In the past few years, triplet loss-based metric embeddings have become a de-facto standard for several important computer vision problems, most notably, person reidentification. On the other hand, in the area of speech recognition the metric embeddings generated by the triplet loss are rarely used even for classification problems. We fill this gap showing that a combination of two representation learning techniques: a triplet loss-based embedding and a variant of kNN for classification instead of cross-entropy loss significantly (by 26% to 38%) improves the classification accuracy for convolutional networks on a LibriSpeech-derived LibriWords datasets. To do so, we propose a novel phonetic similarity based triplet mining approach. We also improve the current best published SOTA (for small-footprint models) for Google Speech Commands dataset V2 10+2-class classification by about 16%, achieving 98.37% accuracy, and the current best published SOTA for 35-class classification on Google Speech Commands dataset V2 by 47%, achieving 97.0% accuracy. ...
Creating Strong AI means to develop artificial intelligence to the point where the machine’s intellectual capability is in a way equal to a human’s. Science is definitely one of the summits of human intelligence, the other being the art. Scientific research consists in creating hypotheses that are limited applicability models (methods) implying lossy information compression. In this article, we show that this paradigm is not unique to the science and is common to the most developed areas of human activities, like business and engineering. Thus, we argue, a Strong AI should possess a capability to build such models. Still, the known tests to confirm the human-level AI do not address this consideration. Based on the above we suggest a series of six tests of rising complexity to check if AI have achieved the human-level intelligence. ...
The importance of ECG classification is very high now due to many current medical applications where this problem can be stated. Currently, there are many machine learning (ML) solutions which can be used for analyzing and classifying ECG data. However, the main disadvantages of these ML results is use of heuristic hand-crafted or engineered features with shallow feature learning architectures. The problem relies in the possibility not to find most appropriate features which will give high classification accuracy in this ECG problem. One of the proposing solution is to use deep learning architectures where first layers of convolutional neurons behave as feature extractors and in the end some fully-connected (FCN) layers are used for making final decision about ECG classes. ...
Здесь не будут рассматриваться вопросы управления проектами, а сосредоточимся на двух последних проблемах, сводящихся к адекватной оценке стоимости проекта. Адекватная оценка стоимости проекта важна как для заказчика, так и для исполнителя проекта. В данной статье автор анализирует четыре основные модели оценки трудоемкости разработки информационных систем и предлагает способы использования моделей типа функциональных точек при управлении проектами разработки информационных систем и контрактами по их разработке. Оптимизация бизнес-процессов. Документирование, анализ и управление. ...
Некоторое время назад нам довелось выполнять консалтинговый проект по разработке архитектуры достаточно крупной и нетривиальной информационной системы. И если вопрос построения архитектур-кандидатов казался более или менее очевидным, то вопрос выбора архитектуры из кандидатов, как оказалось, не столь проработан. В данной статье излагается метод выбора архитектуры информационной системы (ИС), к которому мы пришли в результате реализации двух аналогичных проектов. ...
В книге рассматриваются основы оценки и аттестации зрелости процессов создания и сопровождения программных средств и информационных систем, полностью соответствующие источнику - техническому отчету ISO/IEC TR 15504, состоящему из девяти частей. Определяется эталонная модель оценки и аттестации зрелости процессов жизненного цикла, предназначенная для практического применения при разработке конкретных моделей оценки и аттестации зрелости процессов жизненного цикла программных средств или информационных систем. Материалы могут быть использованы: заказчиками в тендерах, компаниями разработчиками и производителями, системными интеграторами, занимающимися инжинирингом, реструктуризацией, реинжинирингом, поставкой информационных технологий и связанными с ними услугами. Установленная во второй части ISO/IEC TR 15504 эталонная модель аттестации (оценивания) зрелости процессов и усовершенствования этих процессов может быть использована не только для процессов видов деятельности, связанных с программными средствами и информационными технологиями. ...