Машинное обучение сейчас является горячей темой. Кажется, что каждый день появляется новое применение, о котором мы даже не догадывались. Машинное обучение можно использовать по-разному: от улучшения вашего покупательского опыта до повышения эффективности. В этом посте мы обсудим 16 самых интересных способов использования машинного обучения, о которых вы, вероятно, не знали! 18 способов использования машинного обучения 1. Прогнозирование поведения клиентов Машинное обучение..

Недавно я завершил четвертый проект программы Udacity Self-Driving Car, в котором мы рисуем линии полос на предоставленном нам видео. Не буду врать, это был для меня самый сложный проект курса. Я немного объясню, почему это так, но я подумал, что сначала дам вам свои выводы: Компьютерное зрение - темное искусство У Jupyter Notebooks есть цель, но они не должны использоваться для вашего реального кода. Линтеры потрясающие Когда я впервые начал это, я думал, что это будет..

Tesla, известный производитель электромобилей, меняет облик автомобильной промышленности, выпуская передовые беспилотные автомобили. Автомобили Tesla оснащены самым современным аппаратным и программным обеспечением, в том числе разветвленной сетью датчиков и камер, которые позволяют им перемещаться по дорогам, пробкам и другим препятствиям с поразительной точностью. Однако ключом к технологии автономного вождения Tesla является огромное количество данных, собираемых с ее автомобилей...

Это первая часть (вероятно) серии из двух частей, посвященных моему опыту участия в Udacity DiDi Challenge Когда был объявлен DiDi Challenge , я не был уверен, стоит ли тратить на него свое время. Несколькими месяцами ранее, между объявлением Nanodegree и началом семестра 1, Udacity провела серию соревнований, на которые подписались тысячи, но я полагаю (если судить по DiDi Challenge) лишь несколько десятков прошли. Я воздержался, потому что был настолько сосредоточен на..

Быстро развивающаяся революция На рубеже 20-го века первые автомобили начали передвигаться по дорогам. В те первые дни для автомобилей они делили дорогу с конными повозками. В то время лошади были довольно надежными по сравнению с этой новой «бета-технологией». Всадники могли легко управлять лошадьми, и они не производили столько шума, как их младшие преемники. Перенесемся через 100 лет. Королевский автомобиль правит дорогами, а конные повозки можно увидеть только в кино или..

Возможность создавать согласованные карты окружающей среды и различать движущиеся и неподвижные части мира - ключевая возможность как для мобильных роботов, так и для автономных автомобилей. Им нужны согласованные карты для определения местоположения или планирования пути, и они должны воспринимать движение и учитывать свое движение во время навигации. Люди, велосипедисты, автомобили и другие динамические объекты, движущиеся в окружающей среде, создают проблемы для картографирования роботов..