Содержание

• Часть 1: Получаем данные

В прошлой части, удалось распарсить сайт Додо-пиццы и загрузить данные об ингредиентах, а самое главное — фотографии пицц. Всего в нашем распоряжении оказалось 20 пицц. Разумеется, формировать обучающие данные всего из 20 картинок не получится. Однако, можно воспользоваться осевой симметрией пиццы: выполнив вращение картинки с шагом в один градус и вертикальным отражением — позволяет превратить одну фотографию в набор из 720 изображений. Тоже мало, но всё же попытаемся.

Попробуем обучить Условный вариационный автоэнкордер (Conditional Variational Autoencoder), а потом перейдёт к тому, ради чего это всё и затевалось — генеративным cостязательным нейронным сетям (Generative Adversarial Networks).

Автор изображения: Chuchilko

Не так давно, после завершения очередного конкурса на Kaggle — вдруг возникла идея попробовать сделать тестовое ML-приложение.
Например, такое: "помоги роботу сделать пиццу".

Разумеется, основная цель этого ровно та же — изучение нового.

Захотелось разобраться, как работают генеративные нейронные сети (Generative Adversarial Networks — GAN).

Ключевой идеей было обучить GAN, который по выбранным ингредиентам сам собирает картинку пиццы.

Ну что ж, приступим.

Странно, но поиск по хабру не дал никакого упоминания о книге Криса Гильбо — Стартап за $100 (в оригинале: Guillebeau Chris: The $100 Startup. Reinvent the Way You Make a Living, DO What You Love, and Create a New Future).
Впрочем, это можно объяснить стремлением большинства хабражителей перестать работать на кого-то и замутить наикрутейший стартап, который вскоре превратится в мегакорпорацию типа Google, Facebook, Apple, ну или хотя-бы Microsoft.
Да, на меньшее никто не соглашается, и в ожидании когда инвесторы начнут давать миллионы на очередную гениальную идею, мы продолжаем ездить на работу, уставать от унылых совещаний и разгребать чужие дедлайны.

Книга Криса Гильбо, совсем не об этом.

Такой замечательный девайс, как Kinect не мог не обратить на себя внимание различных самоделкиных. И через неделю после начала продаж протокол контроллера был взломан.

Уже работает сайт openkinect.org и теперь Kinect можно попробовать использовать для различных инстралляций или в качестве продвинутого сенсора робота.

Scratch — это среда для обучения школьников программированию.

В этой среде можно создавать и играть с различными объектами, видоизменять их вид, перемещать их по экрану, устанавливать формы взаимодействия между ними. Это объектно-ориентированная среда, в основе которой лежит принцип конструктора LEGO и в которой программы собираются из разноцветных блоков-кирпичиков команд точно так же, как собираются из разноцветных кирпичиков конструкторы Лего.

Очередная новость от Willow Garage — теперь робот PR2 умеет открывать холодильник, находить бутылку нужной марки пива и доставать эту бутылку.

ArduIMU — это реализованный на базе Arduino блок инерциальных датчиков (Inertial measurement Unit) для коптера (спасибо vlady за уточнение). Этот вертолёт имеет на борту 4 инфракрасных датчика и один ультразвуковой, благодаря чему он может автоматически обходить препятствия.

Итак, первая встреча участников LiveStreet-сообщества состоялась!
Она прошла в субботу 20 марта в небольшом банкетном зале чешской пивной «Пилзнер».
Большое спасибо всем, кто смог прийти, и всем, кто хотел, но по тем или иным причинам не смог это сделать.

Решил сделать шпаргалку для Arduino :)
Чаще всего я подглядываю нумерацию выводов и pin mapping. Но решил вывести блоки и с основными функциями ардуино.
Результат под катом.

Студент из Великобритании Robert Stephenson написал программу для iPhon-а, управляющую движениями робота-шестинога с помощью акселерометра.

отсюда