Часы работы: 10 - 19 (Москва)

г. Пенза, ул. Суворова 64б, 6 этаж

Новости
Как в CodeInside обучали нейросети и тестировали AI

Хакатон — проверка для команды

Или как CodeInside  проверил технологии будущего

Когда за дело берется команда CodeInside, можно быть уверенным, что заказчик получит продукт или программное решение экспертного уровня. Каждый из наших разработчиков понимает, насколько важно учиться, постоянно совершенствуя свои навыки и квалификацию, чтобы завтра быть первыми в индустрии.

— Мы живем в мире, где новые технологии появляются быстрее, чем профессионалы успевают их осваивать. Чтобы стать экспертом в разработке, нужно владеть самыми современными инструментами в нашей отрасли — это и AI и МL технологии. Поэтому любой программист, желающий преуспеть на рынке труда, уже сейчас активно изучает новые направления и продукты, инструменты для разработки софта и пытается работать с ними,  — считает руководитель CodeInside Максим Семенкин. Хакатон, который в компании прошел 21 и 22 апреля, стал для нашей команды настоящим экспериментом и опытом работы с нейросетями.

— Мы придумали кейс с созданием сервиса автоматического заказа питьевой воды, и решили написать приложение с использованием нейросети и веб-камеры, — поясняет Максим Семенкин. — Уже в ходе эксперимента мы поняли, что нашего обычного подхода и инструментария не хватает, чтобы быстро справиться с процессом обучения нейросети. Наша идея сервиса автоматического формирования заказов на доставку питьевой воды в офис была основана на принципе распознавания по изображениям пустых бутылок от полных по целостности этикетки.

Казалось, что обучить сеть распознавать пустые бутылки и формировать автоматически бланк заказа, а затем отсылать письмо поставщику воды легко. Но хакатон показал, что нам нужно научиться работать с нейросетями, и принцип работы с этой технологией отличается от привычных стандартов.

Как в CodeInside обучали нейросети и тестировали AI

 

— Не смотря на то, что нам пока не удалось создать прототип действующей модели, наш эксперимент вышел удачным. Во-первых, мы проверили команду CodeInside в новом деле. Поняли, что AI и ML требуют от разработчиков совершенно иных навыков и подходов, чем в обычной разработке софта, — считает Максим.

Хакатон — это хороший повод научиться чему-то новому. Часто рабочего времени не хватает на обучение новым навыкам, а хакатон помогает и сплотить команду, и проверить ее в деле, и вдохновить всех участников на освоение новых технологий.

Основные сложности у команды возникли в первый день работы над проектом. Они были связаны с обучением сетей. Мы поняли, что для работы нужно иное аппаратное обеспечение, стандартных мощностей не хватает. Как только участники хакатона увидели первые результаты обучения нейросети, стало понятно, как надо подготовить изображения и какие технологии применить, чтобы обучение пошло быстрее.

— На второй день, когда проблемы с обучением нейросети были устранены, первое обучение прошло удачно, все разработчики начали ликовать и строить планы на будущее. На волне первого успеха появились новые идеи применения технологии уже в нашей постоянной работе. В итоге нам удалось успешно обучить нейросеть различать изображения пустых бутылок. Кроме того, был сделан каркас приложения: серверная и клиентские части, интеграция с IP-камерой, с TensorFlow. Осталось дообучить нейросеть на новых данных, и все должно заработать.

CodeInside получил локальную базу предобученных данных, которую можно использовать в дальнейшей работе и готовить другие модели. Фактически мы начали осваивать облачные хостинги для того, чтобы обучать модели. Во время хакатона мы научились интеграции web-камеры. Программисты всерьез заинтересовались работой с нейросетями и на заключительной сессии хакатона решили изучать технологию и теорию нейросетей.

 




Как в CodeInside обучали нейросети и тестировали AI