Представляем вашему вниманию очередную порцию лекций Техносферы. На курсе изучается использование нейросетевых алгоритмов в различных отраслях, а также отрабатываются все изученные методы на практических задачах. Вы познакомитесь как с классическими, так и с недавно предложенными, но уже зарекомендовавшими себя нейросетевыми алгоритмами. Так как курс ориентирован на практику, вы получите опыт реализации классификаторов изображений, системы переноса стиля и генерации изображений при помощи GAN. Вы научитесь реализовать нейронные сети как с нуля, так и на основе библиотеке PyTorch. Узнаете, как сделать своего чат-бота, как обучать нейросеть играть в компьютерную игру и генерировать человеческие лица. Вы также получите опыт чтения научных статей и самостоятельного проведения научного исследования.
Рубрика «нейросеть» - 11
Лекции Техносферы. Нейронные сети в машинном обучении
2017-12-18 в 13:43, admin, рубрики: big data, mail.ru, Алгоритмы, Блог компании Mail.Ru Group, лекции техносферы, машинное обучение, нейросеть, ТехносфераИИ от Google обучил дочерний ИИ, который превосходит все ИИ, созданные человеком
2017-12-04 в 13:48, admin, рубрики: AutoML, CIFAR-10, COCO, ImageNet, NASNet, open source, искусственный интеллект, нейросеть, СофтВ мае 2017 года исследователи из Google Brain представили проект AutoML, который автоматизирует проектирование моделей машинного обучения. Эксперименты с AutoML показали, что эта система может генерировать маленькие нейросети с очень хорошими показателями — вполне сравнимые с нейросетями, которые спроектированы и обучены экспертами-людьми. Однако поначалу возможности AutoML были ограничены маленькими научными наборами данных вроде CIFAR-10 и Penn Treebank.
Инженеры Google задумались — а что если поставить перед генератором ИИ более серьёзные задачи? Способна ли эта система ИИ сгенерировать другую ИИ, которая будет лучше созданного человеком ИИ в какой-нибудь важной задаче вроде классификации объектов из базы ImageNet — самого известного из крупномасштабных наборов данных в машинном зрении. Так появилась нейросеть NASNet, созданная практически без участия человека.
Читать полностью »
Компьютерное зрение, разработка облака и конкурс
2017-11-17 в 12:41, admin, рубрики: ICCV, ivideon, Блог компании Ivideon, Компьютерное зрение, конкурс, машинное зрение, машинное обучение, нейросеть, облако, Облачные вычисления, обработка изображенийВнезапная лошадь из работы «Spatial Memory for Context Reasoning in Object Detection» (представлена на ICCV 2017)
У нас есть несколько новостей, но скучно писать просто о конкурсе, в котором можно выиграть камеру для дома или о вакансии нашей облачной команды. Поэтому начнем мы с информации, которая будет интересна всем (ок, почти всем – речь пойдет о видеоаналитике).
Недавно завершилась крупнейшая конференция по технологиям компьютерного зрения – International Conference on Computer Vision 2017. На ней команды ученых и представители исследовательских подразделений различных корпораций представили разработки по улучшению фото, генерации изображений по описанию, заглядыванию за угол с помощью анализа света, etc. Мы расскажем о нескольких интересных решениях, которые могут найти применение в области видеонаблюдения.
Читать полностью »
Раскрашиваем чёрно-белую фотографию с помощью нейросети из 100 строк кода
2017-11-15 в 7:24, admin, рубрики: Алгоритмы, Блог компании NIX Solutions, машинное обучение, нейросеть, раскрашивание, черно-белый
Перевод статьи Colorizing B&W Photos with Neural Networks.
Не так давно Амир Авни с помощью нейросетей затроллил на Reddit ветку /r/Colorization, где собираются люди, увлекающиеся раскрашиванием вручную в Photoshop исторических чёрно-белых изображений. Все были изумлены качеством работы нейросети. То, на что уходит до месяца работы вручную, можно сделать за несколько секунд.
Давайте воспроизведем и задокументируем процесс обработки изображений Амира. Для начала посмотрите на некоторые достижения и неудачи (в самом низу — последняя версия).
Читать полностью »
PornHub внедряет систему машинного зрения для автоматического распознавания лиц, поз и других атрибутов видео
2017-10-12 в 16:54, admin, рубрики: pornhub, видеотехника, выделения признаков, искусственный интеллект, машинное зрение, нейросеть, распознавание лиц, Социальные сети и сообщества
Классификация изображения по признакам и распознавание личности актрисы по лицу на кадре из видеоролика. Иллюстрация: PornHub
Порноиндустрия всегда была двигателем технологического прогресса. Продолжает такой оставаться и сейчас. Например, один из самых посещаемых в мире сайтов PornHub (суточная аудитория 80 млн человек) готовится внедрить систему машинного зрения, пишет TechCrunch. Система автоматически обрабатывает и распределяет по рубликам миллионы видеороликов.
Для удобной навигации по сайту все видеоролики классифицированы по различным признакам, в том числе по имени актрисы, типу происходящего сюжета, тематике видеоролика и так далее. Раньше всю работу по классификации выполняли люди — модераторы. Но количество любительских и профессиональных видеороликов быстро увеличивается. И вот PornHub вместо того, чтобы нанять новых модераторов и платить им за просмотр NSFW, запускает работу систему машинного зрения, которая будет работать круглосуточно и не требует зарплату.
