Рубрика «глубокое обучение»

в 11:52, , рубрики: глубокое обучение, интерактивная сегментация, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, обработка изображений, разметка данных, сегментация изображений

Приветствую всех читающих!

Меня зовут Антон Антонов, я инженер по искусственному интеллекту, работаю в Институте искусственного интеллекта AIRI в команде, которая занимается Embodied AI — областью, связывающей робототехнику, компьютерное зрение и большие языковые модели.

Недавно наша группа получила приятное известие: нашу статью с описанием модели того, как люди кликают и тапают на картинки, приняли на грядущий NeurIPS! Она будет полезна, чтобы тестировать модели интерактивной сегментации, которые помогают автоматизировать и ускорить процесс разметки изображений человеком.Читать полностью »

в 16:28, , рубрики: computer vision, yolo, архитектура, глубокое обучение, детекция, Компьютерное зрение, нейросети

YOLO расшифровывается как You Only Look Once. Это широко известная архитектура компьютерного зрения, которая знаменита в том числе своим огромным количеством версий: первая из них вышла в 2016 году и решала только задачу детекции объектов на изображении, а последняя – одиннадцатая – появилась в сентябре этого года и уже представляет из себя целую фундаментальную модель, которую можно использовать для классификации, трекинга объектов на видео, задач pose estimation и тд. Все это – в реальном времени.

Читать полностью »

в 12:39, , рубрики: глубокое обучение, девблог, ИИ, ИИ и машинное обучение, ии чат-бот, мышление

Привет, это продолжение, прошлой статьи и сегодня я хочу обсудить воображение машины, или же как она может мыслить. Все таки желательно ознакомиться с первой частью.

Краткий курс в дело, я создаю сильный искусственный интеллект (СИИ) и рассказываю об этом. На научную работу не претендую, просто рассказываю свои мысли, как оказалось, это полезно.

Блок "Воображение"

Этот блок будет косвенным пересказом статьи А. Тьюринга 1950 года переведенная у нас как "Может ли машина мыслить?".

Читать полностью »

в 13:23, , рубрики: llm, глубокое обучение, искусственный интеллект, трансформеры

Трансформеры сегодня – золотой стандарт нейросетей, и, особенно, больших языковых моделей. Они стали первой по-настоящему масштабируемой архитектурой, то есть с ними впервые стало возможно гарантировано наращивать перформанс моделей за счет увеличения количества данных и параметров, не упираясь в потолок производительности железа или запоминающей способности нейросети.

Читать полностью »

в 17:26, , рубрики: python, временные ряды, глубокое обучение, прогнозирование, статистика

В прошлой части мы с вами остановились на том, что обнаружили у временного ряда с температурой две сезонности и, несмотря на это, решили двигаться дальше в выполнении сезонной модели САРПСС по методологии АРПСС. В этой части второй главы мы с вами продолжим применение методологии для поиска оптимальных параметров модели, которая будет адекватно описывать целевой временной ряд с температурой.

Читать полностью »

в 13:56, , рубрики: AI, chatgpt, deep learning, machine learning, neural networks, Transformers, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети
State Space Models. Mamba - 1

Привет, Habr!

Ни для кого не секрет, что доминирующей на данный момент архитектурой в области Deep Learning являются трансформеры. Они произвели настоящий фурор и стали основой для самых известных LLMЧитать полностью »

в 7:10, , рубрики: Алгоритмы, глубокое обучение, диагностика, ИИ, искусственный интеллект, классификация, машинное обучение, медицина, меланома, онкология, рак кожи, статистика
ИИ в диагностике рака кожи - 1

Одним из самых коварных и гадких заболеваний у человека является рак. Независимо от его локализации, он может нанести колоссальный ущерб здоровью или привести к летальному исходу. Одним из самых распространенных считается рак кожи, а именно меланома. Проблема этого типа рака заключается в том, что он может быть на видном месте и не вызывать каких-либо ощутимых симптомов до момента, когда уже будет поздно что-либо делать. Именно потому людям, которые входят в группу риска, необходимо регулярно проверяться у дерматоонколога. Однако даже самый опытный специалист все равно остается человеком, который может упустить малозаметные признаки, тем самым подарив раку шанс на развитие. По этой причине человечество начало изобретать множество разнообразных инструментов диагностики, помогающие врачам найти рак вовремя. Одним из потенциально полезных инструментов в данном начинании может быть искусственный интеллект. Ученые из Университета им. Раскина (Великобритания) провели исследование, в котором обучили систему ИИ определять ранние признаки меланомы. Как именно проходило это обучение, и насколько эффективен ИИ в качестве диагноста? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.Читать полностью »

в 11:35, , рубрики: deep learning, detection, DETR, machine learning, tutorial, глубокое обучение, детекция, машинное обучение, нейронные сети

Введение

Всем привет, с вами команда Layer!
Читать полностью »

в 11:18, , рубрики: deep learning, drug design, medicinal chemistry, molecule generation, molecule optimization, генерация молекул, глубокое обучение, медицинская химия, оптимизация молекул, разработка лекарственных препаратов

Привет! Меня зовут Александр Телепов, я — исследователь в Институте AIRI. Наша команда занимается применением глубокого обучения в науках о жизни. В сферу наших интересов входят такие задачи, как дизайн материалов, анализ растворимости или поиск новых лекарственных препаратов. Про последнее я бы хотел поговорить поподробнее.

О том, что сегодня для поиска новых соединений используют нейросети, слышали многие. Взять хотя бы нашумевший AlphaFold 3Читать полностью »

в 19:01, , рубрики: affinity propagation, data science, dbscan, k-means, python, агломеративная кластеризация, алгоритмы машинного обучения, глубокое обучение, кластеризация, машинное обучение
123...10...12
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