[VIP] Программа «АвтоПилот / AvtoPilot»
— программа автоматически рассылает вашу рекламу в социальные сети в сотни групп Целевой Аудитории
— новый — автопилот умеет рассылать одновременно — 5 реклам с разные соц сети одновременно
— одноразовая оплата, быстрая окупаемость, видео настройки и техподержка (контакты ниже)
— Автопилот — скрипты, это — 2 года безупречной работы, это официальный сайт программы, с тех-поддержкой.
ПОДРОБНЫЙ СОСТАВ СКРИПТОВ ВИП ПАКЕТА:
— Facebook — сборщик групп — соберет ваши группы в которые после пойдет реклама
— Facebook — отправит одну рекламму в группу с картинкой текстом и вашей реферальной ссылкой
— Facebook — отправит две разные рекламы в одну группу
— Facebook — отправит видео рекламу в группу
— ВКонтакте — отправит рекламу в каждую группу с возможностью менять тексты и картинки…
— ВКонтакте — отправит видео рекламму в группы
— Google+ — соберет Ваши группы для дальнейшей рекламы
Как работает автопилот: от А до Я
— Google+ — если у Вас групп нет, скрипт вступит в самые многочисленные сетевые группы — сообщества
— Google+ — отправит рекламу ваш текст, ссылку и картинку в группы
Источник: openssource.bz
Представляем «Автопилот»
«Автопилот» — умный помощник для работы с «вечнозелёным» контентом, который поможет получать больше трафика, вовлечённости и охвата для ваших постов. Рассказываем, почему мы его сделали, чем он полезен и объясняем, как он работает.
Что такое «Автопилот»
«Автопилот» — инструмент для работы с контентом, который долго остаётся актуальным, его ещё называют «вечнозелёным». Такие посты можно публиковать несколько раз с определённой периодичностью, потому что они не привязаны к конкретной дате.
Например, вы медиа о медицине и у вас есть статья о гриппе, которую много читают во время эпидемий. Такие материалы не нужно часто и много обновлять — вряд ли за один сезон появится новый научно-доказанный способ борьбы с заболеванием. Достаточно немного поменять подводку и картинку, чтобы снова рассказать о материале подписчикам.
Мы рассказывали про особенности работы алгоритмических лент в соцсетях — из-за них органические охваты для постов сильно упали
И таких кейсов много — издания и компании делают всё больше хорошего контента, но аудитория просто не видит его в соцсетях . Можно отслеживать такие «вечнозелёные» статьи и посты вручную, а можно доверить всё «Автопилоту», который сам находит удачные публикации и планирует их заново.
Из-за умных лент соцсетей посты видят 10−15% подписчиков страниц компаний и брендов, но если повторять публикации с большим промежутком, то они приводят новых читателей, расширяют охват каждого поста. За последние пару лет это стало общепринятой практикой среди медиа и продуктовых компаний.
Мы сделали «Автопилот», чтобы вы не тратили время на рутинные действия, а сосредоточились на креативной части работы. Экономия времени значительная: у опрошенных нами специалистов «вечнозелёный» контент — это ~30% публикаций в соцсетях, на его поиск и повтор они тратят 4−20 часов в месяц.
«Автопилот» может сэкономить практически всё это время — с ним достаточно поменять подводку и обсудить публикацию с коллегами, всё остальное он сделает за вас. Если вы делаете много хорошего контента, то это простой способ получить новую аудиторию, больше трафика, охвата и вовлечённости.
Тарифы Амплифера — подробная статья в блоге
Сейчас «Автопилот» доступен для всех пользователей Амплифера бесплатно. После 22 марта он будет работать только у пользователей новых тарифов , которые мы запустили на днях. Есть время спокойно попробовать «Автопилот» в работе и оценить пользу.
Как он работает
«Автопилот» изучает вышедшие посты и предлагает в план публикаций самые удачные из них. Что значит самые удачные? Такими он считает посты, которые собирают больше всего лайков, репостов, комментариев, переходов по ссылкам . Он выбирает лучшие из них и планирует их наперёд по вашему расписанию.
«Автопилот» работает с помощью алгоритма, который изучает публикации по формуле. Он присваивает баллы каждому посту, который подошёл по вашим настройкам. В формуле учитывается количество переходов по ссылке, охват, количество лайков, репостов и комментариев. Также «Автопилот» проверяет, как давно выходил пост, чтобы не повторять публикации, которые выходили недавно.
