Рубрика «deep learning» - 3

в 13:00, , рубрики: artifical intelligence, deep learning, neuromorphic, neuroscience, ruvds_перевод, Блог компании RUVDS.com, будущее здесь, высокая производительность, искусственный интеллект, мозг, нейроморфные вычисления
Вот уже лет сто, а то и больше, человечество мечтает, размышляет, пишет, поёт, снимает фильмы о машинах, которые могут думать, рассуждать и, подобно нам, обладают разумом. Произведения литературного и кинематографического искусства — начиная с романа «Едгин», опубликованного в 1872 году Сэмюэлем Батлером, со статьи Эдгара Аллана По «Игрок в шахматы Мельцеля», с фильма «Метрополис» 1927 года — продемонстрировали миру идею, в соответствии с которой машины могут думать и рассуждать как люди. Причём, в этой идее нет ни магии, ни ещё чего-то фантастического. Те, кого захватывала эта идея, вдохновлялись автоматонами из глубокой древности и работами философов — таких, как Аристотель, Раймунд Луллий, Томас Гоббс и многих, многих других.

Нейроморфные вычисления и их успехи - 1

Идеи философов о человеческом разуме привели к вере в то, что рациональное мышление можно описать, пользуясь алгебраическими или логическими механизмами. Позже, с появлением электронных приборов, компьютеров и закона Мура, человечество попало в состояние постоянного ожидания того, что вот ещё немного — и появится машина, разум которой сравним с человеческим. Некоторые объявляли разумные машины спасителями человечества, а некоторые видели в этих машинах источник великого бедствия, так как полагали, что появление на Земле второй разумной сущности приведёт к уничтожению первой, то есть — людей.
Читать полностью »

в 7:01, , рубрики: computer vision, data science, deep learning, image recognition, machine learning, Анализ и проектирование систем, Блог компании ГК ЛАНИТ, Компьютерное зрение, Ланит, машинное обучение, норбит

Закройте глаза и представьте себя в цехах большого завода. Пусть это будет производство вакцин в ампулах. А вы, как и еще 70 человек, заняты тем, что целыми днями просматриваете ампулы, чтобы отобрать дефектные. И так весь день… Сколько ампул с малейшими отклонениями от нормы вы бы не заметили? Задачу усложняет то, что дефектом считается не только неправильная запайка, но и едва заметная точка на дне ампулы. Можете ли вы быть на 100% уверены, что не пропустили ни одного дефекта? А ведь вас еще будут выборочно перепроверять.

Устают глаза, притупляется внимание.

Читать 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 7:02, , рубрики: computer science, data science, deep learning, pytorch, TensorFlow, Алгоритмы, алгоритмы сжатия, арифметическое сжатие, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное, нейросети, призы, Программирование, сжатие данных, скорость прогресса, соревнования, теорема Шеннона, трансформеры
Как развитие алгоритмов сжатия остановилось 20 лет назад, или о новом конкурсе на 200 тысяч евро - 1

В октябре прошлого года я опубликовал статью «О талантах, деньгах и алгоритмах сжатия данных», где с юмором описал, как «изобретают» новые алгоритмы сжатия люди, не имеющие достаточно навыков для реализации своих идей. А заодно рассказал про существующие конкурсы по новым алгоритмам, в том числе двигавшийся тогда к завершению конкурс алгоритмов сжатия с призовым фондом 50 тысяч евро.

Пост набрал 206 «плюсов», вышел на 2 место топа недели и вызвал оживленную дискуссию, в которой мне больше всего понравился комментарий: «Коммерческого интереса эффективность по сжатию алгоритмов сжатия без потерь сегодня не представляет, в силу отсутствия принципиально более эффективных алгоритмов. Деньги сегодня — в сжатии аудио-видео. И там и алгоритмы другие. Тема сжатия без потерь удобна именно лёгкостью верификации алгоритма, и не слегка устарела. Лет на 20.» 

Поскольку я сам уже 20 лет в области сжатия видео, с ее бурным развитием мне спорить сложно. А вот что сжатие без потерь развиваться перестало… Хотя логика тут понятна каждому. Я до сих пор пользуюсь ZIP, все мои друзья пользуются ZIP с 1989 года — значит, ничего нового не появляется. Так ведь? Похоже рассуждают сторонники плоской земли. ))) Я не видел, знакомые не видели, и даже некоторые авторитеты утверждают, значит, это так! 

О том, как Intel просили меня не прекращать читать курс по сжатию, ибо людей нет новые алгоритмы делать, я в прошлый раз писал. Но тут и Huawei в ту же дуду дует! Вместо того, чтобы раздать призы и должности победителям, а затем успокоиться, поскольку развитие давно встало, эти эксцентричные люди посчитали конкурс крайне успешным и запустили новый с призовым фондом 200 тысяч EUR.

