Рубрика «искусственный интеллект» - 80

в 17:13, , рубрики: Алгоритмы, астрономия, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное, нейросети

image

Ученые опробовали методику глубокого обучения нейросетей для предсказывания исхода гравитационного взаимодействия трех тел. Выяснилось, что она позволяет решить задачу до 100 млн раз быстрее. Пока метод опробовали в ограниченном пространстве начальных параметров, но в дальнейшем его намерены применить для общего случая.

Нейросеть смогла за время около 1 миллисекунды предсказывать положения тел. Современный численный алгоритмом Brutus тратил на это, как правило, в 10 тысяч раз больше времени, а иногда отставал в 10 миллионов раз. Читать полностью »

в 14:56, , рубрики: Google, google brain team, Алгоритмы, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное, нейросети

Исследователи Google научили нейросеть распознавать запахи по молекулярной структуре - 1

Ученые могут определять цвет по длине световой волны. Но когда дело доходит до ароматов, нельзя просто посмотреть на молекулу и по структуре определить ее запах. Исследователи из Google Brain Team надеются, что это сможет изменить искусственный интеллект. В статье, опубликованной на Arxiv, они объясняют, как обучают ИИ распознавать запахи.

Исследователи собрали датасет из почти 5000 молекул летучих веществ, идентифицированных парфюмерами. Парфюмеры пометили запахи как «цветочный», «древесный» или «жирный». Около двух третей набора данных команда из Google Brain использовала для обучения своего ИИ, чтобы он смог связывать молекулы с названиями запаха. Затем исследователи использовали оставшиеся молекулы для проверки ИИ — и это сработало. Алгоритм оказался способен предсказывать запахи молекул на основе их структур.
Читать полностью »

в 18:51, , рубрики: автоматизация, голосовой помощник, голосовые интерфейсы, искусственный интеллект, машинное обучение

Цель и задача

Напомню, что в рамках первой статьи мы получили модель с удовлетворяющим нас качеством и пришли к выводу, что не стоит сразу строить нейронные сети, на некорректных данных большой пользы от этого не будет. Чтобы избежать потери времени и своих сил, достаточно проанализировать ошибки на “простых” моделях.

В этой статье мы поговорим о выводе в продуктив рабочей модели.
Читать полностью »

в 16:00, , рубрики: Deepfake, Facebook, Facebook API, Алгоритмы, видео, дипфейки, искусственный интеллект, распознавание лиц

image

Facebook AI Research заявила о разработке системы машинного обучения, которая не дает искусственному интеллекту определять людей по видео. На этой технологии основаны все современные системы распознавания лиц.

Разработчики утверждают, что ИИ для автоматической модификации видео не требует дополнительного обучения под конкретное видео. Как пояснил инженер-исследователь Facebook AI и профессор Тель-Авивского университета Лиор Вольф, система объединяет состязательный автокодировщик с нейросетью. Алгоритм просто заменяет лицо человека его слегка искаженной версией, а ИИ использует архитектуру кодировщика-декодера и генерирует искаженные и неискаженные изображения лица человека, которые затем можно встроить в видео. Разработка показала на видео, как это работает.Читать полностью »

в 11:43, , рубрики: App Store, apple, docker, flutter, kotlin, react native, realitykit, swift, ux дизайн, Блог компании Цифровые Экосистемы, Интернет вещей, интерфейсы, искусственный интеллект, маркетинг мобильных приложений, разработка мобильных приложений, Разработка под android, разработка под iOS

В этом выпуске нашего дайджеста тестирование, профилирование, работа с подписками, стереотипы разработчиков, дизайн и UX, проектирование, права на разработки, библиотеки и книги! Подключайтесь!