Например, есть два поста с такими показателями:
- 190 кликов, 30 лайков, 12 комментариев, 3 репоста, последний раз выходил полгода назад — отличный пост, «Автопилот» запланирует его ещё раз;
- 12 кликов, 2 лайка, 1 комментарий, 0 репостов, последний раз публиковался 2 недели назад — так себе, не подходит.
Всё зависит от особенностей вашего проекта и ваших постов. «Автопилот» выбирает лучшие посты относительно вашего проекта, а не отсекает публикации по каким-то абсолютным общепринятым значениям — он учитывает вашу специфику.
Если ваши публикации обычно собирают по 25 кликов, 2 лайка, 1 комментарию и репосту, то пост с 50 кликами, 7 лайками, 2 комментариями и репостами «Автопилот» скорее посчитает удачным и запланирует ещё раз.
Где находится Автопилот и как его настроить
«Автопилот» включается в настройках проекта, в разделе «Профессиональные инструменты». Во всплывающем окне вы найдёте все опции «Автопилота». Помочь разобраться в них поможет инструкция в Справочном центре и объясняющее видео.
«Автопилот» сам выбирает подходящие для повтора посты, хранит информацию о последнем повторе, предлагает посты не чаще определённого интервала, повторяет пост в расписание так, чтобы вы могли сами изменить или удалить его, если он не подходит.
Когда вы настроите «Автопилот» и он запланирует посты, то придёт уведомление в самом Амплифере, на почту и в чат-боты, что всё готово. Посты «Автопилота» помечаются в плане публикаций соответствующим тегом и с ними можно работать, как с обычными постами: редактировать, менять подводки, картинку, тему и так далее.
Эту публикацию запланировал «Автопилот»
Попробуйте «Автопилот» и расскажите нам
Мы доработали «Автопилот», чтобы его настройки были простыми и понятными и им могли пользоваться как можно больше людей. Всегда рады обратной связи — расскажите нам по почте или в чате внутри Амплифера, что вам нравится и не нравится в работе «Автопилота — мы сделаем его ещё лучше.
Попробуйте «Автопилот» для работы с «вечнозелёным» контентом — экономьте часы на рутине, получайте больше трафика, охвата и вовлечённости для каждого поста
И не забудьте рассказать про «Автопилот» своим друзьям в соцсетях ↓
Источник: amplifr.com
Разобрали принцип работы автопилотов в современных авто. Насколько это безопасно?
Машина с автопилотом считается транспортом следующего поколения и мечтой многих автолюбителей: ведь чтобы добраться до нужно места, не нужно будет крутить руль. Сиди себе в салоне и спи, автомобиль доедет до нужного места сам.
На самом деле, автопилот для гражданских авто существует уже сейчас. Машины под управлением искусственного интеллекта можно встретить даже на дорогах Москвы, но как это все работает?
Рассказываем всю правду про современные беспилотные машины.
Какие бренды делают авто с автопилотом
Машина с автопилотом от американского стартапа.
Единой системы автопилота нет, потому что в 2010-х годах многие крупные автомобильные бренды начали разработку собственного беспилотного программного обеспечения.
Систему датчиков для анализа дороги и препятствий можно установить практически на любую машину. Так что у ведущих автопроизводителей нет какой-то специальной модели авто для тестирования автопилота.
Основой любого авто с беспилотным управлением является искусственный интеллект, который должен мгновенно принимать решения, учитывая поступающие данные с датчиков и камер, установленных по всей машине.
На сегодняшний день автопилот разрабатывают и тестируют следующие производители:
▪️ General Motors
▪️ Ford
▪️ Mercedes Benz
▪️ Volkswagen
▪️ Audi
▪️ Nissan
▪️ Toyota
▪️ BMW
▪️ Volvo
▪️ Tesla
Автопилот тестирует даже Apple. Правда не слишком хвастается результатами. В прошлом году ее автопилот признали худшим из имеющихся в США.
Куда лучше дела у Google. Для них умное авто разрабатывает компания Waymo, дочернее предприятие Alphabet.
У Яндекса тоже есть свои беспилотные авто на базе Toyota Prius. Каждый такой беспилотник обходится компании примерно в $90 000, из них $30 000 – стоимость самой машины.
