Дратути Антон @blog_toxa Канал в Telegram

Дратути Антон

Дратути Антон
Мемы и личные размышления про управление, код, ml и здравый смысл.

Сейчас руковожу командой OCR in VLM в Яндексе.

Автор: @toshiksvg
3,698 подписчиков
113 фото
23 видео
Последнее обновление 19.03.2025 08:58

Похожие каналы

Сиолошная
57,511 подписчиков
epsilon correct
7,195 подписчиков
Information Retriever
2,510 подписчиков

Технологии машинного обучения: влияние на производство и будущее отрасли

Машинное обучение (МО) — это область искусственного интеллекта, которая активно меняет наши представления о производстве и автоматизации. С применением нейронных сетей и алгоритмов, способных к обучению на больших объемах данных, предприятия самого разного масштаба начинают развивать новые подходы к традиционным процессам. На сегодняшний день технологии машинного обучения внедряются в различные аспекты производственной деятельности — от планирования и контроля качества до управления цепочками поставок. Всё это происходит на фоне глобальных изменений в экономике и промышленности, когда компании стремятся повысить свою конкурентоспособность и снизить затраты. В этой статье мы рассмотрим текущее состояние и влияние машинного обучения на производственные процессы, а также поговорим о возможностях и вызовах, которые оно приносит.

Как машинное обучение улучшает производственные процессы?

Машинное обучение позволяет производственным предприятиям обрабатывать большие объемы данных в реальном времени, что дает возможность принимать более обоснованные решения. Например, с помощью алгоритмов анализа данных можно предсказать сбои в работе оборудования и заранее провести профилактическое обслуживание, тем самым минимизируя простои.

Кроме того, технологии машинного обучения помогают оптимизировать управление запасами, что снижает затраты и уменьшает риски дефицита материалов. Также благодаря автоматизации процессов, основанной на машинном обучении, повышается общий уровень качества продукции.

Какие примеры использования нейронных сетей в производстве?

Нейронные сети находят широкое применение в различных отраслях. Например, в автомобилестроении они используются для анализа изображений с камер на производственной линии, что позволяет выявлять дефекты на ранних этапах сборки.

В пищевой промышленности нейронные сети могут анализировать данные о качестве продукции и автоматически регулировать параметры производственного процесса для соблюдения стандартов высокого качества. Это значительно повышает эффективность и надежность производственных операций.

С какими вызовами сталкиваются компании при внедрении машинного обучения?

Одним из главных вызовов является нехватка квалифицированных специалистов в области анализа данных и машинного обучения. Многим предприятиям трудно найти и удержать профессионалов, способных разрабатывать и настраивать алгоритмы.

Кроме того, компании могут столкнуться с проблемами интеграции новых технологий в существующие системы, что требует значительных инвестиций в обновление инфраструктуры и времени на обучение персонала.

Каковы перспективы развития технологий машинного обучения в производстве?

Перспективы развития машинного обучения в производстве кажутся многообещающими: ожидается, что технологии станут более доступными благодаря снижению стоимости вычислительных ресурсов и росту количества платформ для обучения.

Сочетая машинное обучение с другими инновациями, такими как Интернет вещей (IoT) и большие данные, компании смогут создавать более интеллектуальные и адаптивные производственные системы, которые будут быстро реагировать на изменения рынка и потребностей клиентов.

Как может машинное обучение изменить будущее производства?

Машинное обучение может привести к коренным изменениям в производственных процессах, сделав их более гибкими и эффективными. Это позволит компаниям быстрее адаптироваться к изменениям на рынке и повышать свою конкурентоспособность.

Помимо этого, внедрение технологий машинного обучения может привести к созданию новых бизнес-моделей и подходов к производству, что изменит само понимание того, как мы производим и распределяем товары в современном мире.

Телеграм-канал Дратути Антон

На канале MLE шатает Produnction вы сможете погрузиться в захватывающий мир черной магии с нейронными сетями в Yandex. Здесь автор @toshiksvg расскажет вам о различных инструментах разработки, поделится курьезными случаями и выразит свое мнение об IT индустрии. Вы узнаете о последних технологических новинках, тенденциях и интересных проектах, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом. Присоединяйтесь к нам, чтобы быть в курсе всех событий в мире технологий и стать частью сообщества, увлеченного разработкой и инновациями.

