, Вы писали:
Аё>Представь тесла "автопилот" везёт тушку американца с доходом 200к в год- где команды отдаются с чудовищным лагом челом в трусах и шлепках, жующим снеки с карри за 1$ в день.
я видел фото и видосы нащих индусов, сразу вспоминаеться книга хижина дяди тома
причем весь этот рабский барак организовал выпускник MIT phd по видеопроцессингу, весь такой культуный и интелентный
сейчас принципал в Амазоне
Здравствуйте, sergey2b, Вы писали:
S>причем весь этот рабский барак организовал выпускник MIT phd по видеопроцессингу, весь такой культуный и интелентный S>сейчас принципал в Амазоне
Наверное, эти условия привычны для той локации. Те индусы, что phd- уже в Амазоне принципалы.
S>наш отдел сделал систему S>после чего компания поставила нашим начальником такого чела что в течении полугода все уолились из отдела
Ну должны же повышение и премия за сделанную систему достаться кому надо, а не всяким там из низшей касты, которые делали.
Здравствуйте, sergey2b, Вы писали:
S>amazon Go оказалось фикцией и в реальности вместо AI за камерами следило несколько тыс индусов
Эта история хороший пример журналистики построенной на хайпе.
Действительно, Amazon Go закрывают в штатах (но не в UK).
Действительно, тысячи индусов сидели и смотрели в камеры.
Но что упущено:
1) Тысячи индусов были нужны, чтобы обкатать технологию. Постепенно их количество уменьшалось.
2) Amazon Go строился с прицелом продавать технологию другим ритейлерам, но этот проект не взлетел, так как продавцы обходятся дешевле, чем оборудование и стоимость сервиса. Крупные ритейлеры, где за счет масштаба эта технология могла бы окупиться, не хотят подсаживаться на Amazon, так как разумно полагают, что тогда Амазон еще и весь оффлайн ритейл захватит.
3) В США технология сталкивается с законодательными ограничениями, так как по сути снимает биометрию с покупателей. В этом случае покупатель должен дать согласие на снятие и хранение своих биометрических данных.
Здравствуйте, sergey2b, Вы писали:
S>Приходиться все время доучивать модель тк товар и его упаковка постоянно меняются S>Иными словами без индусов система не работает
Дарю идею
1) пишешь API , микросеовисы, весь феншуй
2) картинки переправляешь в амазон механическую индейку.
Здравствуйте, sergey2b, Вы писали:
S>Приходиться все время доучивать модель тк товар и его упаковка постоянно меняются S>Иными словами без индусов система не работает
Кажется, что с этим как раз и должны справляться большие модели, которые позволяют не переобучать модель для новых данных, а позволяют делать one shot learning. Работает это примерно как с лицами, где тебе не надо нейросеть переучивать на каждое новое лицо. Там есть нейросеть для поиска лиц и нейросеть, которая для лица выдаёт вектор признаков (эмбеддинг). Все люди в базе — это и есть эти вектора-признаки. Идентификация по лицу — это поиск ближайшего вектора в этом пространстве.
Тот же CLIP, обученный на огромном массиве данных, позволяет для изображения получить его эмбеддинг. Новый товар — в базе новый эмбеддинг, с которым надо сравнивать. Сейчас есть подходы и поновее, но принцип особо не изменяется. Разве что в 3D идёт течение, что тоже только больше точности сулит.
Здравствуйте, Артём, Вы писали:
Аё>Дарю идею Аё>1) пишешь API , микросеовисы, весь феншуй Аё>2) картинки переправляешь в амазон механическую индейку.
тк я постоянно ныл что они закалибали меня со своим багфиксом
я в том числе написал для системы модуль который сохранял изображения которые не удлалось класифицировать
но не тупо не смогли опознать сохранячем — модуль пытаеться использовать разные фильтры изобраджения, выравниввание положения и еще какие то ухиширения
Здравствуйте, sergey2b, Вы писали:
S>но не тупо не смогли опознать сохранячем — модуль пытаеться использовать разные фильтры изобраджения, выравниввание положения и еще какие то ухиширения
Из моего небольшого опыта- если модель кал (тессеракт), то фильтры и смещения-вращения это только подгонка под одни corner case, которая ломает другие. Сохранять нераспознанное для разбора пост фактум — это правильно.
