Рубрика «cnn» - 3

в 18:11, , рубрики: cnn, imgaug, javascript, LSTM, MK.js, MobileNet, mortal kombat, TensorFlow, VGG-16, аугментация данных, машинное обучение, обработка изображений, разработка игр

Экспериментируя с улучшениями для модели прогнозирования Guess.js, я стал присматриваться к глубокому обучению: к рекуррентным нейронным сетям (RNN), в частности, LSTM из-за их «необоснованной эффективности» в той области, где работает Guess.js. В то же время я начал играться с свёрточными нейросетями (CNN), которые тоже часто используются для временных рядов. CNN обычно используют для классификации, распознавания и обнаружения изображений.

Играем в Mortal Kombat с помощью TensorFlow.js - 1
Управление MK.js с помощью TensorFlow.js

Исходный код для этой статьи и МК.js лежат у меня на GitHub. Я не выложил набор данных для обучения, но можете собрать свои собственные и обучить модель, как описано ниже!

Читать полностью »

в 10:10, , рубрики: cnn, DNN, ml, nn, RNN, искусственный интеллект, курсы, машинное обучение, нейронные сети, обзоры

На Хабре периодически появляются обзоры курсов по машинному обучению. Но такие статьи чаще добавляют в закладки, чем проходят сами курсы. Причины для этого разные: курсы на английском языке, требуют уверенного знания матана или специфичных фреймворков (либо наоборот не описаны начальные знания, необходимые для прохождения курса), находятся на других сайтах и требуют регистрации, имеют расписание, домашнюю работу и тяжело сочетаются с трудовыми буднями. Всё это мешает уже сейчас с нуля начать погружаться в мир машинного обучения со своей собственной скоростью, ровно до того уровня, который интересен и пропускать при этом неинтересные разделы.

В этом обзоре в основном присутствуют только ссылки на статьи на хабре, а ссылки на другие ресурсы в качестве дополнения (информация на них на русском языке и не нужно регистрироваться). Все рекомендованные мною статьи и материалы я прочитал лично. Я попробовал каждый видеокурс, чтобы выбрать что понравится мне и помочь с выбором остальным. Большинство статей мною были прочитаны ранее, но есть и те на которые я наткнулся во время написания этого обзора.

Обзор состоит из нескольких разделов, чтобы каждый мог выбрать уровень с которого можно начать.
Для крупных разделов и видео-курсов указаны приблизительные временные затраты, необходимые знания, ожидаемые результаты и задания для самопроверки.

Нейронные сети с нуля. Обзор курсов и статей на русском языке, бесплатно и без регистрации - 1
Читать полностью »

в 19:29, , рубрики: cnn, data mining, deep learning, machine learning, python, классификация изображений, машинное обучение, хакатон

Две недели назад закончился проходивший в офисе Mail.Ru Group хакатон для студентов SmartMailHack. На хакатоне предлагался выбор из трех задач; статья от победителей во второй задаче уже есть на хабре, я же хочу описать решение нашей команды, победившей в первой задаче. Все примеры кода будут на Python & Keras (популярный фреймворк для deep learning).
image

Читать полностью »

в 7:12, , рубрики: big data, cnn, computer vision, deep learning, funcorp, machine learning, Алгоритмы, Блог компании FunCorp, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений

imageВ последнее время машины одержали ряд убедительных побед над людьми: они уже лучше играют в го, шахматы и даже в Dota 2. Алгоритмы сочиняют музыку и пишут стихи. Учёные и предприниматели всего мира дают прогнозы по поводу будущего, в котором искусственный интеллект сильно превзойдёт человека. С большой вероятностью через несколько десятков лет мы будем жить в мире, в котором роботы не только водят автомобили и работают на заводах, но и развлекают нас. Одна из важных составляющих нашей жизни — юмор. Принято считать, что только человек может придумывать шутки. Несмотря на это, многие ученые, инженеры и даже простые обыватели задаются вопросом: можно ли научить компьютер шутить?

Компания Gentleminds, разработчик систем машинного обучения и компьютерного зрения, совместно с FunCorp попробовали создать генератор весёлых подписей к картинкам, используя базу мемов iFunny. Поскольку приложение англоязычное и используется преимущественно в США, подписи будут на английском. Подробности под катом.
Читать полностью »

в 21:09, , рубрики: big data, cnn, data mining, face detection, face recognition, highload, Блог компании Одноклассники, машинное обучение, обработка изображений

Распознаванием лиц в 2018 году никого не удивишь – каждый студент, может, даже школьник, его делал. Но всё становится немного сложнее, когда у вас не датасет на 1 млн пользователей, а:

  • 330 миллионов пользовательских аккаунтов;
  • ежедневно заливается 20 млн пользовательских фотографий;
  • максимальное время на обработку одного фото не должно превышать 0.2 сек;
  • ограниченные объемы оборудования для решения задачи.

