Источник: Nintendo
Разработчики из Бразилии, Нидерландов и Великобритании создали игровую соревновательную платформу EvoMan, которая имитирует игру Mega Man 2. Платформа разработана для обучения нейросетей. С её помощью исследователи проверят способность искусственного интеллекта не только выучить правила игры, но и адаптировать своё поведение под каждого из игровых боссов. Читать полностью »
Статья состоит из двух частей:
Рисунок 1 – Понимать архитектуры нейросетей непросто
Все началось с того, что сделал два демонстрационных приложения по классификации и обнаружению объектов на телефоне Android:
Технология дипфейков использует глубокие нейронные сети для убедительной замены на видео одного лица другим. У этой технологии есть очевидный потенциал для злонамеренного использования, и она становится всё более распространённой. По поводу социальных и политических последствий этого тренда было написано уже много хороших статей.
И это не одна из них. Вместо этого я сам поближе ознакомлюсь с этой технологией: как работает ПО для дипфейков? Насколько сложно их создавать, и насколько хорошими получаются результаты?
Я решил, что лучше всего ответить на эти вопросы, создав собственное дипфейк-видео. Редакция выделила мне сколько дней на то, чтобы поиграться с ПО и $1000 на оплату облачных вычислений. Через пару недель я получил результат, представленный на видео в начале статьи. Начал я с видео Марка Цукерберга, выступающего перед конгрессом, и заменил его лицо на лейтенант-командера Дейту (Брента Спайнера) из фильма «Звёздный путь: следующее поколение». Всего было потрачено $552.
Читать полностью »
Исследование, которое опубликовали в журнале Nature, посвящено способности ИИ DeepMind повысить точность скрининга рака молочной железы. Искусственный интеллект смог идентифицировать рак с такой же степенью точности, что и опытные рентгенологи, но число ложноположительных результатов снизилось на 5,7% в группе из США и на 1,2% в группе из Великобритании, а ложнооотрицательных — на 9,4% в США и на 2,7% в Великобритании.
Американское онкологическое общество заявляет, что рентгенологи упускают около 20% случаев рака молочной железы, а половине всех женщин, которые прошли скрининг в течение 10 лет, он показал ложноположительный результат. После того, как систему ИИ обучили выявлению рака молочной железы с помощью анонимных маммограмм от более чем 76 000 женщин в США и более 15 000 женщин в Великобритании, проведенный ею анализ сравнили с фактическими результатами 25 856 маммограмм в Британии и 3097 в США. Читать полностью »
Я бы хотел получить такое письмо три года назад, когда только начинал изучать Data Science (DS). Чтобы там были необходимые ссылки на полезные материалы. Статья не претендует на полноту охвата необъятной области DS. Однако для начинающего специалиста будет полезна.
За последнее десятилетие компьютера заметно улучшили свои возможности в области понимания окружающего мира. ПО для фототехники автоматически распознаёт лица людей. Смартфоны преобразуют речь в текст. Робомобили распознают объекты на дороге и избегают столкновения с ними.
В основе всех этих прорывов лежит технология работы искусственного интеллекта (ИИ) под названием глубокое обучение (ГО). ГО основывается на нейросетях (НС), структурах данных, вдохновлённых сетями, составленными из биологических нейронов. НС организуются послойно, и входы одного слоя соединены с выходами соседнего.
Специалисты по информатике экспериментируют с НС с 1950-х годов. Однако основы сегодняшней обширной индустрии ГО заложили два крупных прорыва – один произошёл в 1986 году, второй – в 2012. Прорыв 2012 года – революция ГО – была связана с открытием того, что использование НС с большим количеством слоёв позволит нам значительно улучшить их эффективность. Открытию способствовали растущие объёмы как данных, так и вычислительных мощностей.
Читать полностью »
Вы уже видели, что вытворяет нейросеть Порфирьевич? Она дописывает текст к любой вашей фразе. И действительно забавные штуки получаются, потому что обучена она на книгах Достоевского, Толстого, Пушкина, Булгакова, Гоголя и Пелевина.
«Озвучить все это дело голосом Левитана — получился бы отличный заменитель гугловского ассистента к новогоднему застолью...» — подумал я. И решил не откладывать это мероприятие на посленовогогода (а то ведь сами понимаете).
Под катом — весь процесс создания опенсорсного голосового ассистента Порфирьевич на исключительно опенсорсном фреймворке Aimybox, и его запуск вместо штатного Google ассистента. Ну и заодно Алису потроллить можно.
Читать полностью »
Перед тобой снова задача детектирования объектов. Приоритет — скорость работы при приемлемой точности. Берешь архитектуру YOLOv3 и дообучаешь. Точность(mAp75) больше 0.95. Но скорость прогона всё еще низкая. Черт.
Сегодня обойдём стороной квантизацию. А под катом рассмотрим Model Pruning — обрезание избыточных частей сети для ускорения Inference без потери точности. Наглядно — откуда, сколько и как можно вырезать. Разберем, как сделать это вручную и где можно автоматизировать. В конце — репозиторий на keras.
Новый год все ближе, скоро закончатся 2010-е годы, подарившие миру нашумевший ренессанс нейросетей. Мне не давала покоя и лишала сна простая мысль: «Как можно ретроспективно прикинуть скорость развития нейросетей?» Ибо «Тот, кто знает прошлое — тот знает и будущее». Как быстро «взлетали» разные алгоритмы? Как вообще можно оценить скорость прогресса в этой области и прикинуть скорость прогресса в следующем десятилетии?
Понятно, что можно примерно посчитать количество статей по разным областям. Метод не идеальный, нужно учитывать подобласти, но в целом можно пробовать. Дарю идею, по Google Scholar (BatchNorm) это вполне реально! Можно считать новые датасеты, можно новые курсы. Ваш же покорный слуга, перебрав несколько вариантов, остановился на Google Trends (BatchNorm).
Мы с коллегами взяли запросы основных технологий ML/DL, например, Batch Normalization, как на картинке выше, точкой добавили дату публикации статьи и получили вполне себе график взлета популярности темы. Но не у всех тем путь усыпан розами взлет такой явный и красивый, как у батчнорма. Некоторые термины, например регуляризацию или skip connections, вообще не получилось построить из-за зашумленности данных. Но в целом тренды собрать удалось.
Кому интересно, что получилось — добро пожаловать под кат!
Читать полностью »
Робот Марвин (справа), персонаж из цикла юмористических романов британского писателя Дугласа Адамса, известного под общим названием «Автостопом по галактике».
Согласно информации агенства «РИА Новости», компания МТС разработала собственную «умную» колонку с виртуальным помощником на основе технологий искусственного интеллекта. Виртуальный ассистент, встроенный в колонку, был назван Марвином. Сейчас «умная» колонка и ее виртуальные сервисы проходят внутреннее тестирование.
Читать полностью »