Цену увеличивают те самые модули для автономной езды и сертификация, о которой мы поговорим позже.
Беспилотные авто реально сами ездят? На самом деле нет
Так видит дорогу автопилот автомобиля.
В идеале машина с автопилотом работает автономно, то есть водителю не нужно жать на педали и перехватывать управление даже в сложных дорожных ситуациях. Но это пока лишь в теории.
У Tesla на сегодняшний день самый продвинутый по своей функциональности автопилот, но даже он официально называется «интеллектуальный помощник водителя». То есть полностью доверить ему управление авто ещё нельзя.
Общество инженеров автомобильной промышленности (SAE) выделяет шесть степеней автономность машин. Полная автономность – это последняя, шестая степень. С таким автопилотом водитель лишь задает конечный пункт маршрута, а процесс передвижения полностью ложится на программное обеспечение.
Все 6 степеней автономности машин по версии Общества инженеров автомобильной промышленности.
Сегодня на дорогах общего пользования можно встретить машины с функцией беспилотного управления третьего уровня автономности. Пока это максимум, до чего дошли автопроизводители.
В недалёком будущем машины с автопилотом 6-й степени автономности обязательно появятся. А пока за рулем обязательно должен сидеть человек для перехвата управления, если система не справляется.
Что умеют беспилотные авто сегодня
Дорога «глазами» искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект автопилота в наше время может не только анализировать динамичную дорожную обстановку в реальном времени, но и «узнавать» людей, животных и неодушевлённые преграды.
Это не говоря о распознавании дорожной разметки, сигналов светофора и дорожных знаков.
Для этого программа постоянно анализирует данные с датчиков, которых можно разделить на 4 вида:
Камеры. Отвечают за визуальное обнаружение объектов, например, дорожная разметка и знаки
Радар. Определение препятствий и объектов впереди и сзади, а также определение расстояния до них
Лидар. Похож на радар, но работает с углом обзора 360 градусов и распознает объекты вокруг на расстоянии до 60 метров
Датчик положения. Вмонтирован в колесо, определяет положение машины на карте.
Искусственный интеллект анализирует информацию с разных датчиков, и вот как это выглядит в реале:
Бортовой компьютер соединяет информацию, полученную от сенсора, с находящейся в памяти картой местности. Собранные данные хранятся в общей базе, чтобы ими могли пользоваться другие машины.
Беспилотник должен собрать очень много данных, и эти данные должны собираться не на полигоне и даже не в одном конкретном месте, а во всем городе – везде, где есть свободное движение. Чем больше беспилотников, тем больше данных, тем безопаснее технология.
Как тестируются беспилотные машины
Беспилотный транспорт тестируется на специальных полигонах. В России самым известным стал технопарк «Калибр» на улице Годовикова в Останкинском районе Москвы. Кроме него в стране насчитывается несколько десятков таких технопарков.
На полигонах автомобили тестируют прежде всего на взаимодействие с дорожной инфраструктурой и с пешеходами на зебрах. На таких испытаниях выясняются печальные подробности: автопилот Tesla удалось обмануть с помощью дешевого проектора.
Испытатели проецировали различные двумерные изображения, а система воспринимала их как реальные объекты.
Если авто проходит этот этап, начинается следующий – в реальных условиях на шоссе. Во время таких испытаний в салоне находится пилот-испытатель, чтобы перехватить управление, если искусственный интеллект не справляется.
На дорогах Москвы беспилотники появились в июне 2019 года. Машины курсируют по специальным зонам для тестирования. Перед выходом на дорогу общего пользования Москвы первый беспилотник прошел сертификацию на полигоне НАМИ.
Как сертифицируются машины с автопилотом
Перед выходом на дорогу беспилотный автомобиль получает сертификацию о прохождении испытаний высокоавтоматизированных транспортных средств (ВАТС).
Она представляет собой проверку исправности комплектующих. По сути, сертификация дублирует испытания, которые проходит любой автомобиль перед тем как выйти на рынок.
В России беспилотник проходит сертификацию и на этапе тестирования. В США на этот период она не требуется — сразу после выхода с конвейера и оснащения всеми необходимыми датчиками автомобиль выезжает на трассу общего пользования.
