Первую часть статьи об основах NLP можно прочитать здесь. А сегодня мы поговорим об одной из самых популярных задач NLP – извлечении именованных сущностей (Named-entity recognition, NER) – и разберем подробно архитектуры решений этой задачи.
Рубрика «машинное обучение» - 99
NLP. Основы. Техники. Саморазвитие. Часть 2: NER
2019-05-14 в 12:07, admin, рубрики: ABBYY, machine learning, natural language processing, ner, RNN, Блог компании ABBYY, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, нейросети, токены, эмбеддинги
Как и зачем мы делали распознавание достопримечательностей в Облаке Mail.ru
2019-05-14 в 10:22, admin, рубрики: computer vision, deep learning, landmark recognition, machine learning, Алгоритмы, Блог компании Mail.Ru Group, искусственный интеллект, машинное обучение, обработка изображений
С появлением качественных камер в мобильных телефонах мы все больше и чаще фотографируем, снимаем видео ярких и важных моментов нашей жизни. У многих из нас фотоархивы насчитывают десятки лет и тысячи фотографий, ориентироваться в которых становится все труднее. Вспомните, сколько времени зачастую занимал поиск нужной фотографии несколько лет назад.
Одной из целей Облака Mail.ru является обеспечение наиболее удобного доступа и поиска по своему фото и видеоархиву. Для этого мы — команда машинного зрения Mail.ru — создали и внедрили системы «умной» обработки фотографий: поиск по объектам, сценам, лицам и др. Еще одной такой яркой технологией является распознавание достопримечательностей. И сегодня я расскажу про то, как с помощью Deep Learning мы решили эту задачу.
Читать полностью »
Как в Яндекс.Такси ищут машины, когда их нет
2019-05-14 в 8:11, admin, рубрики: Блог компании Яндекс, Геоинформационные сервисы, Исследования и прогнозы в IT, машинное обучение, Промышленное программирование, такси
Хороший сервис для заказа такси должен быть безопасным, надёжным и быстрым. Пользователь не станет вдаваться в детали: ему важно, чтобы он нажал кнопку «Заказать» и как можно быстрее получил машину, которая доставит его из точки А в точку Б. Если рядом нет машин — сервис должен сразу об этом сообщить, чтобы у клиента не складывалось ложных ожиданий. Но если плашка «Нет машин» будет высвечиваться слишком часто, то логично, что человек просто перестанет пользоваться этим сервисом и уйдёт к конкуренту.
В этой статье я хочу рассказать о том, как при помощи машинного обучения мы решали задачу поиска машин на территории с малой плотностью (проще говоря — там, где, на первый взгляд, нет машин). И что из этого вышло.
Читать полностью »
Как Tesla обучает автопилот
2019-05-13 в 6:36, admin, рубрики: big data, tesla, автопилот, будущее здесь, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, транспорт
Расшифровка 2-й части Tesla Autonomy Investor Day. Цикл обучения автопилота, инфраструктура сбора данных, автоматическая разметка данных, подражание водителям-людям, определение расстояния по видео, sensor-supervision и многое другое.
Читать полностью »
Основы современного искусственного интеллекта: как он работает, и уничтожит ли наше общество уже в этом году?
2019-05-11 в 9:00, admin, рубрики: Deepfake, hal 9000, skynet, глубокое обучение, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярноеСегодняшний ИИ технически «слабый» – однако он сложный и может значительно повлиять на общество
Не нужно быть Киром Дулли, чтобы знать, насколько пугающим может стать хорошо соображающий искусственный интеллект [американский актёр, исполнявший роль астронавта Дэйва Боумена в фильме «Космическая одиссея 2001 года» / прим. перев.]
ИИ, или искусственный интеллект, сейчас одна из самых важных областей знания. Решаются «нерешаемые» задачи, инвестируются миллиарды долларов, а Microsoft даже нанимает Коммона, чтобы он рассказал нам поэтическим штилем, какая это замечательная штука – ИИ. Вот ведь.
Читать полностью »
Искусственный интеллект на примере простой игры. Часть 2
2019-05-08 в 19:59, admin, рубрики: golang, игры для программистов, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, Спортивное программирование
- В этот раз выбрана игра «Змейка».
- Создана библиотека для нейросети на языке Go.
- Найден принцип обучения, зависимый от «глубины» памяти.
- Написан сервер для игры между разработчиками.
Walmart представила магазин с автоматическим отслеживанием запасов
2019-05-08 в 10:50, admin, рубрики: ИИ, инновации, искусственный интеллект, машинное зрение, машинное обучение, торговля
Компания Walmart запустила концептуальный магазин Walmart Intelligent Retail Lab в Нью-Йорке для испытания инновационных идей в торговле. Одна из первых идей, которую тестируют в магазине — отслеживание товаров на полках с помощью камер и системы машинного зрения.
Первоначальная цель магазина заключается в том, чтобы ускорить процесс инвентаризации и доступности продуктов и чтобы команде из 100 человек было проще точно знать, где и когда необходимо пополнять запасы продуктов. Несмотря на то, что это концептуальный магазин, он имеет более 30 000 товаров для продажи и открыт для публики.Читать полностью »
Анонсирован Windows Vision Skills (Preview)
2019-05-08 в 7:00, admin, рубрики: microsoft, ml, Блог компании Microsoft, машинное обучениеНедавно была анонсирована превью-версия Windows Vision Skills, являющяяся частью набора пакетов NuGet, который облегчают разработчикам приложений решение целого комплекса проблем компьютерного зрения с помощью простого набора API.
Рисунок 1 — Слева направо вы видите в действии: Object Detector, Skeletal Detector и Emotion Recognizer.
Читать полностью »
Как Netflix использует Питон
2019-05-07 в 17:53, admin, рубрики: Bless, bolt, flask, Jupyter Notebooks, Lemur, Metaflow, netflix, numpy, open source, pandas, Prism, python, Repokid, ruptures, scipy, Security Monkey, Spectator, TensorFlow, Winston, высокая производительность, машинное обучение
Поскольку многие из нас готовятся к конференции PyCon, мы хотели немного рассказать, как Python используется в Netflix. Мы применяем Python на всём жизненном цикле: от принятия решения, какие сериалы финансировать, и заканчивая работой CDN для отгрузки видео 148 миллионам пользователей. Мы вносим свой вклад во многие пакеты Python с открытым исходным кодом, некоторые из которых упомянуты ниже. Если что-то вас интересует, посмотрите наш сайт вакансий или ищите нас на PyCon.
Читать полностью »
Ученые из MIT нашли маленькие и точные нейросети, которые быстрее и легче учатся. Осталось понять, как их создать
2019-05-07 в 11:04, admin, рубрики: MIT, машинное обучение, нейросетиИсследователи Массачусетского Технологического Института (MIT) предположили, что современные нейросети можно уменьшить до десяти раз, не потеряв в точности предсказаний. Скорость и легкость обучения таких сетей также может быть значительно выше. При этом тренировать и обеспечивать данными их смогут даже программисты-одиночки, а не только технологические гиганты с GPU-серверами и огромными датасетами.
Читать полностью »