Рубрика «искусственный интеллект» - 100

в 21:00, , рубрики: The Emotion Machine, Алгоритмы, искусственный интеллект, машинное обучение, мински, мозг, Научно-популярное, хабраперевод
image

Привет!

Год назад мы проделали отличную работу. Корявенько, наполовину, но всё же отличную. Ноосфера послала мне сигнал, что пришла пора доделать её до конца. Я думал, что эта работа оказалось никому не нужна, но неделю назад известный писатель-фантаст-киберпанкер спросил меня, когда же продолжение переводов? Я ответил, что основного бойца забрали в армию год назад и пока перевод не предвидится. А через 10 часов после моего ответа — получаю письмо: «Я вернулся из армии, готов возобновить переводы.»

Тезисы:

  1. Мы рождаемся с множеством ментальных ресурсов.
  2. Мы учимся взаимодействовать с другими.
  3. Эмоции — это разные Образы Мышления.
  4. Мы учимся думать о недавних мыслях.
  5. Мы учимся думать на различных уровнях.
  6. Мы накапливаем колоссальный опыт.
  7. Мы переключаемся между различными Образами Мышления.
  8. Мы находим различные пути представления вещей.
  9. Мы строим различные модели себя.

Спасибо всем кто помогал: Станиславу Суханицкому, Savva Sumin, Victor Ivanov, urticazoku

Поэтому ждите новых глав, присоединяйтесь и помогайте с переводами (пишите в личку или на почту alexey.stacenko@gmail.com) Вот что есть готового на данный момент:
Читать полностью »

в 10:57, , рубрики: bag-of-features, bag-of-words, bagnet, datasets, deep learning, image classification, image recognition, ImageNet, machine learning, ods, ods.ai, open data science, resnet, ResNet-50, Блог компании Open Data Science, искусственный интеллект, машинное обучение, мозг, обработка изображений

Нейронные сети предпочитают текстуры и как с этим бороться - 1

В последнее время вышло несколько статей с критикой ImageNet, пожалуй самого известного набора изображений, использующегося для обучения нейронных сетей.

В первой статье Approximating CNNs with bag-of-local features models works surprisingly well on ImageNet авторы берут модель, похожую на bag-of-words, и в качестве "слов" используют фрагменты из изображения. Эти фрагменты могут быть вплоть до 9х9 пикселей. И при этом, на такой модели, где полностью отсутствует какая-либо информация о пространственном расположении этих фрагментов, авторы получают точность от 70 до 86% (для примера, точность обычной ResNet-50 составляет ~93%).

Во второй статье ImageNet-trained CNNs are biased towards texture авторы приходят к выводу, что виной всему сам набор данных ImageNet и то, как изображения воспринимают люди и нейронные сети, и предлагают использовать новый датасет – Stylized-ImageNet.

Более подробно о том, что на картинках видят люди, а что нейронные сети Читать полностью »

в 5:58, , рубрики: compression, video codecs, x264, x265, xvid, будущее здесь, видео, искусственный интеллект, кодек, Научно-популярное, нейросети, Программирование, Работа с видео, сжатие, сравнение кодеков

Уличная магия сравнения кодеков. Раскрываем секреты - 1

В этом году исполняется юбилей — 16 лет, как был запущен сайт compression.ru, на котором автор и сотоварищи организуют сравнения видеокодеков и кодеров изображений. За это время были проведены десятки сравнений с отчетами от 23 до 550+ страниц, количество графиков в последнем сравнении перевалило за 7000, а количество разных феерических случаев за это время окончательно превысило все разумные пределы. Поскольку следующая круглая дата (32 года) наступит еще нескоро, есть желание рассказать в честь юбилея малую толику феерического.

Если говорить про кодеки, то не секрет, что большинство сравнений и графиков, которые видит почтеннейшая публика — это продукт отдела маркетинга. В лучшем случае — графики грамотно делали инженеры, а маркетинг только давал добро на публикацию. В худшем случае инженеры вообще не участвовали в их подготовке. К чему тратить время этих занятых людей!

При этом тема сжатия весьма популярна. В сериале «‎Кремниевая долина»‎ стартап главного героя разработал гениальный алгоритм, который в последней серии первого сезона показал невероятное сжатие 3D видео и в итоге теперь миллионы стартаперов (и инвесторов) мира знают, что главное — это чтобы коэффициент Вайсмана был побольше и ещё гения надо найти, а остальное — фигня-вопрос. Чудо будет! Это естественным образом увеличивает ожидание чудес и, конечно (КОНЕЧНО!) эти чудеса радостно демонстрируются компаниями! В том числе с использованием последних достижений уличной магии.

