Рубрика «машинное обучение» - 17

в 8:00, , рубрики: huggung face, llm, machine learning, selectel, sentiment analysis, аналитика, комментарии, комментарии на хабре, машинное обучение, хабр
Не статья, а позорище какое-то! Sentiment-анализ комментариев из блога Selectel на Хабре - 1

Каждый месяц в блоге Selectel на Хабре появляется 35-40 публикаций. Сбор статистики по ним мы давно автоматизировали, но до последнего времени не охватывали sentiment-анализ, то есть оценку тональности комментариев средствами машинного обучения.

У нас есть своя ML-платформа, серверное железо и опыт в развертывании IT-инфраструктуры. Вполне логично, что в какой-то момент возник вопрос: что, если проанализировать эмоциональный окрас комментариев в блоге на Хабре с помощью LLM?

Под катом рассказываем, что из этого получилось.Читать полностью »

в 10:01, , рубрики: yandexgpt, машинное обучение, нейро, яндекс

в 19:43, , рубрики: controlnet, lora, stable diffusion, гейм-дизайн, машинное обучение, разработка игр

Всем привет. Сегодня я покажу вам, как можно создавать 2.5D уровни в изометрии с помощью быстрого прототипирования техникой grayboxing, и генеративного искусственного интеллекта, а именно Stable Diffusion. Практически весь процесс, описываемый в статье легко автоматизируется.

Создаем изометрические уровни игры с помощью Stable Diffusion - 1

Шаг 1: Создаем прототип геометрии уровня через грейбоксинг

Читать полностью »

в 19:01, , рубрики: affinity propagation, data science, dbscan, k-means, python, агломеративная кластеризация, алгоритмы машинного обучения, глубокое обучение, кластеризация, машинное обучение

в 6:59, , рубрики: clustering, community detection, machine learning, ml, ozon tech, графовые алгоритмы, кластеризация, машинное обучение

Привет! Меня зовут Иван Антипов, я занимаюсь ML в команде матчинга Ozon. Наша команда разрабатывает алгоритмы поиска одинаковых товаров на сайте. Это позволяет покупателям находить более выгодные предложения, экономя время и деньги.

Два сапога — пара, а три — уже community: как алгоритмы на графах помогают собирать группы товаров - 1

Читать полностью »

в 14:28, , рубрики: chatgpt, DeepMind, gpt, large language model, large language models, llm, natural language processing, OpenAI, генерация, машинное обучение

14го декабря в одном из самых авторитетных общенаучных журналов Nature была опубликована статья с, кажется, сенсационным заголовком: «ИИ-модели Google DeepMind превосходят математиков в решении нерешённых проблем». А в блогпосте дочки гугла и вовсе не постеснялся указать, что это — первые находки Больших Языковых Моделей (LLM) в открытых математических проблемах. Неужели правда? Или кликбейт — и это в Nature? А может мы и вправду достигли Читать полностью »

в 16:05, , рубрики: python, машинное обучение, нейронные сети, Питон, прикладное программирование, Программирование, творчество

Недавно на Habr вышел перевод статьи под названием: «Классическое программирование на грани вымирания»Читать полностью »

в 13:00, , рубрики: keras, lego technic, ruvds_перевод, машинное обучение, обнаружение объектов, распознавание объектов, роботостроение

Создаём сортировщик деталей Lego Technic, распознающий объекты в реальном времени - 1


Когда я проходил стажировку в Nullspace Robotics, мне повезло участвовать в проекте, нацеленном на расширение возможностей компании. Мы совместили системы обнаружения объектов и распознавания изображений для создания модели, классифицирующей детали конструктора Lego Technic в реальном времени.

В этой статье я расскажу о том, с какими сложностями столкнулся наш проект, и как мы довели его до успешного завершения.Читать полностью »

в 9:36, , рубрики: ml, mlops, ИИ, машинное обучение, нейросети, нейросеть, трансформеры

в 13:35, , рубрики: 3D Gaussian splatting, CUDA, Gaussian splatting, INRIA, NERF, SIGGRAPH, видеоускорители, гауссов сплэтинг, генеративные модели, машинное обучение, научные работы, обработка графики, обработка изображений, обучение, Общество Макса Планка, рендеринг, стохастический градиентный спуск, Университет Лазурного берега

Пример работы гауссова сплэтинга. Этот ролик — не видеосъёмка реального мира, а рендер в реальном времени на настольном компьютере

Всплеск внимания к технике сплэтинга связан с представленной в августе этого года статьей 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering [Трёхмерный гауссов сплэтинг для рендера radiance field в реальном времени]. До этого, в июле, эта научная работа исследователей Университета Лазурного берега, Института информатики Общества Макса Планка и французского Национального института исследований в информатике и автоматике вошла в пятёрку лучших работ SIGGRAPH 2023.

В следующие два месяца новостные сайты, блоги и тематические форумы начали рекомендовать гауссов сплэтинг как будущее компьютерной графики. Новая техника позволит быстро отсканировать существующую сцену и после короткого обучения отрендерить её с высокой точностью, обещают восторженные голоса.

Сейчас исследователи бьются над поиском практического применения технологии и сканированием движения. В оригинальной работе речь идёт о воссоздании в первую очередь статичных сцен.
Читать полностью »

1...10...161718...2030...268
Рейтинг@Mail.ru
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