Всем привет! Меня зовут Влад и я работаю data scientist-ом в команде речевых технологий Тинькофф, которые используются в нашем голосовом помощнике Олеге.
В этой статье я бы хотел сделать небольшой обзор технологий синтеза речи, использующихся в индустрии, и поделиться опытом нашей команды построения собственного движка синтеза.
Исследователи из Принстонского университета и Google Brain Research раскритиковали алгоритм, который разработан Microsoft Research Asia и Бэйханским университетом в Китае. Алгоритм обучен генерировать комментарии к новостям. Как считают некоторые эксперты, технология опасна тем, что её можно использовать в ходе кампаний по дезинформации.
«В статье пекинских исследователей представлена новая техника машинного обучения, основными применениями которой, по-видимому, являются троллинг и дезинформация», — написал в своем посте в твиттере Арвин Нараянан, специалист по вычислительной технике из Центра политики в области информационных технологий Принстонского университета.
Читать полностью »
Данная статья является продолжением серии статей описывающей алгоритмы лежащие в основе
Synet — фреймворка для запуска предварительно обученных нейронных сетей на CPU.
Если смотреть на распределение процессорного времени, которое тратится на прямое распространение сигнала в нейронных сетях, то окажется что зачастую более 90% всего времени тратится в сверточных слоях. Поэтому если мы хотим получить быстрый алгоритм для нейронной сети – нам нужен, прежде всего, быстрый алгоритм для сверточного слоя. В настоящей статье я хочу описать методы оптимизации прямого распространения сигнала в сверточном слое. Причем начать хочется с наиболее широко распространенных методов, основанных на матричном умножении. Изложение я буду стараться вести в максимально доступной форме, чтобы статья была интересна не только специалистам (они и так про это все знают), но и более широкому кругу читателей. Я не претендую на полноту обзора, так что любые замечания и дополнения только приветствуются.
Читать полностью »
В начале этого года по ряду причин мы загорелись идеей создать самый большой открытый датасет русской речи. Подробнее о нашей мотивации и о том, как всё начиналось,
можно прочитать в этой статье — Огромный открытый датасет русской речи. С тех пор наш проект прошел через ряд масштабных изменений, мы в три раза увеличили количество данных, повысили их качество, добавили лейблы для спикеров и сейчас мы наконец готовы представить вам версию 1.0.
Также мы не готовы останавливаться на достигнутом и планируем продолжать делать интесивную работу над ошибками в последующих версиях и улучшать качество уже опубликованных данных. Версию 1.1 мы планируем посвятить масштабной работе над ошибками.
Социальная сеть ВКонтакте объявила, что проведет в День народного единства 4 ноября 2019 года эксперимент по снижению агрессивности пользователей в комментариях.
Данный проект уже запущен, специальная система, используя определенные алгоритмы, автоматически определяет, есть ли в тексте комментария признаки оскорблений. При их наличии пользователю дается совет не тратить время на агрессию и отказаться от обидной реплики. Эксперимент продлится один день — по его результатам команда VK оценит, насколько эффективно подобная механика снижает количество негатива в комментариях.
Читать полностью »
Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.
Рассказ Азимова "Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста «трёх законов робототехники»:
Читать полностью »
Пусть проводится некоторый эксперимент.
— элементарные события (элементарные исходы эксперимента).
— пространство элементарных событий (совокупность всевозможных элементарных исходов эксперимента).
Читать полностью »
Пусть $inline$E subseteq mathbb{R}$inline$, $inline$a$inline$ — предельная точка множества $inline$E$inline$ (т.е. $inline$a in E, forall varepsilon > 0 spacespace |(a - varepsilon, a + varepsilon) cap E| = infty$inline$), $inline$f colon E to mathbb{R}$inline$.
Определение 1 (предел функции по Коши):
Функция $inline$f colon E to mathbb{R}$inline$ стремится к $inline$A$inline$ при $inline$x$inline$, стремящемся к $inline$a$inline$, если
$$display$$forall varepsilon > 0 spacespace exists delta > 0 spacespace forall x in E spacespace (0 < |x- a| < delta Rightarrow |f(x)- A| < varepsilon).$$display$$
Обозначение: $inline$limlimits_{E ni x to a}f(x) = A$inline$.
Читать полностью »
Всем привет!
У нас доступна для предзаказа одна из лучших книг по обучению с подкреплением, в оригинале именуемая "Deep Reinforcement Learning Hands-on" под авторством Максима Лапаня. Вот как будет выглядеть обложка русского перевода:
Чтобы вы могли оценить краткое содержание книги, предлагаем вам перевод обзора, написанного автором к выходу оригинала.
Читать полностью »
Проект ок.tech Data Толк родился как дискуссионная площадка для специалистов, занимающихся обработкой и аналитикой больших данных. Каждый раз мы подчеркиваем, что основная задача наших митапов – это не доклады, хотя они тоже очень важны, а открытая дискуссия аудитории со спикерами, во время которой у участников есть время обсудить любые вопросы в рамках тематики мероприятия. Мы считаем, что в сложившейся ситуации когда количество проблем и нерешенных задач в области Data Science стремительно растет, открытый диалог очень важен.
Мы провели 2 встречи, на первой обсуждали достоинства и недостатки разных подходов к хранению данных и то, как эти подходы влияют на работу разных команд, а также коснулись вопросов эволюции хранилищ данных. Вторая встреча была посвящена образованию в Data Science, на площадке встретились представители разных мнений, спикеры поговорили о важности университетского образования, разнообразии онлайн-курсов и их особенностях, а также о том, какими навыками необходимо обладать, чтобы стать крутым и востребованным датасаентистом.
В преддверии третьего митапа, который пройдет 6 ноября в Москве и будет посвящен рекомендательным системам, мы поговорили со спикерами об их пути в разработку рекомендательных систем, о том как им видится их будущее этого направления и попросили порекомендовать, что надо делать сейчас, чтобы знания и умения оставались актуальными даже через несколько лет. Также мы поинтересовались, о чем они будут рассказывать на митапе и почему стоит посетить это мероприятие.
