Рубрика «искусственный интеллект» - 88

Привет! Меня зовут Саша и я backend разработчик. В свободное от работы время я изучаю ML и развлекаюсь с данными hh.ru.

Эта статья о том, как мы с помощью машинного обучения автоматизировали рутинный процесс назначения задач на тестировщиков.

В hh.ru есть внутренняя служба, на которую в Jira создаются задачи (внутри компании их называют HHS), если у кого-то что-то не работает или работает неправильно. Дальше эти задачи вручную обрабатывает руководитель группы QA Алексей и назначает на команду, в чью зону ответственности входит неисправность. Лёша знает, что скучные задачи должны выполнять роботы. Поэтому он обратился ко мне за помощью по части ML.
Автоматическое назначение задач в Jira с помощью ML - 1
Читать полностью »

В МТИ создали модель ИИ, которая распознает и изменяет состав пиццы - 1

Исследователи Массачусетского технологического института нашли еще одно применение для технологий распознавания изображений. Разработанная ими модель PizzaGAN определяет набор ингредиентов в пицце по фотографии и вносит в нее коррективы, добавляя или убирая любые топпинги по запросу.
Читать полностью »

Нейросеть научилась рисовать сложные сцены по текстовому описанию - 1

Исследовательская группа Microsoft Research представила генеративно-состязательную нейросеть, которая способна генерировать изображения с несколькими объектами на основе текстового описания. В отличие от более ранних подобных алгоритмов text-to-image, способных воспроизводить изображения только базовых объектов, эта нейросеть может справляться со сложными описаниями более качественно.

Читать полностью »

Примечание

Michael NielsenПеред вами – перевод свободной онлайн-книги Майкла Нильсена «Neural Networks and Deep Learning», распространяемой под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial 3.0 Unported License. Мотивацией к его созданию послужил успешный опыт перевода учебника по программированию, "Выразительный JavaScript". Книга по нейросетям тоже достаточно популярна, на неё активно ссылаются авторы англоязычных статей. Её переводов я не нашёл, за исключением перевода начала первой главы с сокращениями.

Желающие отблагодарить автора книги могут сделать это на её официальной странице, переводом через PayPal или биткоин. Для поддержки переводчика на Хабре есть форма «поддержать автора».

Введение

Этот учебник подробно расскажет вам о таких понятиях, как:

  • Нейросети — прекрасная программная парадигма, созданная под влиянием биологии, и позволяющая компьютеру учиться на основе наблюдений.
  • Глубокое обучение – мощный набор техник обучения нейросетей.

Нейросети (НС) и глубокое обучение (ГО) на сегодня дают наилучшее решение многих задач из областей распознавания изображений, голоса и обработки естественного языка. Этот учебник научит вас многим ключевым концепциям, лежащим в основе НС и ГО.
Читать полностью »

image

Новые возможности Microsoft анонсировал в блоге 18 июня. В компании надеются снять две самые частые «головные боли» пользователей: оформление слайдов всеми сотрудниками компании в едином фирменном стиле и тренировки перед выступлением, которых обычно избегают руководители. В разработках Microsoft использует искусственный интеллект (artificial intelligence, AI). VisualMethod сделал обзор нового функционала.
Читать полностью »

Нейросеть Adobe определяет фотографии, обработанные в Photoshop - 1

Команда Adobe рассказала о новом проекте, который ведет совместно с Калифорнийским университетом — создании искусственного интеллекта, способного выявлять контент, отредактированный при помощи продуктов компании. Первая разработка в серии, нейросеть под названием CNN, различает изображения, к которым применялся один из популярных фильтров Adobe Photoshop, почти в два раза успешнее, чем средний человек.
Читать полностью »

Нейросеть Facebook заговорила голосом Билла Гейтса - 1

Шон Васкез и Майк Льюис из компании Facebook представили синтезатор речи с новым принципом работы весьма эффектным образом: на аккаунте разработчиков на Github появилась коллекция сэмплов, где нейросеть убедительно имитирует речь основателя Microsoft. На записях звучат несколько коротких фраз произвольного содержания, в которых не только точно копируется тембр голоса Гейтса, но и тонко передаются естественные интонации — последнее долгое время оставалось для искусственного интеллекта недосягаемо высокой планкой.
Читать полностью »

Заголовок статьи может показаться странным и это неспроста — он прекрасен именно тем, что написал его не я, а LSTM-нейросеть (а точнее его часть перед "или").

Как мы создали систему оповещения о ядерной угрозе, или как я обучил нейросеть на заголовках Хабра - 1

(схема LSTM взята из Understanding LSTM Networks)

И сегодня мы разберёмся, как можно генерировать заголовки статей Хабра (и в принципе сам текст можно генерировать этой же нейро-архитектурой). Весь код доступен для запуска онлайн в notebooks от Гугла. Данные, как всегда, открыты на github.

А вот здесь можно запустить уже обученную модель на GPU от Гугла (бесплатно и без смс) и собственно погенерить заголовки.

Читать полностью »

30 мая сего года на территории «Школы 21» Сбербанка прошло совещание по вопросам развития технологий в области искусственного интеллекта. Совещание можно считать немного эпохальным — во-первых, его вёл Президент России В.В. Путин, а участвовали президенты, генеральные директоры и заместители генеральных директоров государственных корпораций и крупных коммерческих компаний. Во-вторых, обсуждалась ни много, ни мало, а национальная Стратегия по развитию технологий искусственного интеллекта, подготовленная Сбербанком, о которой доложил Г.О. Греф.

90 миллиардов рублей на развитие искусственного интеллекта - 1

Совещание мне показалось интересным, хотя и долгим, почти полтора часа, поэтому я предлагаю своеобразный дайджест основных высказываний и мнений участников. Цитаты выбирались наиболее ключевые, как мне кажется, по теме, чтобы не зарываться в детали. Цифры перед именами выступающих означают тайм код по видео, ссылки на видео есть в конце статьи.
Читать полностью »

image

8.1 Творческий подход

«Хотя такая машина многое могла бы сделать так же хорошо и, возможно, лучше, чем мы, в другом она непременно оказалась бы несостоятельной, и обнаружилось бы, что она действует не сознательно, а лишь благодаря расположению своих органов».
— Декарт. Рассуждения о методе. 1637 г.

Мы привыкли использовать машины, которые сильнее и быстрее людей. Но до появления первых компьютеров никто не догадывался, что машина может делать что-то большее, чем ограниченное число различных действий. Наверное, поэтому Декарт настаивал на том, что ни одна машина не может быть настолько изобретательной, как человек.

«Ибо в то время как разум — универсальное орудие, могущее служить при самых разных обстоятельствах, органы машины нуждаются в особом расположении для каждого отдельного действия. Отсюда немыслимо, чтобы в машине было столько различных расположений, чтобы она могла действовать во всех случаях жизни так, как нас заставляет действовать наш разум». — Декарт. Рассуждения о методе. 1637 г.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js