Щи, или Распознавание 330 млн лиц на скорости 400 фото - сек - 1

В этой статье мы поделимся опытом разработки и запуска системы распознавания лиц на пользовательских фотографиях в социальной сети Одноклассники и расскажем про все ”от А до Я”:

  • математический аппарат;
  • техническую реализацию;
  • результаты запуска;
  • и акцию StarFace, которую мы использовали для PR-а нашего решения.

Читать полностью »

в 8:00, , рубрики: apple, cnn, nbc, PR, кино, Медиа, платный контент, Стратегия, Текучка, эффективность бизнеса, метки: , , , , , , , , , ,

Apple заказала съёмки двух сезонов сериала про американских телевизионщиков, сообщил Hollywood Reporter. В проекте снимутся Дженнифер Энистон и Риз Уизерспун, причём последняя выступит и продюсером серий (она уже пробовала себя в этой профессии на съёмках достаточно успешного сериала «Читать полностью »

в 12:04, , рубрики: cnn, Topcoder, Алгоритмы, Блог компании Avito, Компьютерное зрение, конкурс, машинное обучение, нейросети, обработка изображений, обучение нейронных сетей, сегментация изображений

Привет! Пока мы ждём субботу и Avito Data Science Meetup: Computer Vision, расскажу вам про моё участие в соревновании по машинному обучению KONICA MINOLTA Pathological Image Segmentation Challenge. Хотя я уделил этому всего несколько дней, мне повезло занять 2 место. Описание решения и детективная история под катом.

Конкурс Topcoder «Konica-Minolta Pathological Image Segmentation Challenge». Заметки участника - 1

Читать полностью »

в 10:40, , рубрики: cnn, open source, VRN, Демосцена, искусственный интеллект, Софт, Фототехника

Нейросеть выполняет 3D-реконструкцию лица по фотографии - 1
Некоторые результаты применения метода VRN — Guided на изображениях из набора AFLW2000-3D

В интернете есть ряд стартапов, в том числе российские, которые занимаются восстановлением 3D-структуры лица по фотографиям. Например, VisionLabs со своим приложением Face.DJ умеет выполнять 3D-реконструкцию по единственной фотографии. Такая трансформация (3D-моделирование по фото) имеет практический смысл. После создания модели появляется возможность, например, изменить причёску, примерить очки, отрастить бороду и т. д. Технология может использоваться в системах проверки и распознавания лиц.

Но теперь бизнес подобных стартапов под угрозой: их работу легко выполняет новая нейросеть VRN (Volumetric Regression Network), которую выложили в открытый доступ на GitHub. Прямо на сайт вы можете загрузить свою или любую другую фотографию — и нейросеть осуществит преобразование в онлайне за несколько секунд (демо).
Читать полностью »

в 11:19, , рубрики: cnn, computer vision, deep learning, kaggle, machine learning, ods, open data science, python, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений

header_im

Привет, Коллеги!
27 июня закончилось соревнование на Kaggle по подсчёту морских львов (сивучей) на аэрофотоснимках NOAA Fisheries Steller Sea Lions Population Count. В нем состязались 385 команд. Хочу поделиться с вами историей нашего участия в челлендже и (почти) победой в нём.

Читать полностью »

в 11:04, , рубрики: cnn, data mining, deep learning, image recognition, machine learning, ods, open data science, python, TensorFlow, Блог компании Open Data Science, гайд, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений, проект

Привет!

В последнее время машинное обучение и data science в целом приобретают все большую популярность. Постоянно появляются новые библиотеки и для тренировки моделей машинного обучения может потребоваться совсем немного кода. В такой ситуации можно забыть, что машинное обучение — не самоцель, а инструмент для решения какой-либо задачи. Мало сделать работающую модель, не менее важно качественно презентовать результаты анализа или сделать работающий продукт.

Как сделать проект по распознаванию рукописных цифр с дообучением онлайн. Гайд для не совсем начинающих - 1

Я хотел бы рассказать о том, как создал проект по распознаванию рукописного ввода цифр с моделями, которые дообучаются на нарисованных пользователями цифрах. Используется две модели: простая нейронная сеть (FNN) на чистом numpy и сверточная сеть (CNN) на Tensorflow. Вы сможете узнать, как сделать практически с нуля следующее:

  • создать простой сайт с использованием Flask и Bootstrap;

  • разместить его на платформе Heroku;

  • реализовать сохранение и загрузку данных с помощью облака Amazon s3;

  • собрать собственный датасет;

  • натренировать модели машинного обучения (FNN и CNN);

  • сделать возможность дообучения этих моделей;

  • сделать сайт, который сможет распознавать нарисованные изображения;

Для полного понимания проекта желательно знать как работает deep learning для распознавания изображений, иметь базовые знания о Flask и немного разбираться в HTML, JS и CSS.

Читать полностью »

1...234...5
Рейтинг@Mail.ru
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