Рубрика «машинное обучение» - 80

Facebook и Microsoft запускают конкурс по обнаружению deepfake - 1

Facebook совместно с Microsoft и коалицией «Партнёрства по искусственному интеллекту во благо людей и общества» (PAI), а также научными работниками из нескольких университетов анонсировала конкурс на разработку технологии распознавания дипфейков (deepfake).

Как сообщается в блоге Facebook, в рамках проекта, который получил название Deepfake Detection Challenge, Facebook поручит исследователям создавать реалистичные дипфейки. После этого участники конкурса будут прорабатывать алгоритмы обнаружения deepfake. Авторы лучших получат гранты. Призовой фонд проекта — $10 миллионов.
Читать полностью »

Обзор современного применения искусственного интеллекта для управления проектами

Как искусственный интеллект помогает управлять проектами - 1

Может показаться удивительным, но вопросу применения искусственного интеллекта для управления проектами насчитывается уже более 30 лет. Еще в 1987 году вышла знаковая статья Уильяма Хосли «Использование приложений искусственного интеллекта для управления проектами». В том же году под эгидой NASA завершилось исследование об эффективности применения методов искусственного интеллекта в управлении проектами.

Между тем, в последнее время появилось большое количество решений, которые можно условно разделить на два класса:

  • виртуальные помощники руководителя проекта
  • искусственный интеллект в системах управления проектами

Рассмотрим некоторые из них:
Читать полностью »

Визуализация больших графов для самых маленьких - 1
Что делать, если вам нужно нарисовать граф, но попавшиеся под руку инструменты рисуют какой-то комок волос или вовсе пожирают всю оперативную память и вешают систему? За последние пару лет работы с большими графами (сотни миллионов вершин и рёбер) я испробовал много инструментов и подходов, и почти не находил достойных обзоров. Поэтому теперь пишу такой обзор сам.
Читать полностью »

В последние годы нейронный машинный перевод (НМП) с использованием моделей «трансформер» добился необычайных успехов. НМП на основе глубоких нейросетей обычно обучаются с начала до конца на очень объёмных параллельных корпусах текстов (текстовых парах) исключительно на основе самих данных, без необходимости назначать точные правила языка.

Несмотря на все успехи, НМП-модели могут проявлять чувствительность к небольшим изменениям входных данных, что может проявляться в виде различных ошибок – недоперевод, переперевод, неправильный перевод. К примеру, следующее немецкое предложение качественная НМП-модель «трансформер» переведёт правильно.

“Der Sprecher des Untersuchungsausschusses hat angekündigt, vor Gericht zu ziehen, falls sich die geladenen Zeugen weiterhin weigern sollten, eine Aussage zu machen.”

(Машинный перевод: “The spokesman of the Committee of Inquiry has announced that if the witnesses summoned continue to refuse to testify, he will be brought to court.”)

Перевод: представитель следственного комитета объявил, что если приглашённые свидетели будут и дальше отказываться давать показания, его привлекут к ответственности.

Читать полностью »

Гонки разумов — как соревнуются умные электромобили - 1
За что мы любим автогонки? За их непредсказуемость, напряжённую борьбу характеров пилотов, высокую скорость и мгновенную расплату за малейшую ошибку. Человеческий фактор в гонках значит очень многое. Но что будет, если людей заменить софтом? Организаторы «Формулы Е» и британский венчурный фонд Kinetik, созданный бывшим российским чиновником Денисом Свердловым, уверены, что получится нечто особенное. И у них есть все основания утверждать это.

Подробнее о гонках электромобилей, снабжённых искусственным интеллектом — в очередной статье от Cloud4Y.Читать полностью »

Здравствуйте, коллеги!

С удовольствием сообщаем, что в наших издательских планах на начало будущего года — превосходная новая книга по глубокому обучению «Generative Deep Learning» от Дэвида Фостера

Попугай приземлился. Анонс книги «Генеративное глубокое обучение» - 1

Автор, сравнивающий эту работу ни много ни мало с высадкой «Аполлона» на Луну, опубликовал на «Медиуме» подробный обзор своего шедевра, который предлагаем считать близким к реальности тизером.

Приятного чтения, следите за анонсом!
Читать полностью »

Хабр, привет. Представляю вам главную help-ссылку для работы с данными. Материал в Гугл-доке подойдет как профессионалам, так и тем, кто только учится работать с данными. Пользуйтесь и прокачивайте скиллы сами + делитесь с коллегами.

Дальнейшее описание поста — это содержание help-ссылки. Поэтому, можете сразу ознакомиться с документом. Либо начать с её содержания, которую прикрепляю ниже.

Конечно, весь список книг/сервисов/видео и лекций в файле неполный. Поэтому предлагаю сделать этот пост ценнейшим — добавляйте в комментарии свои самые полезные ссылки, самые крутые из них я добавлю к себе в файл.

imageЧитать полностью »

Хотя нейронные сети стали использоваться для синтеза речи не так давно (например), они уже успели обогнал классические подходы и с каждым годам испытывают на себе всё новые и новый задачи.

Например, пару месяцев назад появилась реализация синтеза речи с голосовым клонированием Real-Time-Voice-Cloning. Давайте попробуем разобраться из чего она состоит и реализуем свою многоязычную (русско-английскую) фонемную модель.

Строение

Многоязычный синтез речи с клонированием - 1

Наша модель будет состоять из четырёх нейронных сетей. Первая будет преобразовывать текст в фонемы (g2p), вторая — преобразовывать речь, которую мы хотим клонировать, в вектор признаков (чисел). Третья — будет на основе выходов первых двух синтезировать Mel спектрограммы. И, наконец, четвертая будет из спектрограмм получать звук.

Читать полностью »

Пять лет назад меня осенила идея. Я решил смоделировать ни много ни мало мировую экономику, для того чтобы точно знать какую динамику ожидать от акций, облигаций, курсов валют и т.д. Была только одна маленькая проблемка, модели всего этого не существует. И хуже того, экономисты десятки лет спорят, какая из их куцых эконометрических моделей хотя бы приблизительно верно описывает эти сложнейшие процессы. Поэтому, вместо попыток натянуть выдуманную (и конечно безумно упрощенную) модель на многоликую реальность я вступил на концептуально иной путь – моделировать агентов на микроуровне, чтобы они в изнуряющей борьбе за выживание, путем проб и ошибок приходили к равновесному состоянию, которое на макроуровне выражается в динамике цен, ставок и т.д.

Результат моих исследований описан ниже. Для визуализации записал движение агентов и каждый пиксель в этом видео, скрывает за собой нейросеть, т.е. мозг агента, бьющегося за выживание в конкуренции с подобными себе в жестоком мире наживы и чистогана.

Зачем это вообще нужно легко понять, например, по актуальным сейчас спорам вокруг «торговых войн». Одни (в основном профессиональные экономисты) говорят, что тарифы вредят в конечном итоге экономике в целом. Другие же думают, что страна окажется в выигрыше.

Проверить и доказать на фактах тут ничего нельзя, ведь никто не может поставить эксперимент при прочих равных на одной и той же экономике. Тогда как описанный ниже метод позволяет контролировать условия и получить доказательство наличия или отсутствия выгод того или иного решения.

Читать полностью »

Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи "TensorFlow Tutorial: 10 minutes Practical TensorFlow lesson for quick learners" автора Ankit Sachan.

Этот туториал по TensorFlow предназначен для тех, кто имеет общее представление о машинном обучении и пытается начать работу с TensorFlow.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js