Рубрика «машинное обучение» - 127

в 13:14, , рубрики: IQ, будущее здесь, здравый смысл, интеллект, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное, понимание

Алгоритмы машинного обучения ещё не понимают реальность так, как это делают люди — иногда с катастрофическими последствиями

Об авторе: Мелани Митчелл — профессор компьютерных наук в Портлендском государственном университете и приглашённый профессор в Институте Санта-Фе. Её книга «Искусственный интеллект: руководство для мыслящих людей» будет опубликована в 2019 году издательством Farrar, Straus, and Giroux

Искусственный интеллект упёрся в барьер понимания - 1
Посетитель выставки Artificial Intelligence Expo в ЮАР, сентябрь 2018 года. Фото: Nic Bothma/EPA, via Shutterstock

Наверное, вы слышали, что мы находимся в разгаре революции ИИ. Нам говорят, что машинный интеллект прогрессирует с поразительной скоростью, опираясь на алгоритмы «глубокого обучения», которые используют огромные объёмы данных для обучения сложных программ, известных как «нейронные сети».

Сегодняшние программы могут распознавать лица и записывать речь. У нас есть программы для обнаружения тонкого финансового мошенничества, для нахождения релевантных веб-страниц в ответ на неоднозначные запросы, для прокладки оптимального маршрута практически в любом месте, эти программы побеждают гроссмейстеров в шахматы и Go и переводят между сотнями языков. Более того, нам обещают уже скоро и повсеместно беспилотные автомобили, автоматическую диагностику рака, роботов по уборке домов и даже автоматические научные открытия.
Читать полностью »

в 10:47, , рубрики: dlib, imagemagick, imutils, opencv, python, машинное обучение, мемы, обработка изображений, Социальные сети и сообщества
Создание GIF-анимации с помощью OpenCV - 1

Из этого туториала вы узнаете, как создавать анимированные GIF-файлы с помощью OpenCV, Python и ImageMagick. Затем объедините эти методы, чтобы создать генератор мемов с OpenCV!

Нам всем нужно время от времени посмеяться. И, возможно, лучший способ найти лулзы — это мемы. Некоторые из моих любимых:

  • Лягушка Кермит: «Но это не мое дело»
  • Сварливый кот
  • Эпик фейл
  • Хороший парень Грег

Но лично для меня ни один из этих мемов не сравнится с мемом ”Deal With It" («Смирись с этим» или «Разбирайся сам»), пример которого приведён в начале статьи.
Читать полностью »

в 9:38, , рубрики: аниме, Законодательство в IT, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений, хентай, цензура

Нейронные сети против цензуры хентая - 1

От переводчика: Этот забавный репозиторий уже с неделю находится в трендах гитхаба, и сейчас у него фееричное количество из 5000 звёздочек и 400 форков — поэтому я подумал, что было бы интересно перевести про него статью, хотя она короткая, да и тематика для хабра не очень стандартная.
Если интересно, в оригинале статьи (ссылка около заголовка) есть ссылки на примеры работы программы.

Читать полностью »

в 17:33, , рубрики: Fast.AI, jupyterlab, open source, pytorch, Self-Attention GAN, Wasserstein GAN, восстановление фотографий, машинное обучение, обработка изображений, расцвечивание, Софт

Если вкратце, задача этого проекта — раскрашивать и восстанавливать старые снимки. Я немного углублюсь в детали, но сначала давайте посмотрим фотографии! Кстати, большинство исходных изображений взято из подреддита r/TheWayWeWere, благодарю всех за такие качественные большие снимки.

Это лишь немногие примеры, и они вполне типичные!

Мария Андерсон в роли Маленькой феи и её паж Любовь Рябцова в балете «Спящая красавица» в Императорском театре, Санкт-Петербург, Россия, 1890 DeOldify: программа для раскрашивания чёрно-белых изображений - 1
Читать полностью »

в 9:46, , рубрики: ALE, CommAI, deepmind lab, Gym, Gym Retro, Malmo, Random Network Distillation, RND, unity, Universe, Игры и игровые приставки, искусственный интеллект, машинное обучение, Месть Монтесумы

Новая реализация любопытства у ИИ. Обучение с вознаграждением, которое зависит от сложности предсказать результат выдачи - 1
Прогресс в игре «Месть Монтесумы» многими рассматривался как синоним достижений в области исследования незнакомой среды

Мы разработали метод случайной дистилляции сети (Random Network Distillation, RND) на основе прогнозирования, который поощряет агентов обучения с подкреплением исследовать окружение благодаря любопытству. Этот метод впервые превысил средние результаты человека в компьютерной игре «Месть Монтесумы» (если не считать анонимную заявку в ICLR, где результат хуже нашего). RND демонстрирует ультрасовременную производительность, периодически находит все 24 комнаты и проходит первый уровень без предварительной демонстрации и не имея доступ к базовому состоянию игры.
Читать полностью »

в 18:22, , рубрики: machine learning, python, scikit-learn, машинное обучение, обработка изображений

В этом примере показано использование различных алгоритмов машинного обучения для завершения изображений. Цель состоит в том, чтобы предсказать нижнюю половину лица, учитывая его верхнюю половину.