Дратути Антон Последние сообщения

Post image

Итак, ML Party уже меньше, чем через час!

Таймлайн:
19:10Константин Кузнецов расскажет, как из простого TTS сделать настоящие аудиокниги;
19:45Евгений Паринов покажет, что такое поисковый аукцион Яндекс Маркета и как он работает;
20:20Антон Клочков (это я) продолжу серию рассказов про развитие картиночной мультимодальности в Яндексе!

Те, кто в офлайне — увидимся!

Те, кто в онлайне, ловите ссылочки:
🔼 YouTube: https://youtube.com/live/fx3o5Jr9quY?feature=share
🔼 VK: https://vkvideo.ru/video-17796776_456241501

Приходите слушать все доклады!

18 Mar, 15:06
812
Post image

5 подписчиков получат по 20$ 🤯

В честь своего дня рождения я решил разыграть небольшую сумму. Изначально идея была просто 5 подписок ChatGPT Plus, но потом я подумал, что у всех разные запросы, а потому просто денюжка будет полезна 🤩.

Правила очень просты:
1. Быть подписаным на канал;
2. Жмякнуть кнопку — участвовать.

Через неделю подведём итоги и выберем 5 победителей. А дальше там уже порешаем, чо куда можно перевести 😎.

Участников: 256
Призовых мест: 5
Дата розыгрыша: 23:59, 24.03.2025 MSK (6 дней)

17 Mar, 08:19
1,047
Post image

Cursor

Пока ходил на дорожке, посмотрел ролик про использование Cursor 😍. Его мне скинули в комментах к одному из постов — спасибо за полезный контент! Вот ссылка: https://youtu.be/2PjmPU07KNs.

В ролике автор делает приложение для парсинга Reddit. В практическом смысле это решение вряд ли нужно, но как обучающий пример — самое оно. Я проникся этим инструментом, особенно возможность редактировать отдельные куски кода и интерактивно обновлять дизайн-доку. Надеюсь, в скором времени доберусь его попробовать 😊.

В течение всего ролика меня не покидала мысль: "Как же полезно писать дизайн-доки", потому что построение приложения строится именно на нём. Чем точнее будут описаны все твои требования, тем лучше получится приложенька.

Думаю, если у вас грамотная архитектура, а ещё вы придерживаетесь модульности на проекте, то Cursor может помочь с улучшением отдельных модулей (при условии, что есть хорошая дизайн-дока для этого модуля). Но пока не встречал примеров его применения в крупных проектах 😍.

Чтобы подобные инструменты действительно работали в сложных задачах, они должны имитировать поведение реальных разработчиков. Представим, что где-то возник баг, и его надо отладить (допустим, приложение можно запустить в дебаг режиме):
1. Запускаем GDB и снимаем корку 🏥 (если нужно);
2. Находим место бага 🤨;
3. Начинаем исходя из входных данных по стектрейсу двигаться выше и выше, пытаясь обнаружить, где что-то пошло не так (и не тупо, а проходимся по доп зависимостям, которые через AST какой-нибудь в IDE подгружаются) 🔼;
4. Попутно ставим принты или брейкпоинты, если нужно 🤓;
5. Если нужно, запускаем всякие тулзы, типа профилировщиков .

И это уже всё напоминает какую-то экспертную систему, к которой мы обязательно придём. Думаю, как я уже писал в одном из прошлых постов (https://t.me/blog_toxa/352), в этом году умных агентов станет куда больше 🔼.

Если мы говорим про людей, то те, кто уже сейчас экспериментируют с инструментами вроде Cursor, могут в будущем стать в разы производительнее. Пока что они просто нарабатывают опыт и интуицию в работе с такими системами. И когда придёт очередное решение, которое уже будет работать "огого!", ребятки уже будут в курсе, как это использовать, а не пытаться вкатываться 🤔.

Интересное нас будущее ждёт!

16 Mar, 20:54
1,211
Post image

Чо по графику работы?

16 Mar, 12:08
1,321