Нижегородский офис компании Intel, помимо прочего, занимается разработкой алгоритмов компьютерного зрения на основе глубоких нейронных сетей. Для обучения моделей требуется множество размеченных данных. Теоретически, существует много способов подготовить их, однако наличие специализированного программного обеспечения многократно ускоряет этот процесс. Так, в целях повышения эффективности и качества разметки, мы разработали собственный инструмент – Computer Vision Annotation Tool (CVAT).
Рубрика «искусственный интеллект» - 119
Computer Vision Annotation Tool: универсальный подход к разметке данных
2018-12-24 в 6:44, admin, рубрики: annotation tool, computer vision, data annotation, deep learning, labeling tool, open source, Блог компании Intel, искусственный интеллект, машинное обучение
Искусственный интеллект мыслит, как группа людей, что вызывает беспокойство
2018-12-22 в 12:48, admin, рубрики: Биотехнологии, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное, Читальный залИскусственный интеллект был создан для принятия организационных решений и государственного управления; он нуждается в человеческой этике, заявляет Джонни Пенн из Кембриджского университета
Искусственный интеллект (ИИ) повсюду, но он придуман полностью не историческим способом. Чтобы понять влияние ИИ на нашу жизнь, важно оценить обстановку, в котором он был создан. В конце концов, статистика и государственный контроль развивались рука об руку в течение сотен лет.
Рассмотрим информатику. Его происхождение прослеживается не только аналитической философией, чистой математикой и Аланом Тьюрингом, но и что удивительно, историей государственного управления. В книге «Правительственная машина: революционная история компьютера», изданной в 2003 году, Джон Агар из Университетского колледжа Лондона рисует диаграммы развития британской гражданской службы, как она увеличилась с 16 000 сотрудников в 1797 году до 460 000 к 1999 году. Он заметил, аномальное сходство между функциональностью человеческой бюрократии и электронно-вычислительной машиной. (Он признался, что не может утверждать, было ли это наблюдение тривиальным или глубоким).
Обе системы обрабатывали большое количество информации, используя иерархию предварительно установленных, но адаптируемых правил. Но один из них происходил от другого. Это показало важную связь между организацией социальных структур людей и цифровыми инструментами, предназначенными для их обслуживания. Г-н Агар связывает само происхождение информатики с Аналитической маши́ной Чарльза Бэббиджа, разработанной в 1820-х годах в Британии. Ее разработка была субсидирована правительством, предполагая, что она будет служить его спонсору. Проекты Бэббиджа, отмечает г-н Агар, следует рассматривать как «материализацию государственной деятельности».Читать полностью »
Моддеры привлекли ИИ к улучшению текстур в играх
2018-12-21 в 20:15, admin, рубрики: графика, игры, Игры и игровые приставки, ИИ, искусственный интеллект, Моддинг, нейросеть, облачные сервисы
Искусственный интеллект (конечно, слабая его форма) позволяет автоматизировать решение огромного количества задач и, в целом, упростить человеку жизнь. Самые разные отрасли науки и техники уже используют технологии на основе искусственного интеллекта. Игровая сфера тоже работает с ИИ, в частности, для улучшения «интеллекта» NPC и законов игровой вселенной.
Но ИИ можно применять и для оптимизации графики. Известны кейсы, когда технологии помогали восстановить старую, почти испорченную фотографию или обновить какой-то старый фильм, записанный на поврежденную пленку. Но есть и еще одна возможность — это улучшение графики в играх.
Читать полностью »
Машинное обучение на Python-е с интерактивными Jupyter демонстрациями
2018-12-21 в 11:05, admin, рубрики: AI, algorithms, machine learning, machinelearning, python, искусственный интеллект, машинное обучение
Здравствуйте, Читатели!
Недавно я запустил репозиторий Homemade Machine Learning, который содержит примеры популярных алгоритмов и подходов машинного обучения, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, метод K-средних и нейронная сеть (многослойный перцептрон). Каждый алгоритм содержит интерактивные демо-странички, запускаемые в Jupyter NBViewer-e или Binder-e. Таким образом у каждого желающего есть возможность изменить тренировочные данные, параметры обучения и сразу же увидеть результат обучения, визуализации и прогнозирования модели у себя в браузере без установки Jupyter-а локально.
Телефон Pixel 3 учится определять глубину на фотографиях
2018-12-19 в 7:00, admin, рубрики: Google, pixel, искусственный интеллект, смартфоны, ФототехникаПортретный режим на смартфонах Pixel позволяет вам делать профессионально выглядящие фотографии, привлекающие внимание к объекту съёмки при помощи размытия фона. В прошлом году мы описывали, как мы подсчитываем глубину, используя единственную камеру и автофокус с определением фазы (Phase-Detection Autofocus, PDAF), также известный, как автофокус с двойными пикселями. Это процесс использовал традиционный стерео-алгоритм без обучения. В этом году на Pixel 3 мы взяли на вооружение машинное обучение, чтобы улучшить оценку глубины и выдавать ещё более качественные результаты в портретном режиме.
