Рубрика «нейронные сети» - 21

image

Приглашаем поучаствовать в конкурсе по синтезу живой русской речи на основе технологий глубоких нейронных сетей. Конкурс рассчитан на студентов старших курсов, молодых специалистов и всех желающих, интересующихся машинным обучением и речевыми технологиями. Победитель получит 100 000 рублей!

Участникам TTS challenge предстоит создать и обучить систему синтеза и озвучить с её помощью несколько десятков предложений русского текста. Базу голоса для обучения предоставляет ЦРТ, методы достижения результата участники выбирают самостоятельно. О том, как сделать нейросетевой синтез своими руками, мы недавно рассказывали в этой статье.
Читать полностью »

Инженеров и компьютерных лингвистов – к «Диалогу» - 1С 30 мая по 2 июня в Российском государственном гуманитарном университете (РГГУ) пройдет 24-ая международная научная конференция по компьютерной лингвистике «Диалог». Мы уже рассказывали о том, что такое «Диалог» и почему ABBYY его основной организатор. В этом посте мы анонсируем основные темы конференции, ключевых спикеров и их доклады, публикуем информацию о соревнованиях по разрешению лексической многозначности на русском языке Dialogue Evaluation и другие подробности о конференции. Читать полностью »

Синтез речи на сегодняшний день применяется в самых разных областях. Это и голосовые ассистенты, и IVR-системы, и умные дома, и еще много чего. Сама по себе задача, на мой вкус, очень наглядная и понятная: написанный текст должен произноситься так, как это бы сделал человек.

Некоторое время назад в область синтеза речи, как и во многие другие области, пришло машинное обучение. Выяснилось, что целый ряд компонентов всей системы можно заменить на нейронные сети, что позволит не просто приблизиться по качеству к существующим алгоритмам, а даже значительно их превзойти.

Нейросетевой синтез речи своими руками - 1

Я решил попробовать сделать полностью нейросетевой синтез своими руками, а заодно и поделиться с сообществом своим опытом. Что из этого получилось, можно узнать, заглянув под кат.
Читать полностью »

Взлет интереса к машинному обучению во многом связан с тем, что модели способны дать ощутимый прирост прибыли в областях, связанных с предсказанием поведения сложных систем. В частности, той сложной системой, чье поведение предсказывать выгодно, является человек. Обнаружить мошенничество на ранней стадии, выявить склонность клиентов к оттоку – эти задачи возникают регулярно и уже стали классическими в Data Science. Безусловно, их можно решать различными методами, в зависимости от пристрастий конкретного специалиста и от требований бизнеса.

У нас была возможность использовать нейронные сети для решения задачи по предсказанию поведения людей, а специфика области применения была связана с индустрией красоты. Основной аудиторией для “опытов” стали женщины. Мы по сути пришли к вопросу: может ли искусственная нейронная сеть понять настоящую нейронную сеть (человека) в той области, в которой даже сам человек еще не осознал своего поведения. Как мы ответили на этот вопрос и что у нас получилось в итоге, можно узнать далее.

Женские сети: кто делает за нас выбор? - 1

Читать полностью »

Глубокое обучение с использованием R и mxnet. Часть 1. Основы работы - 1

Привет!

Эта статья является первой частью руководства по приготовления нейронных сетей с использованием библиотеки mxnet на языке R. Источником вдохновения послужила онлайн-книга Deep Learning — The Straight Dope, объема которой достаточно для осознанного использования mxnet на Питоне. Примеры оттуда будут воспроизводиться с поправкой на отсутствие реализации интерфейса Gluon для R. В первой части рассмотрим установку библиотеки и общие принципы работы, а также реализуем простую линейную модель для решения задачи регрессии.Читать полностью »

Во время своей недавней поездки в Сан-Франциско я встретился с выпускниками нашей программы «Специалист по большим данным», эмигрировавшими в США — Евгением Шапиро (Airbnb) и Игорем Любимовым (ToyUp), а также с Артемом Родичевым (Replika), нашим партнером. Ребята рассказали массу интересных вещей: зачем Airbnb выкладывает свои проекты в open-source; как устроена Replika — нейросетевой чат-бот, способный стать твоим другом; про миссию стартапов Кремниевой Долины и предпринимательскую экосистему.

Стартапы, чат-боты, Кремниевая долина. Интервью с российскими разработчиками в Сан-Франциско - 1
Читать полностью »

Привет!

Еще до конца мая у нас выйдет перевод книги Франсуа Шолле "Глубокое обучение на Python" (примеры с использованием библиотек Keras и Tensorflow). Не пропустите!

Экскурсия по PyTorch - 1

Но мы, естественно, смотрим в надвигающееся будущее и начинаем присматриваться к еще более инновационной библиотеке PyTorch. Сегодня вашему вниманию предлагается перевод статьи Питера Голдсборо, готового устроить вам долгую прогулку ознакомительную экскурсию по этой библиотеке. Под катом много и интересно.
Читать полностью »

Валентина Евтюхина, автор канала Digital Eva, и специалисты проектной компании и R&D лаборатории Neurodata Lab специально для блога Нетологии подготовили статью о том, как развиваются технологии в сфере распознавания эмоций.

Наука об эмоциях стала популярной не так давно, и в основном благодаря Полу Экману — американскому психологу, автору книги «Психология лжи» и консультанту популярного сериала «Обмани меня», который основан на материалах книги.

Наука эмоций: как умные технологии учатся понимать людей - 1
Пол Экман и Тим Рот — исполнитель главной роли в сериале «Обмани меня», чей персонаж списан с самого Экмана

Сериал стартовал в 2009 году, и в то же время значительно вырос публичный интерес к теме распознавания эмоций. Бум в стартап-среде случился в 2015-2016 годах, когда сразу два технологических гиганта — корпорации Microsoft и Google — доступными для обычных пользователей свои пилотные проекты для работы с наукой эмоций. Читать полностью »

Модели машинного обучения нужно уметь не только разрабатывать, но и «продавать» заказчику. Если у него не будет понимания, почему предлагается именно такое решение, то всё закончится статьёй в журнале и выступлением на конференции. Директор компании Loginom Алексей Арустамов обращает внимание на ключевые моменты, которые важно отразить в описании модели. Это выступление прошло пару недель назад на конференции Яндекса из серии «Data & Science».

Если у вас цена ошибки маленькая, то вообще все равно, что там интерпретировать. Дали вы не ту рекомендацию — ну и бог с ней. В поиске что-то вывели — ну и ничего страшного. Но все меняется, когда речь идет о вещах, связанных с большими издержками, где цена ошибки очень большая. И тогда люди не очень любят доверять черному ящику. Это просто здравый смысл.

Читать полностью »

В новом дайжесте у нас Флаппи Бёрд с Короной, GDPR, поиск квадрокруга, лучшие открытые проекты, плоские иконки и измерения программистов, рекламные сети и основы науки о данных.

Дайджест интересных материалов для мобильного разработчика #249 (9 апреля — 15 апреля) - 1Читать полностью »


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