Первый столбец изображений показывает настоящие лица. Следующие столбцы иллюстрируют, как деревья (extremely randomized trees), метод k-ближайших соседей (k nearest neighbors/K-nn), линейная регрессия (linear regression) и RidgeCV (ridge regression complete) завершают нижнюю половину этих лиц.
Дорисовывание лиц с помощью машинного обучения - 1
Читать полностью »

в 8:00, , рубрики: canary, continious delivery, continious integration, event stream processing, feature toggle, gitflow, nomad, youdo, Блог компании Яндекс, машинное обучение, мердж, Микросервисная архитектура, оркестрация, пайплайн, продакшен, Промышленное программирование

В крупных сервисах решить какую-нибудь задачу с помощью машинного обучения — означает выполнить только часть работы. Встраивать ML-модели не так уж просто, а налаживать вокруг них CI/CD-процессы еще сложнее. На конференции Яндекса «Data & Science: программа по заявкам» руководитель направления data science в компании YouDo Адам Елдаров рассказал о том, как управлять жизненным циклом моделей, настраивать процессы дообучения и переобучения, разрабатывать масштабируемые микросервисы, и о многом другом.

— Начнем с вводных. Есть data scientist, он в Jupyter Notebook пишет какой-то код, делает фиче-инжениринг, кросс-валидацию, тренирует модельки. Скор растет.Читать полностью »

в 10:02, , рубрики: data science, deep learning, machine learning, natural language processing, nlp (natural language processing), python3, pytorch, машинное обучение

Building client routing / semantic search and clustering arbitrary external corpuses at Profi.ru

TLDR

This is a very short executive summary (or a teaser) about what we managed to do in approximately 2 months in the Profi.ru DS department (I was there for a bit longer, but onboarding myself and my team was a separate thing to be done at first).

Читать полностью »

в 14:11, , рубрики: deep neural networks, speech recognition, Блог компании Voximplant, глубокие нейронные сети, звук, машинное обучение, Программирование, распознавание речи

Оценка звонков – ключевая часть контроля качества для колл-центров. Она позволяет организациям тонко подстраивать рабочий процесс, чтобы операторы могли выполнять работу быстрее и эффективнее, а также избегать бессмысленной рутины.

Памятуя о том, что колл-центр должен быть эффективным, мы работали над автоматизацией оценки звонков. В итоге мы придумали алгоритм, который обрабатывает звонки и распределяет их на две группы: подозрительные и нейтральные. Все подозрительные звонки сразу же отправлялись в команду оценки качества.

Глубокие нейронные сети для автоматической оценки звонков - 1

Читать полностью »

в 9:00, , рубрики: Блог компании ua-hosting.company, будущее здесь, дрозофила, искусственные нейронные сети, макро, машинное обучение, мозг, Научно-популярное

I see you: машинное обучение и искусственные нейронные сети в изучении зрения дрозофил - 1

Далеко не все люди любят насекомых. Чего уж скрывать, некоторые их откровенно боятся. Но это не значит, что наши маленькие соседи по планете существуют исключительно ради того, чтобы гоняться за людьми с фобией, впутываться им в волосы, чтоб те кричали «Снимите это с меня! Снимите!». Любой живой организм на планете обладает своими необыкновенными, порой неповторимыми умениями и характеристиками. Если говорить о человеке, то среди прочего это будет передвижение на двух конечностях, противопоставленный большой палец руки и т.д. Изучая такие особенности, ученые лучше понимают наш мир и существ его населяющих. Также многие исследования с животными или насекомыми подталкивали ученых к открытиям в областях, не связанных с биологией. Сегодня мы поговорим об исследовании, главным героем которого является существо, доставляющее немало хлопот в летние месяцы — плодовая мушка дрозофила. Ученые решили ответить на вопрос — как видит мир вокруг себя дрозофила? И речь пойдет далеко не только о зрительном аппарате. Машинное обучение, искусственные нейронные сети — и все это ради столь малого существа. Что смогли узнать ученые, как работала и создавалась их «искусственная мушка» и какова польза такого странного на первый взгляд исследования? Давайте поищем ответы в докладе ученых. Поехали.Читать полностью »

1...1020...126127128...130140...259
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