Сегодня мы поделимся опытом создания решения автоматизации процесса уборки полей и разберемся с особенностями обучения ML-моделей для агропромышленной отрасли. Это очень объемная тема, поэтому мы начнем с особенностей работы с данными в агротехе, и обсудим, как ML-решения помогают формировать задания для агрономов и почему точной модели не всегда достаточно, чтобы спланировать уборку полей. В следующих постах перейдем к более детальному разбору. Узнать о применении ML в агротехе
Поступая в аграрную академию, я не думал, что когда-нибудь стану сотрудником ИТ-компании. Подозреваю, что служба персонала ЛАНИТ тоже не ожидала, что будет собеседовать агрономов. И вот уже в штате «ЛАНИТ-Интеграции» у меня возникло желание написать в блог на Хабре и ближе…
Хотите упростить жизнь себе и своим близким? Тогда вам стоит обратить внимание на некоторые очень интересные факты, которые были обнаружены в рамках научных исследований и экспериментов. Психология – это наука, достижения которой могут очень сильно повлиять на то, как вы…
О важности документации на проекте знают все, начиная от технических заданий на реализацию заканчивая пользовательской документацией. Про важность документации и необходимости документировать написано множество статей. Здесь мы расскажем о том как упростить команде жизнь используя подход Everything-as-Code. И как нам это позволило упростить выпуск необходимых документов. Читать далее