​​Имитационное обучение

Чтобы обучить роботов выполнять полезные задачи, нужна целая команда робототехников, которая их запрограммирует. Чем сложнее задача, тем больше времени необходимо на ее реализацию.

Для упрощения работы мы можем вместо ручного программирования просто показывать роботу новый навык, которому он обучится с помощью имитации. Это называется имитационным обучением.

В новой статье мы поговорим об имитационном обучении, а также узнаем:
- как передать навыки людей роботам
- чем отличается имитационное обучение от обучения с учителем
- подходы к имитационному обучению и как они работают

Читайте нашу новую статью по ссылке: https://deepschool-pro.notion.site/6ad66bb2ef494cafab421409dbc2b91c?pvs=4

​​Шамиль Мамедов

Ранее мы рассказывали, как создаем наши посты:
- над материалами работает целая команда инженеров и ресерчеров
- мы ревьюим посты друг друга
- а в конце редактор правит текст, чтобы его было легче читать

Также мы познакомили вас с частью нашей команды: Ксюша, Саша, Марк и Илья.

А в этот раз о себе расскажет Шамиль:

"Я делал магистерскую по Automation and Control Engineering. Control Engineering — это что-то типа Reinforcement Learning, но работает 😅
Кроме шуток, так я познакомился с робототехникой и захотел заниматься исследованиями в данной области. В России это можно делать в Университете Иннополис. Там я и занимался ресерчем, а еще вел занятия по робототехнике для студентов. Мы работали с шагающими роботами и роборуками.

Мои друзья в Иннополисе занимались DL и CV, и я тоже начал интересоваться этой движухой.
После трех лет работы в университете я выбирал между PhD и началом новой карьеры в ML. В итоге выбрал PhD. Cначала получил несколько отказов, а потом пришел хороший оффер из Бельгии. Я решил поехать посмотреть, как там пытаются двигать робототехнику вперед. Параллельно с PhD я решил углубить свои знания по ML, взял курсы на Coursera по ML и DL от Andrew Ng и прошел ML от Тинькофф. После этого решил внедрять больше ML в свою работу.

Моя научная работа связана с обучением роботов манипулировать деформируемыми объектами (например, складывать рубашку или сгибать кабель в нужную форму). Методы, с помощью которых я пытаюсь решить эту задачу, схожи с model-based RL. Для моделирования деформируемых объектов я использую комбинацию машинного обучения и механики. Применение только машинного обучения требует много данных, а собирать реальные данные очень затратно. Комбинация ML и физики делает модели более sample efficient, так как законы физики служат в качестве inductive bias. Еще одно требование к моделям — время инференса, ведь мы хотим очень быстрые модели для их использования внутри оптимизаторов.

Почти все статьи, которые я написал в DeepSchool, так или иначе связаны с моим исследованием.

В свободное время я занимаюсь спортом (недавно решил пробежать марафон и уже пару месяцев готовлюсь к нему), готовлю и иногда путешествую по Европе."

У Шамиля есть свой блог: там можно больше узнать о Шамиле и посмотреть его публикации 🔥

В комментариях можно пообщаться с Шамилем и задать интересующие вопросы 🙂

Посты, над которыми Шамиль работал в нашем канале:
- Нейронные дифференциальные уравнения
- Базовые методы аугментации временных рядов
- Как решать графовые задачи с помощью нейросетей
- Гессиан
- Иммитационное обучение
- Обучение скрытых динамических моделей по частичным наблюдениям

Few-shot learning

Во время работы часто не хватает данных для обучения модели. А бывают ситуации, когда размеченных примеров совсем мало, например, менее 10 штук.

Чтобы решить эту проблему и учить модели на нескольких примерах, придумали целый класс методов: few-shot learning.

В новой статье вы познакомитесь с этим подходом, а также узнаете:
- чем отличаются meta-learning, metric-learning и non-episode learning
- как устроены эти методы
- и как представить имеющиеся данные во время обучения

Читайте статью по ссылке: https://deepschool-pro.notion.site/Few-shot-learning-0235073c4fef402daca77513232d058a?pvs=4

Продолжаем определять качество фото лица

В первой части мы узнали, что такое задача определения качества фото лиц, зачем она нужна и какие у нее метрики. А сегодня разберемся с тем, как эту задачу можно решить.

