• AI, машинное обучение, нейросети – в чём отличие

    Искусственный интеллект — Машинное обучение — Глубокое (глубинное) обучение — Нейронные сети. Всё это взаимосвязанные, но не тождественные понятия. Давайте разберёмся.

    Про искусственный интеллект мы уже говорили неделю назад.

    Машинное обучение (machine learning, ML) — это подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных к обучению: ученые «скармливают» системе большой объём (прежде размеченных) данных, которые они хотят, чтобы машина умела определять. И машина просеивает эти данные через себя и учится определять: это нужный мне объект, это не он, это снова нужный мне объект. И так со временем система становится способной распознавать заданные объекты: от цифр до животных, от самолётов до типов растений.

    В основном о машинном обучении говорят в контексте big data и data mining, поскольку методы machine learning умеют самостоятельно выявлять в эмпирических данных прежде неизвестные закономерности и делать прогнозы.

    Глубинное (глубокое) обучение напрямую связано с нейронными сетями. По сути, слово «глубинное» обозначает степень сложности (глубины) обучения нейросети и указывает на то, что обучение в данном случае производится на больших (глубоких) выборках данных.

    Искусственные нейронные сети (neural networks, NN) представляют собой упрощенный аналог естественных нейронных сетей, существующих в головном мозге человека. Несмотря на то, что современные нейросети устроены в полторы тысячи раз проще, чем головной мозг крысы, они успешно решают интересные и нетривиальные задачи. Например, на их основе построены такие продукты, как: Prisma по стилизации фотографий под художественные картины, Mubert, пишущий электронную музыку, OpenFace, распознающий лица даже внешне похожих людей, NeuralTalk, описывающий картины в нескольких предложениях, медицинский сервис ImagineCare, следящий за состоянием пациента.

  • Искусственный интеллект: история и развитие

    04.09.2017 Блог

    Термин «Искусственный интеллект» впервые был употреблён в далёком 1956 году на Дармутской конференции (Гановер, штат Нью-Гэмпшир, США). Целью новой области науки, получившей название «Искусственный интеллект» (ИИ, Artificial Intelligence, AI), было изобрести суперкомпьютер, симбиоз человеческого и машинного интеллекта, который выполнял бы функции головного мозга человека с не меньшим, а то и большим успехом. «Мы попытаемся понять, как обучить машины использовать естественные языки, формировать абстракции и концепции, решать задачи, сейчас подвластные только людям, и улучшать самих себя,» — говорилось в программе конференции.

    10 лет спустя, в 1966 году была протестирована программа для общения ELIZA, названная так в честь Элизы Дулитл, персонажа пьесы «Пигмалион» Бернарда Шоу, обучавшейся языку «высшего класса людей». По сути, ELIZA была виртуальным собеседником и могла довольно разумно (в рамках возможностей технологии AI на тот момент) отвечать на простые вопросы.

    В 70-е годы искусственный интеллект затронул сферу медицины…

  • Kuznech Nature Аware

    20.05.2017 Блог

    20 мая сотрудники Kuznech участвовали сразу в двух экологических акциях: посадке деревьев под Приозерском и уборке леса от несанкционированных свалок в микрорайоне Бронка (Пениковское поселение, Ленинградская область).

    Всего в этот день наши волонтёры посадили более 300 саженцев сосны, ели и других хвойных культур в рамках «Всероссийского дня посадки леса». Сажали на месте, где в 2015 году была проведена сплошная санитарная рубка леса, поражённого насекомыми-вредителями – в 2010 году был сильный ураган, поваливший много деревьев, лес поредел, ослаб и не смог сдержать атаку жуков-короедов.

    01

    02

    А в Бронке собрали и вывезли 2 пухто мусора и целую машину с прицепом старых покрышек. Смотрите фото до и после!

    Бронка ДО

    Бронка ПОСЛЕ

    Помимо разовых выездных акций мы собираем макулатуру и стараемся минимизировать объём выбрасываемого неперерабатываемого мусора в нашем петербургском офисе.

    Когда бескорыстно делаешь доброе дело, на душе сразу становится хорошо. Присоединяйтесь к нам!

    03

  • Все по местам: кто, как и зачем автоматизирует мерчандайзинг

    ShelfMatchБольшая головная боль многих производителей и ритейлеров – мерчандайзинг. Контроль за наличием товара на полках, правильностью выкладки, соответствием планограмме – как разобраться с этим всем, например, поставщику, работающему с федеральной сетью магазинов?

    Организационно вопрос можно решать по-разному: набирать штат своих мерчандайзеров, полагаться на сотрудников магазина ,отдать проблему на откуп внешнему агентству или комбинировать эти способы.

    Но как бы то ни было, эту работу необходимо координировать и оптимизировать. В этом на помощь приходят технологии, о которых мы сегодня и поговорим.

    Первоначально мерчандайзинг («завезенный» в Россию международными монстрами типа Coca-Cola, Philip Moris и др.) предполагал собой переписывание вручную каждой ассортиментной позиции и ее расстановки, занесение данных в таблицы Excel и т.д.

    Затем на помощь пришла цифровая фотография, хотя, и этот способ требовал серьезной обработки результатов. Да и достоверность отчетов нельзя было гарантировать – кто знает, где и когда, был сделана фотография, не поленился ли автор «дорисовать» содержимое полок в редакторе.

    Сейчас мы имеем дело с практически полной автоматизацией процесса. Задача полевого мерчандайзера сводится к тому, чтобы сделать качественный снимок и отправить его на распознавание. Отчет и рекомендации система может выдать сама.

