Вот, о чем мы поговорили в седьмом выпуске подкаста:
В этом выпуске читайте:
В шестом выпуске подкаста Habr Weekly прошлись вот по таким темам:
14 мая, когда Трамп готовился спустить всех собак на Huawei, я мирно сидел в Шеньжене на Huawei STW 2019 — большой конференции на 1000 участников — в программе которой были доклады Филипа Вонга, вице-президента по исследованиям TSMC по перспективам не-фон-неймановских вычислительных архитектур, и Хенга Ляо, Huawei Fellow, Chief Scientist Huawei 2012 Lab, на тему разработки новой архитектуры тензорных процессоров и нейропроцессоров. TSMC, если знаете, делает нейроускорители для Apple и Huawei по технологии 7 nm (которой мало кто владеет), а Huawei по нейропроцессорам готова составить серьезную конкуренцию Google и NVIDIA.
Google в Китае забанен, поставить VPN на планшет я не удосужился, поэтому патриотично пользовался Яндексом для того, чтобы смотреть, какая ситуация у других производителей аналогичного железа, и что вообще происходит. В общем-то за ситуацией я следил, но только после этих докладов осознал, насколько масштабна готовящаяся в недрах компаний и тиши научных кабинетов революция.
Только в прошлом году в тему было вложено больше 3 миллиардов долларов. Google уже давно объявил нейросети стратегическим направлением, активно строит их аппаратную и программную поддержку. NVIDIA, почувствовав, что трон зашатался, вкладывает фантастические усилия в библиотеки ускорения нейросетей и новое железо. Intel в 2016 году потратил 0,8 миллиарда на покупку двух компаний, занимающихся аппаратным ускорением нейросетей. И это при том, что основные покупки еще не начались, а количество игроков перевалило за полсотни и быстро растет.
TPU, VPU, IPU, DPU, NPU, RPU, NNP — что все это означает и кто победит? Попробуем разобраться. Кому интересно — велкам под кат!
Читать полностью »
Исследователи научились редактировать видеоролики, вкладывая в уста человека на видео любые слова и предложения. Технология обрабатывает ролик таким образом, что выглядит все это весьма естественно и органично, заметить подделку можно только в том случае, если подозревать редактирование.
Создала новый алгоритм объединенная команда исследователей из Стэнфорда, Института Макса Планка, Принстона и компании Adobe. Редактирование заключается лишь в создании текста, который должен произнести человек с ролика. Всю остальную работу выполняет нейросеть. Заметить подделку сложно потому, что мимика и паттерны движений «спикера» сохраняются, технология позволяет маскировать следы вмешательства.
Читать полностью »
Вышел четвертый выпуск подкаста Habr Weekly. Обсудили поездку Коли в Тайвань на Computex, бета-версии софта от Эппл, диету Дурова, конфликт BadComedian и Kinodanz и то, как китайский программист отказался от проекта по идентификации порноактеров.
Вы пока не разбираетесь, почему ReLU лучше сигмоиды, чем отличается Rprop от RMSprop, чем нормализованный сигнал лучше ненормализованного и почему сигналы вообще стоит пробрасывать? И зачем нейронной сети нужен граф, и какую он совершил ошибку, что она распространяется обратно? У вас есть проект, в котором требуется компьютерное зрение, но вы хотите его реализовать при помощи OpenCV? Вы делаете межгалактического робота для борьбы с грязными тарелками, и хотите, чтобы он мог сам решать, отмывать или и так сойдет? Или вы видели предложения по зарплатам для специалистов ML на hh.ru и все еще под впечатлением?
Мы запускаем открытый курс «Нейронные сети и компьютерное зрение», который адресован тем, кто в этой области делает первые шаги. В чем преимущества нашего курса?
Часть 1
«Нейросеть» – понятие, известное достаточно давно. В начале двухтысячных, во время учёбы в ВУЗе, я столкнулся с этой любопытной штуковиной. Прочитав научно-популярную литературу по этой теме, я сделал вывод, что это, как минимум, «забавно» и у меня возникла симпатия. И, главным образом, потому, что нейросеть – это «младший брат» нашего человеческого разума.
До 2019 года эти штуковины представлялись мне не более чем просто забавными игрушками, но на фоне вновь возникшего огромного интереса к этой теме, я решил «приглядеться» к ним получше. Скажу сразу, тема распознавания образов никогда меня особо не занимала, да, есть набор «весёлых картинок», нужно что-то определить, или распознать буковки. — Ну и что?!
Нет, гораздо интереснее работать с текстовой информацией. Ведь машины всегда были не особо сильны в «гуманитарном направлении». С этой целью нагораживалась куча предикатов и даже возник целый язык и логика предикатов, но… Этот инструментарий оказался слишком слаб, чтобы реализовать мыслительные способности человеческого разума на другой «элементной базе».
В этом году исполняется юбилей — 16 лет, как был запущен сайт compression.ru, на котором автор и сотоварищи организуют сравнения видеокодеков и кодеров изображений. За это время были проведены десятки сравнений с отчетами от 23 до 550+ страниц, количество графиков в последнем сравнении перевалило за 7000, а количество разных феерических случаев за это время окончательно превысило все разумные пределы. Поскольку следующая круглая дата (32 года) наступит еще нескоро, есть желание рассказать в честь юбилея малую толику феерического.
Если говорить про кодеки, то не секрет, что большинство сравнений и графиков, которые видит почтеннейшая публика — это продукт отдела маркетинга. В лучшем случае — графики грамотно делали инженеры, а маркетинг только давал добро на публикацию. В худшем случае инженеры вообще не участвовали в их подготовке. К чему тратить время этих занятых людей!
При этом тема сжатия весьма популярна. В сериале «Кремниевая долина» стартап главного героя разработал гениальный алгоритм, который в последней серии первого сезона показал невероятное сжатие 3D видео и в итоге теперь миллионы стартаперов (и инвесторов) мира знают, что главное — это чтобы коэффициент Вайсмана был побольше и ещё гения надо найти, а остальное — фигня-вопрос. Чудо будет! Это естественным образом увеличивает ожидание чудес и, конечно (КОНЕЧНО!) эти чудеса радостно демонстрируются компаниями! В том числе с использованием последних достижений уличной магии.
DISCLAIMER: Любые совпадения имен и названий компаний ниже с реальными именами и названиями абсолютно случайны.
Усаживайтесь поудобнее! Обещаем, что к концу рассказа вы сможете показывать подобные фокусы сами, как, впрочем, и раскрывать многие из них. Поехали!
Читать полностью »
Чуть больше двух лет назад полицейским в России начали выдавать видеорегистраторы (на фото). Сейчас технология выходит на новый уровень: носимые видеокамеры подключают к системе распознавания лиц, сообщают «Ведомости».
Систему распознавания лиц для МВД разработала компания NtechLab, которая прославилась мобильным приложением FindFace для установления личности прохожих, а также для поиска профилей «ВКонтакте» актрис из порнофильмов (осторожно, по ссылке 18+, NSFW).
Читать полностью »
