Umelé neurónové siete – mágia alebo realita?

Umelé neurónové siete napodobňujú funkciu ľudského mozgu tým, že vytvoria matematickú verziu navzájom prepojených neurónov. Tým získajú schopnosť učenia sa, ktorá sa využíva v mnohých aspekotch moderného života. Ako príklady spomeňme rozpoznávanie tvárí z obrázkov či predpovedanie pohybov na finančných trhoch. Server chronicle.com priniesol zaujímavý profil histórie umelých neurónových sietí Read more…

Smart zámky prichádzajú

O pár rokov bude naša domácnosť plne inteligentná (teda smart). Už teraz máme smart telefóny, termostaty, merače spánku a budíky, či priamo inteligentné postele. Najnovším trendom sú inteligentné zámky, na ktorých odomknutie namiesto kľúča stačí mobil. Jedným príkladom je [Sesame]((http://www.theverge.com/2015/2/25/8107501/sesame-smart-lock-announced). Pozrite si video v akcii:

25 rokov jazyka Python

Programovací jazyk Python vytvoril v roku 1990 holandský softvérový inžinier Guido van Rossum. Odvtedy sa stal jedným z najpoužívanejších jazykov, pričom v roku 2014 bol 8. najpopulárnejším na celom svete podľa indexu TIOBE. Tento rok sa Python dožíva 25 rokov svojej existencie. Pri tejto príležitosti server acm.org zverejnil zaujímavý rozhovor Read more…

Milióny riadkov kódu

Vlastním smartfón, vlastním tablet, veľkým fanúšikom Androidu som sa však nikdy nestala. Na rovinu, človek tu nemá toľko možností ako pri výbere balenej tresky – spomenutý Android, Windows 8 alebo iOS, ktorý stále úspešnejšie vyprázdňuje peňaženky kúpychtivej slovenskej populácii (prečo, neviem posúdiť).Detská naivita začína útočiť. Naprogramujem si vlastný OS. Aké Read more…

Alternatívne spôsoby monitorovania spánku

Včera sme písali o prístroji Sense, ktorý slúži na bezdrôtové monitorovanie kvality spánku. Dnes server Co.DESIGN priniesol detailný prehľad alternatívnychriešení v rôznych cenových hladinách. Zaujímavé body analýzy: Monitorovanie spánku je biznis v objeme 330 miliónov amerických dolárov ročne. Najlacnejším riešením je mobilná aplikácia, ktorá meria kvalitu spánku pomocou akcelerometrov (napr. Read more…

Začíname S YALMIPom: 04. Všeobecný distribučný problém

V predchádzajúcej časti sme videli ako naformulovať distribučný problém s 2 výrobcami a 2 zákazníkmi. Teraz úlohu naformulujeme pre ľubovolný počet výrobcov a zákazníkov. Uvažujeme, že máme $n$ výrobcov, pričom $i$-tý výrobca vie vyrobiť maximálne $p_i$ produktov pre $i=1, \ldots, n$. Každý zákazník pritom požaduje celkovo $s_j$ produktov pre $j=1, Read more…

“Použitie Support Vector Machine na klasifikáciu dát” : Výskum a zber dát (časť 1.)

Moju doterajšiu prácu na projekte s názvom **”Použitie Support Vector Machine na klasifikáciu dát”** by som rozdelila do nasledovných štyroch fáz: Výskum Zber dát Spracovanie a klasifikácia dát Vyhodnocovanie výsledkov a úspešnosti V mojom druhom príspevku som sa rozhodla podrobnejšie venovať prvým dvom fázam. Fáza 1: Výskum Mala som ideu. Read more…

Začíname s YALMIPom: 03. Nelineárna optimalizácia

YALMIP dokáže formulovať ľubovolné optimalizačné problémy bez ohľadu na to, či sú ohraničenia a účelová funkcia lineárne alebo nelineárne. Treba si však dôsledne uvedomiť, že nelineárne problémy sú vo všeobecnosti veľmi ťažko riešiteľné. Naviac hrozí riziko, že riešenie bude iba lokálne optimálne. Ako príklad nelineárnej optimalizácie si zoberme nasledovnú úlohu: Read more…