DISCLAIMER: Любые совпадения имен и названий компаний ниже с реальными именами и названиями абсолютно случайны.

Усаживайтесь поудобнее! Обещаем, что к концу рассказа вы сможете показывать подобные фокусы сами, как, впрочем, и раскрывать многие из них. Поехали!
Читать полностью »

в 14:58, , рубрики: будущее здесь, генерация речи, искусственный интеллект, машинное обучение, распознавание речи, синтезированная речь
ИИ Microsoft генерирует реалистичную речь с минимальным обучением - 1

В своем новом проекте компании Microsoft удалось значительно усовершенствовать технологии генерации речи. Разработанную нейросеть отличает естественное произношение, практически неотличимая от человеческой, и малый объем размеченной выборки, необходимой для обучения.
Читать полностью »

в 13:31, , рубрики: Google, iOS, kotlin, siri, swift, unity, xcoe, Блог компании Цифровые Экосистемы, дизайн, искусственный интеллект, маркетинг мобильных приложений, разработка мобильных приложений, Разработка под android, разработка под iOS

Этот выпуск нашего дайджеста затрагивает вопросы деления пиццы, работы CarPlay, обсуждает Google I/O, развитие приложений в 2019, консоль-шарманку и ошибки пуш-уведомлений.

Дайджест интересных материалов для мобильного разработчика #299 (20 — 26 мая) - 1Читать полностью »

в 12:57, , рубрики: ashmig, deep learning, machine learning, neural networks, TensorFlow, Udacity, искусственный интеллект, машинное обучение

Полный курс на русском языке можно найти по этой ссылке.
Оригинальный курс на английском доступен по этой ссылке.

Введение в глубокое обучение с использованием TensorFlow - 1
Читать полностью »

в 15:48, , рубрики: data mining, python, библиотеки, высокая производительность, закладки, искусственный интеллект, машинное обучение

Всем привет!

Сегодня мы разберем очень короткий, но полезный лайфхак о том, что нужно сделать, чтобы не вводить, к примеру, «import pandas as pd» по 10 раз в день.

Также не будем забывать, и автоматизировать и сокращать всё эффективно:

image

Для нашего лайфхака нужно:

  1. Перейти к ~/.ipython/profile_default;
  2. Создать папку с именем startup, если ее там еще нет;
  3. Добавить новый файл Python с именем start.py;
  4. Поместите ваш любимый импорт в этот файл;
  5. Запустить IPython или Jupyter Notebook, и ваши любимые библиотеки будут автоматически загружаться каждый раз!

Для наглядности, давайте всё визуализируем. Во-первых, местоположение start.py:

image

Здесь содержимое моего файла start.py:Читать полностью »

в 15:23, , рубрики: maas, toshiba, беспилотники, Блог компании Toshiba, будущее здесь, искусственный интеллект, Научно-популярное, транспорт, умный город

Мировая война с личными автомобилями: MaaS шагает по планете - 1

Вот уже несколько лет в узких кругах обсуждается будущее транспорта. Говорят, что все виды транспорта и все способы передвижения людей должны объединиться в единую услугу «мобильности», простую и удобную в получении и оплате. Эта концепция называется Mobility-as-a-Service (MaaS) — слияние всех транспортных операторов, частных и «государственных», в единого виртуального поставщика. Понятно? Вряд ли. Попробуем разобраться, что же это за MaaS и какую роль технологии и, в частности, смартфоны будут иметь в будущей транспортной революции.
Читать полностью »

в 13:15, , рубрики: будущее здесь, голосовые ассистенты, искусственный интеллект, распознавание голоса, распознавание эмоций

Amazon работает над устройством, которое считывает эмоции - 1

По сведениям, которые интернет-издательство Bloomberg получило из нераскрытого внутреннего источника, компания Amazon тестирует новую разработку – носимый гаджет, оснащенный технологиями для распознавания эмоционального состояния человека.
Читать полностью »

в 13:00, , рубрики: будущее здесь, генерация изображений, искусственный интеллект, машинное обучение, распознавание изображений

Разработка российской команды реалистично анимирует лица по одному кадру - 1

Новый проект от группы российских исследователей из Сколково знаменует очередной этап в развитии технологий распознавания и генерации лиц. Созданная ими нейросеть синтезирует динамичные изображения людей на базе любого числа доступных изображений, начиная с одного.
Читать полностью »

1...1020...99100101...110120...279
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