أراك في الشارع دوجي. ترى دائما الكلاب في الشارع. شخص ما لا يلاحظها على الإطلاق ولا يعاني من متاعب ، ولا توجد هذه العذاب العقلي ، وبصفة عامة ، يمكننا أن نفترض أن لديهم قواعد في الشارع. لكن انت! ولاحظ ، وعيناك في مكان رطب ، يعتقد المرء: "الكلب. نعم ، لطيف جدًا ، كنت آخذها ولكني لا أستطيع ذلك. لكنه مباشر ، لكن ليس بأي حال من الأحوال ". وذهب بعيدا. لكنه أخذ صورة ، القوية.
فيما يلي بعض الأولاد الصغار الذين تحتاج إلى رمي الموقع الجغرافي للحيوان في الوقت الحالي وصورتين.
هناك أولئك الذين يريدون حقًا العثور على رفيقهم الهرب أو أي شيء آخر صغير. أنا فقط أريد حقاً العثور على حيوان أليف بهذا. إنهم أنفسهم يضعون الإعلانات ، ويتصفحون البوابات والأقبية ومواقع مختلفة.
2019 مواتية لمزيد من الحلول التكنولوجية. ومشروعنا بعنوان العمل PetSI (PetSearchInstrument) هو ذلك تماما.
مفهوم
في إطار "
التعلم الجيد من
أجل التواصل الاجتماعي" في مجتمع "علوم البيانات المفتوحة" ، نعمل مع
9851754 وفريقنا على
إنشاء خدمة للبحث عن الحيوانات المفقودة ، حيث يمكن للمالك تحديد صورة للحيوان وعنوان الفقد وغيرها من الخصائص ، وبالمقابل نتلقى أكثر صلة بالموضوع من وجهة نظرنا خوارزمية للإبلاغ عن الحيوانات التي تم العثور عليها أو مشاهدتها.
خوارزمية موجزة لخدمتنا: نقوم بتجميع البيانات (الصور ، والموقع ، والسلالة ، وما إلى ذلك) من عدة مواقع ، ونحول الصور من خلال شبكة عصبية إلى متجه ، ونقوم بالتدريب ونظهر أقرب جيران للصورة المدخلة. تجد الحيوان المفقود ، ويعود الحيوان إلى المنزل. الجميع سعداء)
بالإضافة إلى البحث عن الحيوانات الأليفة المفقودة ، نقوم بتطوير نظام توصيات لتسريع إضافة حيوانات الإيواء إلى مالكيها الجدد. على الرغم من أننا لا نملك إحصائيات حول سلوك المستخدم على الموقع ، فإننا نستخدم التوصيات المستندة إلى المحتوى بناءً على التشابه المرئي.
ما هو بالفعل هناك
- فريق ممتاز من المبتدئين والمهنيين ذوي الخبرة.
- http://petsiai.ru - نموذج أولي يعمل مع واجهة ويب لإدخال صورة لحيوان وعرض تلك المشابهة (سيتوفر النموذج الأولي في غضون بضعة أيام بعد النشر) ؛
- خط أنابيب الآلي لجمع ومعالجة المعلومات ؛
- تحديث قاعدة بيانات الحيوانات (حوالي 11000 كلاب و 6000 القطط.).
تحت غطاء محرك السيارة
التنمية جارية في الثعبان. نستخدم مكدس التكنولوجيا التالي:
- عامل الميناء ، Gitlab CI / CD لنشر التطبيق ؛
- Google Kubernetes Engine لاستضافة خدماتنا وتطبيقاتنا ؛
- Scrapy ، RabbitMQ لجمع البيانات ؛
- Sklearn ، keras ل ML ؛
- Django ، قارورة ، Bootstrap للموقع ؛
- Elasticsearch للبحث عن النص.
لمزامنة جميع مراحل سير العمل لدينا ، نستخدم Airflow:
جمع البيانات متعدد المراحل. أولاً ، تقوم العناكب بجمع المعلومات وإرسالها بشكل طفيف إلى قائمة الانتظار. على الجانب الآخر من قائمة الانتظار ، تقوم المعالجات الخاصة بتحويل البيانات إلى النموذج المطلوب (على سبيل المثال ، تحويل النص إلى عنوان) وإضافته إلى DBMS.
يتم التحقق من صحة البيانات التي تم جمعها وإرسالها إلى نماذج التدريب. تمت كتابة خدمة خاصة للموقع الذي يقوم بتنزيل البيانات والنماذج الجديدة ، كما يبدأ أيضًا إعادة فرز نتائج البحث لكل مستخدم. تستغرق الدورة بأكملها حوالي 8 ساعات.
كيف نستخدم التعلم الآلي وتحليل البيانات:
- تحديد الجنس حسب النص ؛
- تعريف السلالة حسب النص ؛
- تخصيص عناوين من الرسائل ؛
- تجزئة الصورة
- ترجمة الصورة إلى ناقل و ANN.
خطط فورية
- تأكيد إمكانية تشغيل المشروع وتوصيل الزوج الأول من "الحيوانات الأليفة المفقودة سيد" ؛
- تطوير التعاون مع الملاجئ وتبسيط مطابقة الزوج المضيف للحيوانات الأليفة ؛
- التعاون مع الموارد الأخرى وجعل الخدمة سهلة الاستخدام قدر الإمكان.
تعال إلينا!
لمزيد من التطوير ، نحتاج إلى:
- مقاتلي الجيوش الأمامية والخلفية.
- ML-المتخصصين.
- مهندسو البيانات ومسؤولو النظام لدعم وظيفة خط الأنابيب ؛
- DevOps لنشر التطبيقات على k8s والمساعدة في إدارتها ؛
- الحرفيين العنكبوت (scrapy) ؛
- الصحفيون للترويج للمشروع ؛
- المبرمجين في الثعبان.
لماذا قد تحتاج هذا:
- المسؤولية الاجتماعية إذا كانت تهمك. فجأة ، هل ترغب في الاستفادة؟
- مشروع حقيقي حيث يمكنك تنفيذ مهاراتك الرائعة أو ضخها ؛
- أنت غريب وتذهب إلى كل مكان تدعو إليه. هذا هو أيضا خيار جيد.
- أنت نفسك كنت تبحث عن حيوان أليف ، وانت تعرف كيف تشعر ؛
- أم أنك الشخص الذي لا يمكنه المرور فقط على الأحداث في الشارع ، لكنك لا تعرف ماذا تفعل بها.
هناك خطة. تحتاج الناس في الفريق.
اكتب شخصية أو املأ
النموذج وانضم!
بدلا من الاستنتاج
أخيرًا ، قمنا بإعداد مجموعة مختارة من كلاب الميم والكلاب المماثلة من الملاجئ التي وجدناها باستخدام خوارزمياتنا