Рубрика «нейросети» - 16

Сегодня нейронные сети широко известны благодаря достижениям таких учёных как Джеффри Хинтон, Йошуа Бенджио и Ян ЛеКун. Но далеко не все открытия в области коннекционизма сделаны на Западе. Над нейронными сетями начиная с конца 50-х годов активно работали и в Советском союзе, хотя за исключением специалистов сегодня немногие знают о подробностях этих исследований. Поэтому мы решили напомнить о работе советских учёных, рассказав историю отечественного коннекционизма.
История нейронных сетей в СССР - 1
Учёные Галушкин А.И. и Ивахненко А.Г.

1960-е стали золотым веком советской науки. К 1975 году ¼ от всего количества учёных в мире работала в СССР, при этом большое внимание уделялось точным наукам, плоды которых часто имели прикладное значение. Не обходили стороной и кибернетику, в которой видели огромный потенциал. Под влиянием военного и учёного Анатолия Китова она была реабилитирована после недолгой «опалы». Шла работа в области автоматического управления, машинного перевода, сетевых технологий… Сейчас бы мы сказали, что в СССР существовала целая школа искусственного интеллекта!
Читать полностью »

Распознавание потребителей электричества в сети - 1

Читать полностью »

Перевод статьи A Recipe for Training Neural Networks от имени автора (Andrej Karpathy). С некоторыми дополнительными ссылками.

Также доступна версия на украинском языке в личном блоге: Рецепт навчання нейрнонних мереж.

Рецепт обучения нейросетей - 1

Несколько недель назад я опубликовалЧитать полностью »

А ну-ка, сгруппировались, или как отделить фото котиков от счетов ЖКХ - 1Удобно сфотографировать на смартфон страницу из паспорта, визитку коллеги, договор с банком или чек из ресторана. Важные документы всегда будут под рукой, и их можно распечатать или переслать. Но быстро найти нужные файлы в галерее мобильного телефона становится все сложнее. Как правило, у пользователей копится целая коллекция мемчиков и картинок с котиками вперемешку с фотографиями счетов на оплату электричества, СНИЛС и др. У сотрудников компаний, например, выездных менеджеров банка или юридической фирмы, тоже бывают похожие ситуации. Только вместо изображений пушистиков – сотни фотографий клиентских договоров и других документов. Как отыскать необходимый экземпляр, чтобы отправить коллегам в офис, или как распечатать фото водительского удостоверения в правильном масштабе, а не на весь А4? Придется повозиться.

Гораздо проще решать все эти задачи с помощью одного приложения. Поэтому мы и обновили ABBYY FineScanner AI. Теперь он умеет автоматически сортировать фотографии из галереи смартфона на 7 групп документов и быстро ищет нужные фото по текстовым запросам.

Сегодня мы подробно расскажем, как создавали каждую из этих фич, какие технологии при этом использовали и как в этом помог фреймворк ABBYY NeoML. Также покажем, как это работает в приложении. А в конце – поделимся нашими планами по развитию FineScanner и зададим вам несколько вопросов.
Читать полностью »

Алгоритмы по детекции лиц плотно вошли в нашу жизнь, хотя и не все это замечают. Началось всё в 2015 году со сферы развлечений. Стартап Looksery, занимающийся разработкой AR-фильтров, был куплен Snapchat. Приложение распознавало лицо человека на фотографии и накладывало на него весёлые рожицы. Чуть позже, в начале 2016 года, Facebook купил белорусский стартап MSQRD и запустил маски в Facebook Stories. Но это можно считать только обкаткой таких технологий.

В этой статье можно прочитать, как используются системы идентификации, узнать про слабые места компьютерных алгоритмов, а также попробовать запустить нейронную сеть по детекции и идентификации лиц на собственном компьютере.

Нейросети в большом городе. Разбираемся, как они помогают идентифицировать людей, и запускаем собственную нейросеть - 1


Читать полностью »

19 июля 2020 года была опубликована запись в блоге под названием «Чувствуете себя непродуктивным? Может, стоит перестать задумываться». В этой статье о самосовершенствовании в 1000 слов объясняется, что чрезмерное обдумывание — враг творчества, и даётся совет быть внимательнее:

«Чтобы что-то сделать, возможно, нам нужно меньше думать. Это кажется нелогичным, но я считаю, что иногда наши мысли могут мешать творческому процессу. Иногда мы можем работать лучше, когда «отключаемся» от внешнего мира, сосредотачиваясь на том, что перед нами».

