Рубрика «машинное обучение» - 43

в 9:16, , рубрики: geek brains, ml, ruvds_прямые эфиры, Блог компании RUVDS.com, искусственный интеллект, карьера в ai, Карьера в IT-индустрии, математика, машинное обучение, сергей ширкин

3 августа в наших соцсетях выступал Сергей Ширкин, специалист по ML и искусственному интеллекту.

Сергей занимался автоматизацией финансовых технологий и базами данных в «Сбербанке» и «Росбанке», построением финансовых моделей на основе машинного обучения и аналитической деятельностью в компании Equifax. Прогнозирует телесмотрение с применением методов искусственного интеллекта в Dentsu Aegis Network Russia. Приглашённый преподаватель ВШЭ (магистерская программа «Коммуникации, основанные на данных»).

Также Сергей исследует квантовые вычисления в приложении к ИИ и машинному обучению. Он стоит у истоков факультетов Искусственного интеллекта, Аналитики Big Data и Data Engineering онлайн-университета Geek University, на которых работает деканом и преподавателем.

Делимся с вами расшифровкой эфира и записью.

***

Меня зовут Сергей Ширкин, сегодня мы поговорим об искусственном интеллекте. Обсудим начальные пути – как попасть в искусственный интеллект, как обучиться необходимым предметам, какие курсы пройти, какую литературу читать, как начать карьеру. Также про различные направления.

Сегодняшние темы могут быть интересны не только новичкам, но и опытным программистам – например, как перейти из сферы программирования в сферу машинного обучения, искусственного интеллекта, нейронных сетей. В зависимости от того, в какой технологии человек занимается и какие языки изучает, практичный переход в эту сферу может проходить по-разному. Специальностей в ИИ очень много.
Читать полностью »

в 7:33, , рубрики: Алгоритмы, Блог компании Университет ИТМО, вычисления, квантовые технологии, квантовый хакинг, машинное обучение, Университет ИТМО, учебный процесс, Учебный процесс в IT

Это подборка текстовых материалов и тематических подкастов с участием представителей Университета ИТМО — студентов, аспирантов, научных сотрудников и преподавателей. Мы обсуждаем научные статьи, делимся личным опытом разработки проектов различного уровня и говорим о возможностях для развития, которыми располагает «первый неклассический».

Квантовый хакинг, вычисления, алгоритмы и машинное обучение на практике — дайджест Университета ИТМО - 1Читать полностью »

в 11:00, , рубрики: AI, big data, computer vision, data science, ml, ods, quantum computing, Блог компании Open Data Science, искусственный интеллект, конференции, машинное обучение, фестиваль

Data Fest пройдет в этом году в онлайн формате 19 и 20 сентября 2020. Фестиваль организован сообществом Open Data Science и как обычно соберет исследователей, инженеров и разработчиков в области анализа данных, искусственного интеллекта и машинного обучения.

Регистрация. Ну а дальше к деталям.

Data Fest 2020 — полностью в Online уже завтра - 1Читать полностью »

в 16:48, , рубрики: big data, speech-to-text, STT, звук, машинное обучение, Развитие стартапа

Мы опубликовали современные STT модели сравнимые по качеству с Google - 1

Мы наконец опубликовали наш набор высококачественных пре-тренированных моделей для распознавания речи (т.е. сравнимых по качеству с премиум-моделями Google) для следующих языков:

  • Английский;
  • Немецкий;
  • Испанский;

Вы можете найти наши модели в нашем репозитории вместе с примерами и метриками качества и скорости. Мы также постарались сделать начало работы с нашими моделями как можно более простым — выложили примеры на Collab и чекпойнты для PyTorch, ONNX и TensorFlow. Модели также можно загружать через TorchHub.

PyTorch ONNX TensorFlow Качество Colab
Английский (en_v1) ✓ ✓ ✓ ссылка Открыть в Colab
Немецкий (de_v1) ✓ ✓ ✓ ссылка Открыть в Colab
Испанский (es_v1) ✓ ✓ ✓ ссылка Открыть в Colab

Читать полностью »

в 7:02, , рубрики: AR и VR, аватар, Блог компании ГК ЛАНИТ, графический дизайн, искусственный интеллект, ланит-интеграция, машинное обучение, Работа с 3D-графикой, цифровой аватар

Когда за три недели до окончания съемок «Гладиатора» умер Оливер Рид – актер, игравший роль тренера гладиаторов Антония Проксимо, – создателям фильма пришлось срочно переписывать сценарий так, чтобы Проксимо погиб по ходу действия, а недостающие сцены создавать с помощью дублера и компьютерных эффектов. Тогда, 21 год назад, 160 секунд киноленты с участием «цифрового Рида» обошлись в 3,2$ млн. А сейчас благодаря развитию технологий, по нашим оценкам, можно было сократить бюджет раз в тридцать, и за эти деньги не просто сделать цифрового двойника актера (digital double) для нескольких сцен, а создать его полную гиперреалистичную 3D-модель и дальше снимать с ней кино без ограничений во времени и пространстве. Наша команда как раз и работает над созданием таких аватаров. В этом посте я расскажу, зачем они нужны помимо кино и что любопытного мы узнали во время собственных экспериментов.