    Как это работает…

  • Мерчандайзинг: технологии визуального распознавания на службе у ритейла

    Merchandising.ru
    Портал Merchandising.ru разместил статью о возможностях технологий Kuznech для ритейла, рассказав о сервисах ShelfMatch и Similar4.

    Читать статью…

  • Kuznech — модератор на AI Conference 2017

    25.04.2017 Новости

    25 апреля в Москве проходит «AI Conference», в ходе которой ведущие эксперты обсуждают вопросы, связанные с использованием искусственного интеллекта в бизнесе. Интеграция AI в бизнес повышает эффективность работы компании, позволяет прогнозировать поведение клиентов и спрос на конкретные товары, снизить издержки, упростить контроль рутинных задач, выбрать наиболее выгодные стратегии развития.

    Модератором второй части конференции выступает Михаил Погребняк, СЕО Kuznech. В сессии принимают участие представители компаний Amazon, IBM East Europe / Asia, Microsoft, HeadHunter, Visionlabs, Skolkovo. Обсуждаемые на сессии вопросы:
    — Deep learning для e-commerce
    — Машинное обучение в рекрутинг
    — Технологии распознавания лиц в банках
    — Цифровая трансформация бизнеса и демократизация искусственного интеллекта
    — Реальная польза от виртуального ассистента
    — AI в автомобильной индустрии и сервисной робототехнике
    — Бизнес-модели с использованием AI

  • Встреча с Michelin на French Tech Connect

    06.04.2017 Новости

    6 апреля в Инновационном центре Сколково состоялась встреча Kuznech с руководителями корпорации Michelin.

    Следуя цели способствовать прогрессу передвижения товаров и людей, Группа Мишлен разрабатывает, производит и продает шины для всех видов техники. Также Мишлен издает туристические путеводители, гиды по отелям и ресторанам, дорожные карты, атласы и предлагает цифровые продукты и услуги, способствующие развитию мобильности.

    Группа Мишлен представлена в 170 странах мира на пяти континентах, насчитывает 68 заводов, расположенных в 17 странах. В Группе Мишлен работает 111 700 человек. Все научные исследования и разработки осуществляются в Технологическом центре Мишлен с подразделениями в Европе, Северной Америке и Азии. В России компания активно развивается с 1997 года и сегодня предлагает на рынке шины для всех сегментов рынка: легковые, грузовые, сельскохозяйственные, авиационные, шины для крупногабаритной и двухколесной техники. В 2004 году был открыт первый в России среди иностранных шинных брендов завод Мишлен по производству легковых шин в деревне Давыдово (Орехово-Зуевский район, Московская область), а в 2011 году на базе завода открыт цех по восстановлению грузовых шин. В компании Мишлен в России работает около 1000 человек.

    Сегодня компания продолжает наращивать свой технологический и инновационный потенциал в сфере устойчивого развития мобильности, привлекая к сотрудничеству различные компании, в том числе, из смежных сфер деятельности. Так, среди прочего, Группа Мишлен активно интересуется проектами из сферы «Индустрия 4.0 и Интернет вещей в промышленности» и пригласила Kuznech на презентацию решений по распознаванию изображений в реальном времени с целью контроля качества изготавливаемой продукции и автоматического определения степени износа шин.

    Встреча прошла энергично и плодотворно. Представители Группы Мишлен проявили неподдельный интерес к технологиям Kuznech, активно задавали вопросы о возможностях конкретного применения технологий для нужд Michelin.

    Благодарим Сколтех за предоставленную площадку для общения!

  • С наступающим 2017!

    29.12.2016 Блог

    Дорогие друзья, неравнодушные к компьютерному зрению и нейронным сетям!
    Подходит к концу год, который был сложным для многих из нас.
    Но, подводя итоги, давайте найдём в себе силы вспомнить то хорошее и светлое, что случилось с нами в этом году: приобретения, победы, радость и тепло, которые мы получили и отдали.
    Пусть не только наступающий год будет успешнее уходящего: пусть и мы сами станем лучше. Хоть немного.
    Сами станем той переменой, которую хотим видеть в этой жизни.
    Чин-чин!

    Всегда ваша,
    Команда Kuznech

    v5

  • Kuznech на Форуме субъектов малого и среднего предпринимательства Санкт-Петербурга

    16.12.2016 Новости

    Одновременно с No Man Retail 15 декабря в выставочном комплексе Ленэкспо проходил XIV Форум субъектов малого и среднего предпринимательства Санкт-Петербурга.

    В секции ЦРПП (Центра Развития и Поддержки Предпринимательства) Kuznech выступил с презентацией своего решения LikeThis – сервиса мобильного распознавания объектов на фото.

    Мероприятие посетил Губернатор Санкт-Петербурга Георгий Сергеевич Полтавченко.

    5

    Другие фото с Форума…

  • Как прошёл No Man Retail Demo Day

    15.12.2016 Новости

    Спустя почти месяц после основной питч-сессии, 15 декабря в Бизнес-инкубаторе «Ингрия» прошёл демонстрационный день конкурса No Man Retail.

    Ритейлеры, эксперты, инвесторы и технологические ритейл-стартапы собрались на одной площадке с целью запуска перспективных проектов и поиска деловых связей.
    В круглом столе «Как IT в ритейл войти? (ver 2.0)» приняли участие Наталья Шкиртиль, со-основатель Babadu, Константин Синюшин, венчурный инвестор TheUntitledVentures, Михаил Кудинов, коммерческий директор VeeRoute.

    Kuznech представил проект «ShelfMatch» для автоматического анализа полки в супермаркете.

    10

    Другие фото с No Man Retail Demo Day…