Здравствуйте, Alekzander, Вы писали:
A>Представляешь, с каким грохотом обрушится эта пирамида? Которая уже шатается? A>Будет нейроинвестиционная нейрозима, а кризис затронет всю IT-отрасль.
Не будет никакой нейрозимы, нейросети делают многое такое, что традиционным программированием сложно достичь и позволяют браться за задачи небольшой командой или даже в одно лицо, к которым раньше даже подступаться не стали бы. Например качественный нечеткий поиск картинок, перевод текста и т.д. Я вот тут сейчас изучаю работу сеток и меня прёт, что буквально на коленке в сотню строк на питоне и учебном датасете собирается переводчик с английского на русский, причем с корректным синтаксисом. Правда в простейшем виде слегка галлюцинирует. Поржал:
Оригинал: Guests can cook at the fully equipped kitchens.
Перевод сетки: В ресторане подают блюда местной кухни.
В датасете: Вы сможете самостоятельно готовить себе еду на полностью оборудованной кухне.
Но в принципе строит корректные предложения с правильным синтаксисом. И это не гуглтранслейт, это локальная программа, обученная на простейшей учебной сетке за 15 минут. Реально простой (на технологиях примерно 2015-го года). Несколько более сложные должны давать лучший результат, я еще не ошел до них
А ведь даже, чтобы такой результат достичь без нейросеток, пришлось бы кодить и кодить, предварительно словари составив. И все-равно я не помню, чтобы традиционные переводчики умели гладко с точки зрения синтаксиса переводить с учетом морфологии, времен глаголов и др.
Здравствуйте, MaximVK, Вы писали:
MVK>1) Тысячи индусов были нужны, чтобы обкатать технологию. Постепенно их количество уменьшалось.
Ну в этом, какбе снейкойловость этого вашего AI. Очень легко сделать AI, который будет работать в 50% случаев. Реально сделать AI, покрывающий 80%. Если очень постараться, то можно выжать 90%. А дальше усилия возрастают экспоненциально, и каждый следующий процент дается в 10 раз сложнее предыдущего.
А потом оказывается, что отдать всю работу команде кожаных рабов получается дешевле, чем постоянно глючащей шайтан-машине и чуть меньшей команде посвященных сектантов, умеющих расставлять метки.
Но карьеры в AI так не строятся. Они строятся, находя нишу, где 50% вызовет вау-эффект, дальше этот процент победно доводится до 80% под растущие вливания инвесторов, после чего со словами "ну последние шаги вы уж как-нибудь сами осилите", и забрав большую часть бонусов, находится новый проект, где надо сделать 50%. А старый через пару лет закроют, повесив всех собак на последователя, но слишком многим людям на новых местах будет выгодно закрыть на это глаза.
Q>Но карьеры в AI так не строятся. Они строятся, находя нишу, где 50% вызовет вау-эффект, дальше этот процент победно доводится до 80% под растущие вливания инвесторов, после чего со словами "ну последние шаги вы уж как-нибудь сами осилите", и забрав большую часть бонусов, находится новый проект, где надо сделать 50%. А старый через пару лет закроют, повесив всех собак на последователя, но слишком многим людям на новых местах будет выгодно закрыть на это глаза.
Здравствуйте, Michael7, Вы писали:
M>Но в принципе строит корректные предложения с правильным синтаксисом. И это не гуглтранслейт, это локальная программа, обученная на простейшей учебной сетке за 15 минут. Реально простой (на технологиях примерно 2015-го года). Несколько более сложные должны давать лучший результат, я еще не ошел до них
Никому не нужна программа, которая "в принципе строит корректные предложения с правильным синтаксисом". Всем нужна программа, чтобы она переводила как Lazytech или Виленская, только бесплатно. Это то, что мошенники пообещали рынку. И чего они никогда не достигнут, потому что... миллион раз уже обсуждалось, почему.
Рынок тупой, он не исследует научную сторону вопроса. Но когда в очередной раз обещания не будут выполнены, дойдёт даже до рынка. И он обвалится.