В новой статье мы расскажем:
- как определить качество фото с помощью сравнения лиц разных людей
- какие есть проблемы в предложенных решениях
- и как решить задачу без разметки

Читайте статью по ссылке: https://deepschool-pro.notion.site/Face-Image-Quality-Assessment-Part-2-8df5ffb339bd4bf9a74b863006e8867a?pvs=4

Лекция "Погружение в 3D CV"

Если вы тоже стали чаще замечать термины, задачи и инструменты из мира 3D, вам интересно узнать, что они значат, и что происходит в индустрии, приходите на открытую лекцию "Погружение в 3D CV".

На лекции вы узнаете:
- какие задачи решают в 3D
- почему таких задач становится больше
- с чего начать погружение в эту область
- почему CV-инженеру важно знакомиться с 3D
- что такое SLAM, SfM, SMPL, NeRF и другие баззворды🐝

А также мы представим программу курса "3D Computer Vision" и подарим скидки участникам🎁

📌 Лекция пройдет в субботу, 11 ноября, 12:00 мск

💡 Всем, кто зарегистрируется на встречу, мы отправим miro-схему с описанием направлений и инструментов в 3D — поможет быстро сориентироваться и погрузиться.

Регистрируйтесь по ссылке!

Pre-commit hook

Линтеры — это полезно. Они помогают держать наш код в чистоте с помощью соглашений (об этом мы писали в нашей заметке). Но как заставить разработчиков запускать линтер перед каждым пушем в репозиторий?

Начать использовать git-hook.

Этот инструмент автоматизирует вызов скриптов при работе с git. Например, запустит тесты или вызовет линтер.

В новой статье мы коротко рассказали про этот инструмент и привели пару примеров.

Читайте по ссылке и используйте: https://www.notion.so/deepschool-pro/Pre-commit-hook-b52f6b7fef0f4907b51457646b322266?pvs=4

Gentle Reminder: завтра в 12:00 онлайн-лекция "Погружение в 3D CV"

Приходите, чтобы познакомиться c "объемной" версией компьютерного зрения. Покажем примеры задач и объясним основные термины.

Регистрируйтесь по ссылке ниже — после регистрации пришлем схему, где показали, как связаны термины 3D CV между собой + краткая статья про каждый.

Зарегистрироваться!

Подключайтесь к лекции "Модель камеры и калибровка"!

Вот-вот начнем

https://youtube.com/live/4DE3-qkdtNs?feature=share

​​Провели лекцию "Модель камеры и калибровка"

Объяснили:
- откуда берутся те самые параметры камеры для калибровки
- что такое однородные координаты и зачем их вводят
- как устроены методы калибровки в OpenCV и как их применять на практике
- зачем калибровать камеры на одинаковой модели iphone у разных пользователей, чем чреваты погрешности в несколько пикселей и другие практические вопросы

А также рассказали про нашу программу 3D Computer Vision, почему мы ее создали и что осваивают студенты к концу курса.

Напоминаем, что до 17 ноября 23:59 мск вы можете присоединиться к ней со скидкой 10%!

Запись лекции
Домашнее задание
Страница курса

День открытых дверей курса CV Rocket

На следующей неделе стартует 6-й поток CV Rocket🚀
Это курс для тех, кто хочет закрыть пробелы в знаниях Computer Vision и освоить весь путь создания DL-проектов: от сбора данных до деплоя веб-сервисов.

Эту программу можно рассматривать как повышение квалификации инженеров CV. На ней наши студенты:
🔹 перенимают лучшие практики ведения экспериментов
🔹 ускоряют обучение и инференс нейросетей
🔹 создают веб-сервисы
🔹 автоматизируют их деплой
🔹 настраивают мониторинг приложений
🔹 решают задачи краудсорсинга, распознавания лиц, текстов, генерации и другие

Что особенного в нашей программе:
🔸 12 спикеров из разных отраслей и компаний
🔸 21 лекция, 17 из которых — онлайн
🔸 5 семинаров вопрос-ответ со спикерами программы
🔸 5 ML-кейсов для групповой работы в zoom
🔸 2 больших end-to-end проекта, которые с гордостью можно добавить в резюме
🔸 сильное комьюнити студентов, которые помогают друг другу и по курсу, и в работе

📌 В эту субботу, в 12:00 мск, мы расскажем подробнее о программе, ответим на все ваши вопросы и подарим скидку на обучение! 🎁

А пока можно познакомиться с программой и оставить заявку на консультацию на сайте курса.
На консультации мы поможем определить, подходит ли курс под ваши цели и задачи и ответим индивидуально на вопросы — оставить заявку

Подключайтесь ко дню открытых дверей курса CV Rocket!

Вот-вот начнём!

Ссылка: https://youtube.com/live/mqGmDS4GkUw?feature=share