Читать полностью »
RNNoise: пожертвуй свой шум для обучения нейросети Mozilla
2017-10-03 в 15:41, admin, рубрики: Opus, RNNoise, speex, SpeexDSP, звук, искусственный интеллект, нейросеть, Софт
Спектрограмма до шумоподавления, записана человеческая речь на SNR 15 дБ
Спектрограмма звука после обработки нейросетью RNNoise
Шумоподавление остаётся актуальной темой научных исследований по крайней мере с 70-х годов прошлого века. Несмотря на значительные улучшения в качестве систем, их высокоуровневая архитектура практически не претерпела изменений. Техника спектральной оценки полагается на спектральную оценку шума, которая, в свою очередь, работает при помощи детектора голосовой активности (VAD) или тому подобного алгоритма. Каждый из трёх компонентов требует аккуратной подгонки — и их трудно настраивать. Поэтому достижения Mozilla и Xiph.org в глубинном обучении имеют такое большое значение. Созданная ими гибридная система RNNoise уже сейчас демонстрирует неплохой результат в шумоподавлении (см. исходный код и демо).
Создавая RNNoise, разработчики стремились получить маленький и быстрый алгоритм, который будет эффективно работать в реальном времени даже на Raspberry Pi. И им это удалось, причём RNNoise показывает более качественный результат, чем самые крутые и навороченные современные фильтры.
Читать полностью »
Ограничения глубинного обучения и будущее
2017-08-07 в 5:48, admin, рубрики: AlphaGo, AutoML, DeepMind, python, абстракция, антропоморфизация, апокалипсис, генерация нейросетей, глубинное обучение, градиентный спуск, ИИ, машинное обучение, нейросеть, обобщения, обратное распространение, Программирование, программный синтез, разум, рассуждения, сильный ИИ, Сингулярность, функция потерьЭта статья представляет собой адаптацию разделов 2 и 3 из главы 9 моей книги «Глубинное обучение с Python» (Manning Publications).
Статья рассчитана на людей, у которых уже есть значительный опыт работы с глубинным обучением (например, тех, кто уже прочитал главы 1-8 этой книги). Предполагается наличие большого количества знаний.
Ограничения глубинного обучения
Глубинное обучение: геометрический вид
Самая удивительная вещь в глубинном обучении — то, насколько оно простое. Десять лет назад никто не мог представить, каких потрясающих результатов мы достигнем в проблемах машинного восприятия, используя простые параметрические модели, обученные с градиентным спуском. Теперь выходит, что нужны всего лишь достаточно большие параметрические модели, обученные на достаточно большом количестве образцов. Как сказал однажды Фейнман о Вселенной: «Она не сложная, её просто много».
Читать полностью »
37 причин, почему ваша нейросеть не работает
2017-08-05 в 8:06, admin, рубрики: NaN, аугментация, машинное обучение, недообучение, нейросеть, нормализация, обработка изображений, отладка, ошибки нейросети, переобучение, регуляризацияСеть обучалась последние 12 часов. Всё выглядело хорошо: градиенты стабильные, функция потерь уменьшалась. Но потом пришёл результат: все нули, один фон, ничего не распознано. «Что я сделал не так?», — спросил я у компьютера, который промолчал в ответ.
Почему нейросеть выдаёт мусор (например, среднее всех результатов или у неё реально слабая точность)? С чего начать проверку?
Сеть может не обучаться по ряду причин. По итогу многих отладочных сессий я заметил, что часто делаю одни и те же проверки. Здесь я собрал в удобный список свой опыт вместе с лучшими идеями коллег. Надеюсь, этот список будет полезен и вам.
Читать полностью »
Что читать о нейросетях
2017-07-21 в 15:04, admin, рубрики: Блог компании Mail.Ru Group, глубокое обучение, ИИ, книги, машинное обучение, нейросеть, обработка изображений, Программирование, Профессиональная литератураНейросети переживают второй Ренессанс. Сначала еще казалось, что сообщество, решив несколько прикладных задач, быстро переключится на другую модную тему. Сейчас очевидно, что спада интереса к нейросетям в ближайшем будущем не предвидится. Исследователи находят новые способы применения технологий, а следом появляются стартапы, использующие в продукте нейронные сети.
Стоит ли изучать нейросети не специалистам в области машинного обучения? Каждый для себя ответит на этот вопрос сам. Мы же посмотрим на ситуацию с другой стороны — что делать разработчикам (и всем остальным), которые хотят больше знать про методы распознавания образов, дискриминантный анализ, методы кластеризации и другие занимательные вещи, но не хотят расходовать на эту задачу лишние ресурсы.
Ставить перед собой амбициозную цель, с головой бросаться в онлайн-курсы — значит потратить много времени на изучение предмета, который, возможно, вам нужен лишь для общего развития. Есть один проверенный (ретроградный) способ, занимающий по полчаса в день. Книга — офлайновый источник информации. Книга не может похвастаться актуальностью, но за ограниченный период времени даст вам фундаментальное понимание технологии и способов ее возможной реализации под ваши задачи.