Мой новый коллега – цифровой аватар. Как и зачем компании создают фотореалистичные 3D-модели людей - 1

Читать полностью »

в 14:31, , рубрики: Блог компании Selectel, будущее здесь, ИИ, искусственный интеллект, машинное обучение, Сколтех
В Сколтехе предсказали сверхтвердые материалы с помощью ИИ - 1

Ученые из Сколтеха создали модель нейронной сети, вычисляющую сверхтвердые материалы. Обнаружено, что помимо алмазов возможно существование и других сверхтвердых веществ.

Сверхтвердые материалы интересны ученым, поскольку применимы во многих отраслях: добыча нефти, металлообработка, ювелирное дело, станкостроение, микроэлектроника, производство высоких технологий. Их используют при бурении, резке, полировании, шлифовании. Поэтому важно обнаружение новых соединений, обладающих свойствами сверхтвердых материалов.
Читать полностью »

в 12:31, , рубрики: Блог компании Selectel, вычислительный предел, гиперпараметризация, глубокое обучение, искусственный интеллект, Исследования и прогнозы в IT, машинное обучение, Научно-популярное

Стагнация машинного обучения. Многие задачи не будут решены никогда? - 1

Последние годы глубокого обучения — сплошная череда достижений: от победы над людьми в игре Го до мирового лидерства в распознавании изображений, голоса, переводе текста и других задачах. Но этот прогресс сопровождается ненасытным ростом аппетита к вычислительной мощности. Группа ученых из MIT, Университета Ёнсе (Корея) и Университета Бразилиа опубликовала метаанализ 1058 научных работ по машинному обучению. Он явно показывает, что прогресс в области машинного обучения (ML) — это производная от вычислительной мощности системы. Производительность компьютеров всегда ограничивала функциональность ML, но сейчас потребности новых моделей ML растут гораздо быстрее, чем производительность компьютеров.

Исследование демонстрирует, что достижения машинного обучения по сути — немногим более чем следствие закона Мура. И по этой причине многие задачи ML не будут решены никогда в силу физических ограничений вычислителя.
Читать полностью »

в 9:03, , рубрики: AR, AR и VR, Андрей Карсаков, Андрей Фильченков, Блог компании Университет ИТМО, геймдев, Карьера в IT-индустрии, машинное обучение, моделирование, Университет ИТМО, Учебный процесс в IT

Это подборка текстовых материалов и тематических подкастов с участием представителей Университета ИТМО — студентов, аспирантов, научных сотрудников и преподавателей. Мы делимся личным опытом разработки проектов различного уровня и возможностями для развития.

Дайджест Университета ИТМО: системы ИИ, нейросети, анализ данных и МО — обсуждаем личный опыт - 1Читать полностью »

в 6:30, , рубрики: Блог компании VDSina.ru — хостинг серверов, будущее здесь, ИИ, искусственный интеллект, каспаров, машинное обучение, Научно-популярное, шахматы

Сегодня мир штурмом захватывает ИИ, основанный на глубоком обучении и нейронных сетях. Однако многие алгоритмы, управляющие поиском в вебе и построением автомобильных маршрутов, гораздо старше, они уходят корнями в так называемый «старый добрый ИИ», также известный как «символический» искусственный интеллект, являвшийся основным видом ИИ с 1950-х до конца 1990-х. Затмевание символического ИИ глубинным обучением иллюстрируется двумя важнейшими вехами в истории искусственного интеллекта, каждая из которых связана с победой ИИ-системы над лучшим игроком-человеком.

Как игры стали движущей силой двух школ исследований ИИ - 1
Чемпион мира Гарри Каспаров победил компьютер IBM Deep Blue в 1996 году, но потерпел поражение в 1997 году, проиграв со счётом 4 к 2.
Читать полностью »

в 6:40, , рубрики: ml, Neural Factorization Machine, python, Блог компании FunCorp, машинное обучение, Программирование, рекомендательный сервис

Как мы научили робота чувству юмора - 1

В IT-кругах ходит такая шутка, что машинное обучение (machine learning, ML) — это как секс в среде подростков: все об этом говорят, все делают вид, что этим занимаются, но, на самом деле, мало у кого это получается. У FunCorp получилось внедрить ML в главную механику своего продукта и добиться радикального (почти на 40%!) улучшения ключевых метрик. Интересно? Добро пожаловать под кат.Читать полностью »

1...1020...424344...5060...264
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