Пост был написан GPT-3, огромной нейронной сетью Open AI с 175 миллиардами параметров, обученной почти полутриллиону слов. Студент Калифорнийского университета в Беркли Лиам Порр просто написал заголовок и позволил алгоритму написать текст. «Забавный эксперимент», чтобы посмотреть, сможет ли ИИ обмануть людей. Действительно, GPT-3 ударил по нервам: этот пост достиг первого места на Hacker News.

Итак, с сегодняшним ИИ есть парадокс. Хотя некоторые из работ GPT-3, возможно, удовлетворяют критерию теста Тьюринга, убеждая людей в том, что с ними общается человек, но он явно терпит неудачу на простейших заданиях. Исследователь искусственного интеллекта Гэри Маркус попросил GPT-2, предшественника GPT-3, закончить такое предложение:

«Что происходит, когда вы складываете растопку и поленья в камин, а затем бросаете несколько спичек? Обычно начнётся…»

«Огонь» — вот что немедленно закричит любой ребёнок. Но ответ GPT-2: «Ick»

Эксперимент не удался. Дело закрыто?

В поисках искусственного здравого смысла - 1


Читать полностью »

ИИ итоги уходящего 2020-го года в мире машинного обучения - 1

Подведем основные итоги уходящего года. Рассмотрим самые громкие открытия в мире компьютерного зрения, обработки естественного языка, генерации изображений и видео, а также крупный прорыв в области биологии. Коротко о самом главном за год!

Если тебе интересно машинное обучение, то приглашаю в «Мишин Лернинг»Читать полностью »

Новогоднее обращение GPT-2 - 1

Уважаемые граждане России! Дорогие друзья!

Родившись в России, мы с детства воспитывались в идеологических рамках демократической системы. Мы не прошли многие страны Европы, они также сформировали систему. Мы были дети элиты, а в России, как и везде, царило разложение всего и вся. Но это нам удалось выдержать.

Читать полностью »

image alt

Всем привет! Мы активные студенты НГТУ им. Р.Е. Алексеева, и мы хотим рассказать о своем опыте участия в хакатонах и создании IT-решений с использованием набора инструментов Intel – OpenVINO (Open Visual Inference & Neural Network Optimization) – отличной палочки-выручалочки при разработке систем видеоаналитики.

Для начала расскажем немного о себе. Мы студенты 3 курса ИРИТ, кафедра «Информатика и систем управления» – Татьяна Бородина, Тимофей Карклин, Александр Зенкин и Владимир Салтыков. С 1 курса мы активно участвуем в различных конкурсах IT-сферы, создав команду MirITeam[Прим. модератора: ссылка убрана, чтобы не нарушать правила. Google it.] – команду молодых и целеустремленных ребят. Мы разрабатываем стартапы в области компьютерного зрения и видеоаналитики, выступаем на научных конференциях и очень любим Хакатоны, их атмосферу и дух соревнования, где быстро нужно разработать хорошее, качественное решение, привнести в него «изюминку», и успешно (из опыта – это очень и очень важно) защитить свой проект перед жюри. Это ценный опыт реализации инновационных идей, получения новых знаний и качеств и, конечно же, командного сотрудничества.

Поделимся впечатлениями о последнем хакатоне, где мы участвовали –региональном этапе Всероссийского конкурса «Цифровой прорыв», где в рамках кейса ПАО «Ростелеком» мы занялись разработкой системы мониторинга за поведением студента во время экзамена год назад и предположить не могли, что это будет актуально и даже прикольно – сами выступаем в рамках испытуемых.

Читать полностью »

Хочу с вами зачелленджить одну интересную штуку: попробовать обучить нейросеть в Google Таблицах. Безо всяких макросов и прочих хаков, на чистых формулах.

Учим нейросети в Google Таблицах - 1

Читать полностью »


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