Глава направления беспилотных автомобилей «Яндекса» Дмитрий Полищук говорит, что этот процесс мало чем отличается от сертификации обычного автомобиля. Регуляторы проверяют преимущественно тормозную систему, стояночный тормоз, поворотники, фары, а к беспилотной технологии прямого отношения это не имеет.
Проверить искусственный интеллект на пригодность к вождению, по его словам, невозможно.
В свободной продаже автомобилей с беспилотным управлением в России в ближайшее время не будет. Все машины ездят в рамках тестов и испытаний.
А кто будет виноват, в случае ДТП с участием беспилотного авто в России?
Машина Яндекс.Такси со встроенным автопилотом на испытательном полигоне.
Так как автомобили с функцией автопилота пока ездят в тестовом режиме по дорогам России, этот вопрос ещё не обсуждался официально.
Все беспилотные автомобили в России обязательно страхуются сейчас на 10 млн руб. Так что страховка покроет ущерб от практически любого ДТП с участием машины без водителя за рулем.
В то же время в Великобритании готовится проект «Vehicle Technology and Aviation Bill», в котором есть пункты касательно ДТП с участием беспилотного транспорта:
?? Если в момент оформления страхового полиса страховая компания была проинформирована о том, что транспортное средство будет использоваться в режиме автопилота, тогда она несет полную ответственность по застрахованному авто.
?? Если беспилотный автомобиль не застрахован, тогда в случае аварии ответственность будет нести автовладелец.
?? Если аварийная ситуация возникла по причине сбоя в программном обеспечении или оборудовании, тогда вина ложится на плечи компании-производителя.
?? Если авария стала следствием вмешательства автовладельца в ПО или собственник не выполнил указания производителя (например, не провел обновление программного обеспечения вовремя), тогда страховщик может взыскать страховую выплату с автовладельца.
Так что к появлению частных полностью беспилотных машин общество почти готово.
Современному автопилоту ещё далеко до полностью автономной работы
Volvo с системой автопилота на крыше.
Сложно поспорить, что машины без водителя — транспорт будущего, хоть сейчас мы ещё далеки от изобретения полностью автономного автопилота.
На сегодняшний день тестирование таких машин слишком затратно, но в том же Яндексе уверены, что в будущем поездки на авто с ним окажутся дешевле, чем на такси.
Пока что искусственный интеллект слишком уязвим и непредсказуем. Его можно обмануть или сбить с толку.
Единственный способ его усовершенствовать — больше тестировать. Чем активнее этим будут заниматься компании, тем скорее машины с полностью автономным управлением войдут в обиход.
(13 голосов, общий рейтинг: 4.85 из 5)
Хочешь больше? Подпишись на наш Telegram.
Источник: www.iphones.ru
Автопилот своими силами. Часть 1 — набираем обучающие данные
Привет, Хабр. Это пост-отчет-тьюториал про беспилотные автомобили — как (начать) делать свой без расходов на оборудование. Весь код доступен на github, и помимо прочего вы научитесь легко генерить такие класные картинки:
Вкратце
Что-зачем-почему более подробно
Итак, ещё пару лет назад без серьёзных ресурсов большой корпорации в тему автопилотов было не сунуться — один только LIDAR сенсор стоил десятки тысяч долларов, но недавняя революция в нейросетях всё изменила. Стартапы из нескольких человек с простейшими наборами сенсоров из пары вебкамер на равных конкурируют по качеству результата со знаменитыми брендами. Почему бы не попробовать и нам, тем более столько качественных компонентов уже в открытом доступе.
Автопилот преобразует данные сенсоров в управляющие воздействия — поворот руля и требуемое ускорение/замедление. В системе с лазерными дальномерами, как у Google, это может выглядеть так:
Простейший же вариант сенсора — видеокамера, «смотрящая» через лобовое стекло. С ним и будем работать, ведь камера на телефоне уже есть у каждого.
Для вычисления управляющих сигналов из «сырого» видео хорошо работают сверточные нейросети, но, как и любой другой подход машинного обучения, предсказывать правильный результат их нужно научить. Для обучения нужно (а) выбрать архитектуру модели и (б) сформировать обучающую выборку, которая будет демонстрировать модели различные входные ситуации и «правильные ответы» (например, угол поворота руля и положение педали газа) на каждую из них. Данные для обучающей выборки обычно записывают с заездов, где машиной управляет человек. То есть водитель демонстрирует роботу, как надо управлять машиной.
