Привет!
У нас в предзаказе появилась долгожданная книга о библиотеке PyTorch.
Поскольку весь необходимый базовый материал о PyTorch вы узнаете из этой книги, мы напоминаем о пользе процесса под названием «grokking» или «углубленное постижение» той темы, которую вы хотите усвоить. В сегодняшней публикации мы расскажем, как Кай Арулкумаран (Kai Arulkumaran) грокнул PyTorch (без картинок). Добро пожаловать под кат.
Читать полностью »
Как-то два года назад, случайно включив телевизор, я увидел интересный сюжет в программе "Вести". В нём рассказывали о том, что департамент информационных технологий Москвы создает нейросеть, которая будет считывать показания счетчиков воды по фотографиям. В сюжете телеведущий попросил горожан помочь проекту и прислать снимки своих счетчиков на портал mos.ru, чтобы на них обучить нейронную сеть.
Если Вы — департамент Москвы, то выпустить ролик на федеральном канале и попросить людей прислать изображения счетчиков — не очень большая проблема. Но что делать, если Вы — маленький стартап, и сделать рекламу на телеканале не можете? Как получить 50000 изображений счетчиков в таком случае?Читать полностью »
Я много писал о проектах компьютерного зрения и машинного обучения, таких как системы распознавания объектов и проекты распознавания лиц. У меня также есть опенсорсная библиотека распознавания лиц на Python, которая как-то вошла в топ-10 самых популярных библиотек машинного обучения на Github. Всё это привело к тому, что новички в Python и машинном зрении задают мне много вопросов.
По опыту, есть одна конкретная техническая проблема, которая чаще всего ставит людей в тупик. Нет, это не сложный теоретический вопрос или проблема с дорогими GPU. Дело в том, что почти все загружают в память изображения повёрнутыми, даже не подозревая об этом. А компьютеры не очень хорошо обнаруживают объекты или распознают лица в повёрнутых изображениях.
Читать полностью »
Современное машинное обучение позволяет делать невероятные вещи. Нейросети работают на пользу общества: находят преступников, распознают угрозы, помогают диагностировать болезни и принимать сложные решения. Алгоритмы могут переплюнуть человека и в творчестве: они рисуют картины, пишут песни и делают из обычных снимков шедевры. А те, кто разрабатывает эти алгоритмы, часто представляются карикатурным учеными.
Не все так страшно! Собрать нейронную сеть из базовых моделей может любой, кто сколько-то знаком с программированием. И даже не обязательно учить Python, всё можно сделать на родном JavaScript. Как легко начать и зачем машинное обучение фронтендерам, рассказал Алексей Охрименко (obenjiro) на FrontendConf, а мы переложили в текст — чтобы названия архитектур и полезные ссылки были под рукой.
Этот рассказ:
В настоящее время бурно развивается индустрия чат-ботов. Сначала они были достаточно глупыми и могли вести диалог с пользователем, являясь ведущими и предлагая возможные ответы. Потом боты слегка поумнели и начали требовать от пользователя текстового ввода, чтобы из ответов вытаскивать ключевые слова. Развитие машинного обучения привело к появлению возможности общаться с ботом еще и голосом. Однако, большая часть решений не сильно далеко ушла от все того же построения графа диалогов и перехода между его узлами по ключевым словам.Читать полностью »
Сколько может рассказать о человеке профиль в соцсети? Фотографии, посты, комментарии, подписки – непаханное поле для анализа. Сегодня поговорим о том, как мы определяем интересы пользователей на основе их подписок в сети Instagram.
Привет.
В предыдущей части я рассматривал создание несложной распознавалки текста, основанной на нейронной сети. Сегодня мы применим аналогичный подход, и напишем автоматический переводчик текстов с английского на немецкий.
Для тех, кому интересно как это работает, подробности под катом.
Читать полностью »
Почему мне (и, надеюсь, вам) интересно распознавание речи? Во-первых, это направление является одним из самых популярных по сравнению с другими задачами компьютерной лингвистики, поскольку технология распознавания речи сейчас используется почти повсеместно – от распознавания простого «да/нет» в автоматическом колл-центре банка до способности поддерживать «светскую беседу» в «умной колонке» типа «Алисы». Во-вторых, чтобы система распознавания речи была качественным, необходимо найти самые эффективные средства для создания и настройки такой системы (одному из подобных средств и посвящена эта статья). Наконец, несомненным «плюсом» выбора специализации в области распознавания речи лично для меня является то, что для исследований в этой области необходимо владеть как программистскими, так и лингвистическими навыками. Это весьма стимулирует, заставляя приобретать знания в разных дисциплинах.
Читать полностью »
Губернатор Калифорнии Гэвин Ньюсом подписал два законопроекта, касающихся дипфейков. Первый делает незаконным размещение любых видео с манипуляциями в политических целях — например, замена лица или речи кандидата для его дискредитации. Другой позволит жителям государства подать в суд на любого, кто использует дипфейк в порнографическом видео.
Дипфейки могут быть забавными, однако некоторые могут принести ощутимый вред. Например, дипфейк-видео со спикером палаты представителей конгресса США Нэнси Пелоси, на котором была изменена её речь. Создавалось впечатление, что политик была пьяна и едва выговаривала свои слова. Видео было опубликовано на Facebook, и компания не согласилась удалить его сразу, заявив, что вместо этого разместит статью-опровержение, в которой будет подчеркиваться факт редактирования речи.
Читать полностью »
Всем привет, сегодня хотим поговорить о запуске нового курса «Математика для Data Science», а точнее целой серии курсов, подробнее об этом в нашей публикации.
Не все, учась в школе, понимают, как в жизни им пригодится математика. Самый распространенный ответ – считать деньги, но не все рождаются крутыми финансистами. Это понимают и учителя математики, поэтому часто преподают через пень-колоду. И вот человек школу закончил, зачем нужна математика, так и не понял, но деньги считать (и свои, и чужие) научился, посчитал и захотел работать в IT, например, в сфере машинного обучения, чтобы зарабатывать немало. Тут-то и стало ясно, для чего нужна математика! Но школа, как и институт, уже давно прошли...Читать полностью »
