Рубрика «машинное обучение» - 50

в 12:58, , рубрики: ICQ, smart reply, Блог компании Mail.Ru Group, машинное обучение, Системы обмена сообщениями, стикеры

Смарт-реплай стикерами - 1

Привет! Сегодня мы перезапустили ICQ. Ключевые функции нового мессенджера основаны на технологиях искусственного интеллекта: система быстрых подсказок стикеров и текста Smart Reply для ответа на пришедшее сообщение, предложение стикеров по введенным фразам, распознавание голосовых сообщений и другие.

В этой статье я расскажу про одну из них — Smart Reply. Данная фича позволит экономить время пользователей, так как им надо будет всего лишь кликнуть по понравившемуся стикеру из предложенных. Заодно фича будет популяризировать использование разнообразных стикеров и повышать эмоциональность общения.
Читать полностью »

в 10:29, , рубрики: Creative Commons, open source, Аудиомания, библиотеки звуков, Блог компании Аудиомания, звук, машинное обучение, Программирование

Небольшой дайджест для тех, кто разрабатывает модели машинного обучения.

Под катом — своды данных с речью, музыкой и шумом промышленных агрегатов.

Где взять аудио для машинного обучения: подборка открытых библиотек с лицензией Creative Commons - 1Читать полностью »

в 16:23, , рубрики: AI, big data, DeepMind, Алгоритмы, будущее здесь, искусственный интеллект, машинное обучение

нарезка скринов игр Atari

Картинка, которую вы видите, позаимствована с сайта DeepMind, и демонстрирует 57 игр, в которых их новейшая разработка Agent57 (обзор статьи на Хабре) достигла успеха. Само число 57 взято не с потолка, — именно столько игр было выбрано еще в 2012 году, чтобы стать своеобразным бенчмарком среди разработчиков ИИ для игр Atari, после чего различные исследователи меряются своими достижениями именно на этом датасете.

В этом посте я постараюсь с разных сторон посмотреть на эти достижения, чтобы оценить их ценность для прикладных задач, и обосновать, почему не верю, что за этим будущее. Ну и да, картинок под катом будет много, — я предупредил.
Читать полностью »

в 13:33, , рубрики: Atari 2600, deep mind, Алгоритмы, машинное обучение, обучение с подкреплением

image

Компания Deep Mind, занимающаяся разработкой искусственного интеллекта, создала ИИ Agent57 с глубоким обучением, который получил среднюю оценку во всех 57 играх приставки Atari 2600 выше, чем человек, сообщается на сайте Deep Mind. Читать полностью »

в 14:30, , рубрики: Биотехнологии, Здоровье гика, машинное обучение, нейроинтерфейс

Учёные прочитали мысли нейроинтерфейсом и с помощью ИИ превратили их в слова - 1

Учёные Калифорнийского университета в Сан-Франциско разработали нейроинтерфейс, который считывает электроимпульсы мозга человека, и подключили его к искусственному интеллекту, который преобразует сигналы в слова, пишет Ars Technica. Статья о разработке опубликована в журнале Nature. Читать полностью »

в 13:10, , рубрики: ИИ, искусственный интеллект, Карьера в IT-индустрии, машинное обучение, Минобороны, нейросеть
Минобороны потратит 387 млн руб. на создание и обучение нейросетей для нового поколения военных систем с ИИ - 1

Министерство обороны РФ в конце марта 2020 года объявило о проведении закрытого конкурса на выполнение научно-исследовательской работы «Исследования по созданию экспериментального образца комплекса разработки, обучения и реализации глубоких нейронных сетей для нового поколения военных систем с искусственным интеллектом (шифр „Каштан“)».
Читать полностью »

в 9:14, , рубрики: GAN, Блог компании Яндекс, искусственный интеллект, калькулятор, Компьютерное зрение, машинное обучение, нейросети, обработка изображений, яндекс

Мы рады представить хабросообществу наш смелый эксперимент: калькулятор, работающий на основе нейросети. Он работает следующим образом: математическое выражение преобразуется в изображение и подается на вход сверточной нейросети, которая генерирует изображение-результат. Полученный калькулятор генерирует изображения правильных ответов, не вычисляя заданное выражение в явном виде.

Работа уже опубликована на arXiv и сегодня будет представлена на конференции SIGBOVIK в формате аудиозаписи. В этом посте мы поделимся с вами результатами нашего эксперимента. Мотивация и детали реализации также под катом.

Нейросетевой калькулятор для сложения и вычитания не очень больших чисел - 1

Читать полностью »

в 8:07, , рубрики: ocr, OCR-технологии, Блог компании Smart Engines, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросетевой модель, обработка изображений, программирование микроконтроллеров, распознавание образов, Эльбрус, эльбрус-4с

Привет! Мы вдруг поняли, что наша последняя статья про Эльбрус вышла год назад. Поэтому мы решили исправить эту досадную оплошность, ведь мы не бросили эту тему!

Сложно представить распознавание без нейронных сетей, поэтому мы расскажем о том, как мы запустили 8-битные сетки на Эльбрусе и что из этого получилось. Вообще, модель с 8-битными коэффициентами и входами и 32-битными промежуточными вычислениями крайне популярна. Например, Google [1] и Facebook [2] завели ее собственные реализации, которые оптимизируют доступ в память, задействуют SIMD и позволяют ускорить вычисления на 25% и больше без заметного снижения точности (это конечно зависит от архитектуры нейронной сети и вычислителя, но нужно же было объяснить, насколько это круто?).

8-битные сети на Эльбрусе, есть ли смысл? - 1Читать полностью »

в 13:46, , рубрики: anaconda, arduino, machine learning, open source, opencv, python, TensorFlow, машинное зрение, машинное обучение, Программирование

В конце прошлого года, я написал статью, о том как был заинтригован возможностью распознавания объектов на изображениях с помощью нейронных сетей. В той статье мы с помощью PyTorch классифицировали на видео либо ягоду малину, либо ардуино-подобный контроллер. И не смотря на то, что PyTorch мне понравился, обратился я к нему потому, что не смог с наскока разобраться с TensorFlow. Но я пообещал, что ещё вернусь к вопросу распознавания объектов на видео. Кажется пришло время сдержать обещание.

В данной статье мы попробуем на своей локальной машине дообучить уже готовую модель в Tensorflow 1.13 и Object Detection API на нашем собственном наборе изображений, а потом используем её для распознавания ягод и контроллеров, в видеопотоке веб-камеры с помощью OpenCV.

Хотите к лету улучшить навык распознавания ягод? Тогда милости прошу под кат.

«Вы уж простите, обознался...» или распознаем малину и контроллеры с помощью Tensorflow Object Detection API - 1
Читать полностью »

в 6:27, , рубрики: ИИ, машинное обучение, нейросети

Как потерять доверие к ИИ, или как я хулиганил с Gradient Photo Editor - 1
Статья скорее зарисовка и оставляет пространство для экспериментов.
Всем привет. На выходных на мои глаза попалось приложение Gradient Photo Editor, а именно функция, позволяющая оценить вашу ДНК с помощью новейших технологий ИИ по фотографии! Исключительно точный алгоритм проанализирует черты лица и определит этническое происхождение (описание взято с офсайта). Меня, МЛиста, не могло такое не заинтриговать и конечно же я скачал приложение и начал с ним баловаться. После того, как фотки себя любимого закончились в ход пошли шедевры мировой живописи. И тут меня поджидали сюрпризы :)
Кому интересно — добро пожаловать под кат
Читать полностью »

1...1020...495051...6070...263
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