Хороших архитектур нейросетей хватает в открытом доступе, а вот с данными ситуация более печальная: во-первых данных просто мало, во-вторых почти все выборки — из США, а у нас на дорогах много от тех мест отличий.
Дефицит открытых данных легко объясним. Во-первых данные — не менее ценный актив, чем экспертиза в алгоритмах и моделях, поэтому делиться никто не торопится:
The rocket engine is the models and the fuel is the data.
Andrew Ng
Во-вторых, процесс сбора данных недёшев, особенно если действовать «в лоб». Хороший пример — Udacity. Они специально подобрали модель автомобиля, где рулевое управление и газ/тормоз завязаны на цифровую шину, сделали интерфейс к шине и считывают оттуда данные напрямую. Плюс подхода — высокое качество данных.
Минус — серьезная стоимость, отсекающая подавляющее большинство непрофессионалов. Ведь далеко не каждый даже современный авто пишет в CAN всю нужную нам информацию, да и с интерфейсом придется повозиться.
Мы поступим проще. Записываем «сырые» данные (пока что это будет просто видео) смартфоном на лобовом стекле как видеорегистратором, затем софтом «выжимаем» оттуда нужную информацию — скорость движения и поворотов, на которых уже можно будет обучать автопилот. В результате получаем почти бесплатное решение — если есть держалка для телефона на лобовое стекло, достаточно нажать кнопку, чтобы набирать обучающие данные по дороге на работу.
В этой серии — «выжималка» угла поворота из видео. Все шаги легко повторить своими силами с помощью кода на github.
Задача
- Есть видео с камеры, жестко закрепленной к авто (т.е. камера не болтается).
- Требуется для каждого кадра узнать текущий угол поворота руля.
Источник: habr.com
Как мы получили клиентов в десять раз дешевле на автопилоте с помощью чат-бота «ВКонтакте»
Автор этого кейса специалист по автоворонкам Ирина Шмидт. Этот кейс мы «допиливали» на нашем курсе по чат-ботам «ВКонтакте», Ирина показывала его на «Суровом Питерском IV».
12 430 просмотров
Публикуем с разрешения автора.
Читайте внимательно — здесь много интересных идей по автоматизации обработки лидов, которые можно применять не только для стоматологии.
Стоматологическая клиника в Мурманске. Сообщество оформлено, до меня проектом занимался очень успешный SMM-специалист. Он показал потрясающие результаты.
Клиент пришел в середине июля с задачей запустить рекламную кампанию с 20 июля для того, чтобы рассказать мурманчанам о новом направлении, которое запускается в клинике, — детской стоматологии. Одновременно нужно было прорекламировать ортодонта и пародонтолога. И, конечно, интересовали заявки по всем трем направлениям. И подписчики.
Решили сделать ограниченную акцию на бесплатную консультацию трех специалистов, на которую можно было записаться через сообщения сообществу.
Начали с традиционного: закреп в сообществе, промо со ссылкой на личные сообщения, установили Yclients, попробовали и лид-форму от «ВКонтакте».
- таргетинг по гео с КИ;
- базы городских пабликов;
- базы конкурентов;
- базы мам с ограничением по гео в рекламном кабинете;
- КИ «Есть дети…», «Родители», «Детское здоровье» и прочая детская тематика;
- различные комбинации настроек из пунктов выше.
Сказать, что выхлоп был плачевный — ничего не сказать. Если подписчики еще хоть как-то набирались, но заявок падало максимум две-три в день по цене в 200-300 рублей.
Тогда решили воспользоваться сервисом WhatsHelp. Отрисовала купон на консультацию, который являлся лид-магнитом и одновременно давал пользователю некое «вещественное доказательство» приглашения на прием. Результаты первого теста видно на скринах. Я не верила своим глазам. Показатель обращений вырос почти в десять раз.
Первый день запуска бота
Менеджеры не всегда успевали обработать заявки, особенно в выходные дни. Поэтому бота дополнила функциями запроса номера телефона и выбора времени приема. Так мы «убивали двух зайцев», сразу вовлекали пользователя в диалог, освобождали время менеджерам, получали ценную информацию и номер телефона для последующей работы.
Менеджерам оставалось только позвонить для уточнения деталей. Даже если человек не хотел прямо сейчас записываться на консультацию, номер телефона удавалось получить с помощью бота.
Источник: vc.ru