Слева: первоначальное изображение, снятое в HDR+. Справа – сравнение результатов съёмки в портретном режиме с использованием глубины от традиционного стерео и от машинного обучения. У результатов работы с обучением получается меньше ошибок. У традиционного результата со стерео глубина многих горизонтальных линий за мужчиной неправильно оценивается равной глубине самого мужчины, в результате чего они остаются резкими.
Читать полностью »
О чем говорит YouTube
2018-12-18 в 9:22, admin, рубрики: AI, ffmpeg, ml, python, speech recognition, speech2text, TensorFlow, YouTube, искусственный интеллект, машинное обучение
На заре машинного обучения большинство решений выглядели очень странно, обособленно и необычно. Сегодня множество ML алгоритмов уже выстраиваются в привычный для программиста набор фреймворков и тулкитов, с которыми можно работать, не вдаваясь в детали их реализации.
К слову, я противник такого поверхностного подхода, но для своих коллег хотел бы показать, что эта отрасль движется семимильными шагами и нет ничего сложного, чтобы применять ее наработки в продакшен проектах.
Для примера я покажу, как можно помочь пользователю найти нужный видеоматериал среди сотен других в нашем сервисе документооборота.
В моем проекте пользователи создают и обмениваются сотнями различных материалов: текстом, картинками, видеороликами, статьями, документами в различных форматах.
Поиск по документам представляется достаточно просто. Но что делать с поиском по мультимедиа контенту? Для полноценного сервиса пользователя надо обязать заполнить описание, дать название видеоролику или картинке, не помешает несколько тегов. К сожалению, далеко не все хотят тратить время на подобные улучшения контента. Обычно пользователь загружает ссылку на youtube, сообщает что это новое видео и нажимает сохранить. Что же делать сервису с таким “серым” контентом. Первая идея — спросить у YouTube? Но YouTube тоже наполняют пользователи (часто это один и тот же пользователь). Часто видеоматериал может быть и не с Youtube сервиса.
Так мне пришла идея научить наш сервис “слушать” видеоролик и самостоятельно “понимать”, о чем он.
Читать полностью »
Глава Google считает, что страх перед ИИ «совершенно оправдан»
2018-12-17 в 12:00, admin, рубрики: Google, Project Dragonfly, будущее здесь, искусственный интеллект
Сундар Пичаи, генеральный директор Google, одной из крупнейших компаний, работающих в области искусственного интеллекта, в интервью на этой неделе сказал, что опасения по поводу пагубного применения технологии «совершенно оправданы» – однако мы должны доверять технологической индустрии в том, что она сумеет со всей ответственностью урегулировать её использование.
В беседе с The Washington Post Пичаи сказал, что новые ИИ-инструменты – лежащие в основе таких инноваций, как робомобили и распознающие заболевания алгоритмы – требуют от компаний определять этические рамки и тщательно продумывать, как этой технологией можно злоупотребить.
Читать полностью »
Небольшое исследование свойств простой U-net, классической сверточной сети для сегментации
2018-12-17 в 11:00, admin, рубрики: Блог компании Open Data Science, Занимательные задачки, искусственный интеллект, машинное обучение, обработка изображенийCтатья написана по анализу и изучению материалов соревнования по поиску корабликов на море.
Попробуем понять, как и что ищет сеть и что находит. Статья эта есть просто результат любопытства и праздного интереса, ничего из нее в практике не встречается и для практических задач тут нет ничего для копипастинга. Но результат не совсем ожидаем. В интернете полно описаний работы сетей в которых красиво и с картинками авторы рассказывают, как сети детерминируют примитивы — углы, круги, усы, хвосты и т.п., потом их разыскивают для сегментирования/классификации. Многие соревнования выигрываются с помощью весов с других больших и широких сетей. Интересно понять и посмотреть как и какие примитивы строит сеть.
Читать полностью »
Приглашаем 22 декабря на Data Ёлку
2018-12-17 в 7:35, admin, рубрики: big data, computer vision, data science, deep learning, machine learning, mail.ru group, Moscow Data Science, ods, Блог компании Mail.Ru Group, искусственный интеллект, конференции, машинное обучение
Приглашаем 22 декабря присоединиться к команде Data Science-специалистов и вместе подвести итоги года. На встрече мы вместе подытожим, что нового было в разных областях Data Science в 2018-м, обсудим последние новости с NIPS/NeurIPS, ответим на самые актуальные вопросы от участников сообщества, а главное — наградим тех, чей вклад в сообщество ODS стал значимым за последний год.
Читать полностью »
Бот, играющий в Castlevania
2018-12-13 в 8:28, admin, рубрики: Castlevania, Nes, nintaco, speedrun, боты, Игры и игровые приставки, искусственный интеллект, спидран, эмуляторыЧто это
CastlevaniaBot — это плагин для эмулятора NES Nintaco, который играет в Castlevania. Если запустить его на экране заставки, то плагин пройдёт всю игру от начала до конца. Или же можно запустить его в любом месте игры, чтобы он прошёл её часть.
В этой статье я расскажу, как создал бота, способного пройти Castlevania, и как вы можете создать нечто подобное для любой игры на NES.
Читать полностью »