Итак, что такое роботизированная автоматизация процессов? Проще говоря, это использование компьютерных программ в форме программных роботов для стандартизации и автоматизации воспроизводимых бизнес-процессов.
Представьте себе, что робот сидит на компьютере и выполняет те же нажатия клавиш компьютера, что и люди. Хотя для этого не требуются физические роботы, программные роботы, как правило, имитируют деятельность человека, работая с приложениями так же, как это делает обычный человек.
Машинное обучение (Machine Learning или ML) – одна из самых быстро развивающихся технологий сегодня. Разработчики ML ищут подходящую платформу для своих проектов с целью разработки приложений машинного обучения. Перечисленные здесь основные фреймворки машинного обучения удовлетворяют современные потребности разработчиков наиболее эффективным образом.
Машинное обучение согласно Википедии – это научное исследование статистических моделей и алгоритмов, помогающих вычислительной системе эффективно и независимо выполнять поставленные задачи, полагаясь исключительно на выводы и шаблоны, извлеченные из обучающих или полученных данных. Это подмножество технологий искусственного интеллекта. Таким образом, оно автоматически повышает производительность в зависимости от времени, взаимодействия и опыта, а также наиболее важного сбора полезных данных, относящихся к распределенным задачам.
Уже много лет компьютерные технологии развиваются с высокой степенью успеха. Человеческие жизни положили начало эпохе разработки мощных компьютерных систем для реализации своих мобильных приложений во всех вертикалях мира, будь то медицина, образование, бизнес и многое другое, с использованием соответствующих устройств.
За последние несколько лет открытая (open source) микропроцессорная архитектура RISC-V перешла из существующих только на ПЛИС элементов в настоящий кремний, и сейчас вы можете купить микроконтроллер RISC-V со всеми возможными функциями.
Недавно появился интересный чип из Китая под названием Sipeed M1, который оснащен двухъядерным процессором RISC-V с тактовой частотой 600 МГц, набором входов/выходов, а также процессором обработки нейронной сети. Мы видели этот чип раньше, но теперь Seeed Studios продает его в форм-факторе Raspberry Pi Hat. Данная плата позиционируется и как дополнительная плата для Raspberry Pi, и как отдельный вычислительный модуль.
TensorFlow – это библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом для задач машинного обучения и численных расчетов с использованием графиков потоков данных. Узлы графа представляют математические операции, в то время как ребра графа представляют многомерные массивы данных (тензоры), которые «текут» между ними. Эта гибкая архитектура позволяет развертывать вычисления на одном или нескольких процессорах или графических процессорах на настольном компьютере, сервере или мобильном устройстве без переписывания кода.
Первоначально разработанный командой Google Brain для проведения машинного обучения и исследований глубоких нейронных сетей, TensorFlow достаточно универсален, чтобы его можно было применять в самых разных областях. В этой статье вы узнаете, как установить TensorFlow на Raspberry Pi.
Intel Math Kernel Library – это библиотека математических функций с открытым исходным кодом для приложений глубокого обучения. Библиотека ускоряет процессы глубокого обучения и подобных математических аппаратов. Она содержит векторизованные и многопоточные блоки, которые можно использовать для реализации глубоких нейронных сетей с интерфейсами C и C++.
Несмотря на такую высокую производительность библиотеки, ее можно связать с платформой Arduino, и в этой статье будет показано, как это сделать.
Недавно со сцены на конференции NVIDIA по технологиям графических процессоров было объявлено о новом оборудовании, ориентированном непосредственно на радиолюбителей, преподавателей и студентов, модуль Jetson Nano и комплект разработчика Jetson Nano.
В последние год или два произошел резкий скачок доступности встраиваемого оборудования, способного выполнять задачи машинного обучения, и в результате мы увидели начало кардинальных изменений в применении машинного обучения ив том, как может быть построен Интернет вещей.
Во время выступления Injong Rhee на прошлогодней конференции Google Next в Сан-Франциско Google анонсировал два новых аппаратных продукта: плату разработки и USB-ускоритель. Оба продукта были построены на базе Edge TPU от Google, их специализированной интегральной микросхемы типа ASIC, разработанной для реализации возможностей машинного обучения.
Спустя почти год, аппаратное обеспечение незаметно перешло в статус «Beta» под названием «Coral», и теперь можно приобрести и плату разработки и USB-ускоритель для реализации проектов машинного обучения и искусственного интеллекта.
Интересные особенности проявляются в случае последовательного соединения обучающихся матриц. Это легко может быть получено при помощи промежуточных запоминающих устройств для использования системы значений, выходящих последовательно с первой обучаемой матрицы в качестве входной системы для второй матрицы.
Таким образом, например, слова могут быть распознаны по отдельным буквам, распознанным первой матрицей. Дальше это можно расширить до распознавания предложений за счет использования другого промежуточного контура. Эти методы схожи со способностью живых организмов к восстановлению искаженных слов, например, неправильно произнесенных.
Структура нейрона Адалина и метод его адаптации достаточно просты и поэтому позволяют построить электронный полностью автоматический элемент. Для создания такого элемента необходимо уметь запоминать значения коэффициентов усиления так, чтобы их можно было изменять электронными методами.