Дайджест интересных материалов для мобильного разработчика #319 (21— 27 октября) - 1Читать полностью »

в 17:45, , рубрики: deep learning, Fast.AI, nlp (natural language processing), python, искусственный интеллект, машинное обучение

В статье пойдет речь о классификации тональности текстовых сообщений на русском языке (а по сути любой классификации текстов, используя те же технологии). За основу возьмем данную статью, в которой была рассмотрена классификация тональности на архитектуре CNN с использованием Word2vec модели. В нашем примере будем решать ту же самую задачу разделения твитов на позитивные и негативные на том же самом датасете с использованием модели ULMFit. Результат из статьи, (average F1-score = 0.78142) примем в качестве baseline. Читать полностью »

в 14:35, , рубрики: Google, Google API, google search, Алгоритмы, искусственный интеллект, поисковые технологии, язык запросов

image

Компания Google анонсировала крупнейшее за пять лет обновление поисковика. В его работе задействуют технологию BERT, которая основана на искусственном интеллекте. Таким образом, поисковик сможет лучше понимать пользователей, так как будет анализировать не отдельные слова, а запросы целиком.

BERT может учитывать полный контекст, рассматривая слова, которые идут до и после ключевого, что особенно полезно для понимания цели поисковых запросов. В компании отметили, что теперь в поиске задействованы новейшие тензорные процессоры Google (Google Tensor Processing Unit, Google TPU). Читать полностью »

в 15:40, , рубрики: big data, data mining, Face ID, iphone X, Pyhon, python, искусственный интеллект, Программирование

Одна из самых крутых фишек iPhone X – это метод разблокировки: FaceID. В этой статье разобран принцип работы данной технологии.

image

Изображение лица пользователя снимается с помощью инфракрасной камеры, которая более устойчива к изменениям света и цвета окружающей среды. Используя глубокое обучение, смартфон способен распознать лицо пользователя в мельчайших деталях, тем самым “узнавая” владельца каждый раз, когда тот подхватывает свой телефон. Удивительно, но Apple заявила, что этот метод даже безопаснее, чем TouchID: частота ошибок 1:1 000 000.

В этой статье разобран принцип алгоритма, подобного FaceID, с использованием Keras. Также представлены некоторые окончательные наработки, созданные с помощью Kinect.

imageЧитать полностью »

в 18:56, , рубрики: Андрей Законов, Вконтакте, искусственный интеллект, кадры, Михаил Биленко, соцсети, Текучка, яндекс, метки: , , , , , , , ,

Спустя 5 лет работы директор по росту и исследованиям ВКонтакте Андрей Законов объявил о переходе в команду Яндекса на должность главы по продукту (CPO, chief product officer) голосовой помощницы «Алиса». Андрей станет участником «управления машинного интеллекта и исследований» под руководством Михаила Биленко.

Читать полностью »

в 18:05, , рубрики: iFEST, ifest2019, искусственный интеллект, Карьера в IT-индустрии, конференции, Нижний Новгород

Пока половина айтишного мира субботним утром отсыпалась за рабочую неделю, 2000 человек собрались в нижегородском технопарке Анкудиновка, чтобы погрузиться в iFest — IT-фестиваль с очевидным акцентом на искусственный интеллект и нейросети. Туда же отправилась наша скромная команда в составе меня, ноутбука, телефона и боевой зеркалки Canon 550 D, чтобы к вечеру понедельника выпустить субъективный, но честный рассказ о фестивале для читателей Хабра. Есть что рассказать, есть что взять на вооружение, есть на каких ошибках поучиться организаторам — потому что было живо, интересно, в прямом смысле динамично. Время пролетело незаметно, мысли и эмоции остались. Ну что, пойдёмте со мной под кат — расскажу, как оно было. 

iFest в Нижнем Новгороде: IT впечатляет - 1

Всех смущала перевёрнутая клавиатура, на которой «печатал» Сеньор, но походу это он просто вылез из экрана ноутбука и потянул руки к зрителю. В любом случае, он был прикольным и встречал гостей у входа.
Читать полностью »

1...1020...798081...90100...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