Развивались ли алгоритмы сжатия без потерь в последние 20 лет? Чем закончился прошлый конкурс и на сколько опередили baseline? Сколько денег получили русские таланты, а сколько зарубежные? И есть ли вообще жизнь на Марсе в сжатии без потерь? 

Кому интересно — добро пожаловать под кат! Читать полностью »

в 10:49, , рубрики: deep learning, image retrieval, machine learning, глубокое обучение, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений, поиск дубликатов изображений, поиск похожих изображений, поисковые технологии

Представлюсь

Всем привет! Меня зовут Влад Виноградов, я руководитель отдела компьютерного зрения в компании EORA.AI. Мы занимаемся глубоким обучением уже более трех лет и за это время реализовали множество проектов для российских и международных клиентов в которые входила исследовательская часть и обучение моделей. В последнее время мы фокусируемся на решении задач поиска похожих изображений и на текущий момент создали системы поиска по логотипам, чертежам, мебели, одежде и другим товарам.

Эта публикация предназначена для Machine Learning инженеров и написана по мотивам моего выступления Читать полностью »

в 11:04, , рубрики: computer vision, deep learning, diy или сделай сам, future is now, machine learning, object detection, pose estimation, python, Блог компании Open Data Science, машинное обучение, Программирование, самоделки, сделай сам

image

Всем привет! Пока киберпанк еще не настолько вошел в нашу жизнь, и нейроинтерфейсы далеки от идеала, первым этапом на пути к будущему манипуляторов могут стать LiDAR. Поэтому, чтобы не скучать на праздниках, я решил немного пофантазировать на тему средств управления компьютером и, предположительно, любым устройством, вплоть до экскаватора, космического корабля, дрона или кухонной плиты.
Читать полностью »

в 15:13, , рубрики: big data, data science, deep learning, machine learning, python, pytorch, skillfactory, Блог компании SkillFactory, глубокое обучение, искусственный интеллект, машинное обучение

Модели глубокого обучения улучшаются с увеличением количества данных и параметров. Даже с последней моделью GPT-3 от Open AI, которая использует 175 миллиардов параметров, нам ещё предстоит увидеть плато роста количества параметров.

Для некоторых областей, таких как NLP, рабочей лошадкой был Transformer, который требует огромных объёмов памяти графического процессора. Реалистичные модели просто не помещаются в памяти. Последний метод под названием Sharded  [букв. ‘сегментированный’] был представлен в Zero paper Microsoft, в котором они разработали метод, приближающий человечество к 1 триллиону параметров.

Специально к старту нового потока курса по Machine Learning, делюсь с вами статьей о Sharded в которой показывается, как использовать его с PyTorch сегодня для обучения моделей со вдвое большей памятью и всего за несколько минут. Эта возможность в PyTorch теперь доступна благодаря сотрудничеству между командами FairScale Facebook AI Research и PyTorch Lightning.

Как экономить память и удваивать размеры моделей PyTorch с новым методом Sharded - 1


Читать полностью »

в 10:13, , рубрики: data engineering, deep learning, opencv, python, python3, Занимательные задачки, машинное обучение

Немного веселья с компьютерным зрением и CNN с маленькой базой данных.

Как я научила свой компьютер играть в пары используя OpenCV и Глубокое обучение - 1

Читать полностью »

в 20:25, , рубрики: AI, data mining, data science, deep learning, machine learning, machinelearning, neural, neural networks, python, Алгоритмы, машинное обучение, нейросети, нейросеть, Программирование

ИИ итоги уходящего 2020-го года в мире машинного обучения - 1

Подведем основные итоги уходящего года. Рассмотрим самые громкие открытия в мире компьютерного зрения, обработки естественного языка, генерации изображений и видео, а также крупный прорыв в области биологии. Коротко о самом главном за год!

Если тебе интересно машинное обучение, то приглашаю в «Мишин Лернинг»Читать полностью »

в 11:28, , рубрики: 3blue1brown, deep learning, глубокое обучение, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное, нейронная сеть, обработка изображений, Учебный процесс в IT
image

Видео от 3Blue1Brown отличаются поразительной понятностью и лаконичность. Делать конспект видеоуроков по нейронным сетям у меня не получилось, ибо это была бы просто раскадровка, да и особая магия динамики именно видео непросто передать.

Из комментариев к прошлым публикациям мне стало понятно, что есть большое количество людей, кто не знает про канал, поэтому хочу поделиться четырьмя видео (+ русские субтитры и дубляж) и сэкономить время школьникам, родителям и учителям, чтобы они могли иметь быстрый доступ к самому интересному и качественному объяснению одной из самых важных тем современности.
Читать полностью »

1...234...1020...26
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