Рубрика «artificial intelligence» - 2

в 18:30, , рубрики: artificial intelligence, big data, career, data science, machine learning, self-education, искусственный интеллект, Карьера в IT-индустрии, машинное обучение

О чем это все?

Сегодня словосочетания вроде Data Science, Machine Learning, Artificial Intelligence очень популярны. При этом нередко под ними понимаются довольно разные вещи. Это зачастую смущает и запутывает людей, желающих войти в специальность: трудно разобраться, с чего начать, что действительно нужно, а что необязательно для начала. Не претендуя на общность, расскажем, как это видится на основе десятка лет опыта c решением такого рода задач для крупных клиентов со всего мира (сервис / заказная разработка / аутсорс – подставьте термин по вкусу).

Читать полностью »

в 18:52, , рубрики: AI, artificial intelligence, C#, crowd, game design, game development, Gamedev, goap, intellect, unity, unity3d, Дизайн игр, искусственный интеллект, разработка игр

Как сделать smart толпу в игре и почему лидер толпы это важно.

Толпе нужен лидер, даже толпе зомби.
Толпе нужен лидер, даже толпе зомби.

Введение

Если вы не читали первую часть, советую начать с неё (Часть 1 — архитектура). В этой части я расскажу более подробно о таком классе NPC как толпа.

Читать полностью »

в 13:31, , рубрики: android, artificial intelligence, HMS, huawei, machine learning, vision recoginzation, Блог компании Huawei, искусственный интеллект, машинное обучение, разработка мобильных приложений, Разработка под android

Бывает листаешь книгу или журнал, видишь красивое место или здание, но не знаешь, где оно и как называется. Тут пригодилось бы приложение, которое распознает его по фотографии.

С помощью машинного обучения создать такое приложение довольно просто. Об этом и пойдет речь в этой статье.

О распознавании достопримечательностей

Читать полностью »

в 10:30, , рубрики: artificial intelligence, computer vision, natural language processing, natural language understanding, Блог компании Open Data Science, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное

Во многих популярных курсах машинного и глубокого обучения вас научат классифицировать собак и кошек, предсказывать цены на недвижимость, покажут еще десятки задач, в которых машинное обучение, вроде как, отлично работает. Но вам расскажут намного меньше (или вообще ничего) о тех случаях, когда ML-модели не работают так, как ожидалось.

Частой проблемой в машинном обучении является неспособность ML-моделей корректно работать на большем разнообразии примеров, чем те, что встречались при обучении. Здесь идет речь не просто о других примерах (например, тестовых), а о других типахЧитать полностью »

в 19:11, , рубрики: artificial intelligence, computer vision, deep learning, neural networks, object detection, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, Программирование, распознование изображений
Кадр из аниме "Жрица и медведь"
Кадр из аниме "Жрица и медведь"

Задача отслеживания объектов на изображении - одна из самых горячих и востребованных областей ML. Однако уже сейчас мы имеем огромное разнообразие различных техник и инструментов. Данная статья поможет начать Ваш путь в мир компьютерного зрения!

Читать полностью »

в 21:21, , рубрики: artificial intelligence, neural networks, ruby, искусственный интеллект, психология, социум

Читать полностью »

в 11:39, , рубрики: artificial intelligence, big data, data science, machine learning, python, skillfactory, Блог компании SkillFactory, искусственный интеллект, машинное обучение

Работать с Data Science в Jupyter, конечно, очень приятно, но если вы хотите пойти дальше и развернуть свой проект или модель на облачном сервере, то здесь есть много отличных решений — с помощью Flask, Django или Streamlit. Хотя облачные решения по-прежнему самые популярные, часто хочется создать быстрое приложение с графическим интерфейсом. Например:

  • Модель ML тестируется на различных наборах данных. Вы можете перетащить файлы CSV в модель и отрисовать кривую AUS/ROC. Здесь GUI проявит себя прекрасно, правда?
  • Построить случайную переменную или статистическое распределение в заданном диапазоне и динамически управлять параметрами с помощью графического интерфейса.
  • Быстро запустить некоторые задачи обработки или предварительной обработки данных в наборе с помощью GUI вместо того, чтобы писать кучу кода.

В этой статье мы покажем, как создать такой графический интерфейс, потратив минимум усилий на изучение библиотеки Python.

Как сделать Data Science приложение для Windows (и не только) с графическим интерфейсом с помощью PySimpleGUI - 1


Читать полностью »

в 10:13, , рубрики: artificial intelligence, django, machine learning, python, skillfactory, Алгоритмы, Блог компании SkillFactory, джанго, искусственный интеллект, машинное обучение, Питон

Взлёт искусственного интеллекта привёл к популярности платформ машинного обучения MLaaS. Если ваша компания не собирается строить фреймворк и развёртывать свои собственные модели, есть шанс, что она использует некоторые платформы MLaaS, например H2O или KNIME. Многие исследователи данных, которые хотят сэкономить время, пользуются этими инструментами, чтобы быстро прототипировать и тестировать модели, а позже решают, будут ли их модели работать дальше. 

Но не бойтесь всей этой инфраструктуры; чтобы понять эту статью, достаточно минимума знаний языка Python и фреймворка Django.  Специально к старту нового потока курса по машинному обучению в этом посте покажем, как быстро создать собственную платформу ML, способную запускать самые популярные алгоритмы на лету.

Разрабатываем и развёртываем собственную платформу ИИ с Python и Django - 1


Портрет Орнеллы Мути Джозефа Айерле (фрагмент), рассчитанный с помощью технологии искусственного интеллекта.
Читать полностью »

в 13:04, , рубрики: artificial intelligence, computer vision, machine learning, natural language processing, neural networks, ods, optical character recognition (ocr), python, искусственный интеллект, машинное обучение, обработка изображений, Сбер, соревнования
Приветъ Хабр
Приветъ Хабр

Всем добрейшего дня! Совсем недавно закончилось ежегодное международное соревнование AI Contest, организатором которого является Сбер вместе с российскими и зарубежными партнёрами в рамках конференции Artificial Intelligence Journey. Задачи этого года: Digital Петр: распознавание рукописей Петра I, NoFloodWithAI: паводки на реке Амур и AI 4 Humanities: ruGPT-3Читать полностью »

в 16:05, , рубрики: AI, artificial intelligence, computer vision, deep learning, neural network, object detection, real-time object detection, yolo, YOLOv4, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети, обнаружение объектов, обработка изображений, Программирование

Scaled YOLO v4 является самой точной нейронной сетью (55.8% AP) на датасете Microsoft COCO среди всех опубликованных нейронных сетей на данный момент. А также является лучшей с точки зрения соотношения скорости к точности во всем диапазоне точности и скорости от 15 FPS до 1774 FPS. На данный момент это Top1 нейронная сеть для обнаружения объектов.

Scaled YOLO v4 обгоняет по точности нейронные сети:

  • Google EfficientDet D7x / DetectoRS or SpineNet-190 (self-trained on extra-data)
  • Amazon Cascade-RCNN ResNest200
  • Microsoft RepPoints v2
  • Facebook RetinaNet SpineNet-190

Мы показываем, что подходы YOLO и Cross-Stage-Partial (CSP) Network являются лучшими с точки зрения, как абсолютной точности, так и соотношения точности к скорости.

График Точности (вертикальная ось) и Задержки (горизонтальная ось) на GPU Tesla V100 (Volta) при batch=1 без использования TensorRT:

Scaled YOLO v4 самая лучшая нейронная сеть для обнаружения объектов на датасете MS COCO - 1

Читать полностью »

123...9
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js