Рубрика «нейросети» - 29

в 11:56, , рубрики: jpeg, искусственный интеллект, кодеки, нейросети, обработка изображений, сжатие изображений

image

В Сиднее на 86-й встрече JPEG Комитет Joint Photographic Experts Group выпустил призыв к доказательствам для изучения методов на основе ИИ и поиска нового кодека сжатия изображений. Сама программа, названная JPEG AI, была запущена в 2019 году.

За прошедший год исследователям нужно было доказать преимущества нейросетей перед традиционными методами. В рамках инициативы JPEG AI предполагается повысить эффективность сжатия изображений. Однако сложность состоит в необходимости обучения нейросетей на больших объемах данных. Читать полностью »

в 7:04, , рубрики: amazon alexaprize socialbot, chatbots, deep learning, deeppavlov, natural language processing, nlp (natural language processing), Блог компании Московский физико-технический институт (МФТИ), голосовые интерфейсы, искусственный интеллект, лаборатория нейронных систем мфти, машинное обучение, МФТИ, нейросети, физтех

Когда еще один плодотворный год подходит к концу, хочется оглянуться назад, подвести итоги и показать, что мы смогли сделать за это время. Библиотеке #DeepPavlov, на минуточку, уже два года, и мы рады, что наше сообщество с каждым днем растет.

За год работы над библиотекой мы достигли:

  • Скачивания библиотеки возросли на треть по сравнению с прошлым годом. Сейчас у DeepPavlov более 100 тысяч установок и более 10 тысяч установок контейнеров.
  • Увеличилось количество коммерческих решений за счет state-of-art технологий, реализованных в DeepPavlov, в разных отраслях от ритейла до промышленности.
  • Вышел первый релиз DeepPavlov Agent.
  • Количество активных участников сообщества возросло в 5 раз.
  • Наша команда студентов и аспирантов была отобрана для участия в Alexa Prize Socialbot Grand Challenge 3.
  • Библиотека стала призером конкурса от компании Google «Powered by TensorFlow Challenge».

Что же помогло достичь таких результатов и почему DeepPavlov — это лучший открытый источник для построения разговорного AI? Расскажем в нашей статье.

Прорывы #DeepPavlov в 2019 году: обзор и итоги года - 1
Читать полностью »

в 12:25, , рубрики: годзилла, Исследования и прогнозы в IT, Криптовалюты, машинное обучение, нейросети, предсказание цен

TL;DR: Нет

Мечтают ли нейросети об электроденьгах? - 1

На просторах Сети полным полно материалов, мануалов, готовых решений, сборок и прочего добра, посвященного прогнозированию цен на криптовалютные и традиционные биржевые активы, пахнущего быстрыми и легкими доходами с минимумом усилий. И хоть пишут их разные люди, с разными подходами, на разных платформах и с разными парадигмами, у них всех есть один неизменный общий атрибут — они не работают.

Почему? Давайте разбираться.
Читать полностью »

в 7:52, , рубрики: Блог компании Яндекс, изучение языков, команда яндекс.переводчика, машинное обучение, нейросети, переводчик, поисковые технологии, Разработка веб-сайтов, чувашский язык, яндекс

Регионы России — это не просто границы на карте. В каждом регионе есть свои культурные традиции, во многих — свои языки. Машинный перевод мог бы помочь сохранять и применять эти языки — в частности, публиковать статьи в Википедии. Но как быть, если данных для обучения машинного интеллекта недостаточно?

Сегодня мы расскажем о нашем подходе на примере чувашского языка, которому мы обучили Яндекс.Переводчик. По данным последней переписи населения, этот язык считают родным более миллиона человек.

Встречайте чувашский язык в Яндекс.Переводчике: как мы решаем главную проблему машинного перевода - 1

Читать полностью »

в 10:08, , рубрики: ITSumma, Биотехнологии, Блог компании ITSumma, будущее здесь, Здоровье гика, исследования, лекарства, машинное обучение, медицина, Научно-популярное, нейросети, фармацевтика

Фармацевты и программисты из компаний Sumitomo Dainippon Pharma и Exscientia подбросили дров в костер спора «где должна заканчиваться самостоятельность машины и начинаться контроль в ручном режиме»: 30 января на официальном сайте Exscientia был опубликован пресс-релиз, в котором заявлено, что с помощью разработанного ими ИИ фармкомпания Sumitomo Dainippon Pharma определила формулу и синтезировала действующее вещество для лекарства против ОКР.

Японская фармкомпания приступает к испытаниям лекарства, синтезированного с помощью нейросети - 1

Конечно, маркетологи Exscientia называют свою разработку «Искусственным Интеллектом», но разработка нового лекарства велась с помощью обучающейся нейросети. Фактически, нейросеть определила формулу нового лекарства через перебор и анализ комбинаций известных действующих веществ. Сейчас разработка и синтез завершены, и SDP — компания-производитель лекарства — переходит к первой фазе клинических испытаний на животных.
Читать полностью »

в 12:53, , рубрики: cleverbot, dialogpt, Google, meena, mitsuku, open AI, xiaoice, Алгоритмы, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, чатботы

Google представляет Meena, чат-бота на нейросетях - 1

В Google попытались создать чат-бота, максимально похожего на человека. Результатом разработок стала Meena — модель, работающая на основе нейросетей. По оценке Google, чат-бот способен достигнуть большей «человечности» в беседе по сравнению с другими моделями.Читать полностью »

в 13:14, , рубрики: tensor, TensorFlow, искусственный интеллект, математика, машинное обучение, нейросети, тензор

image

Основным объектом которым манипулируют в Tensorflow, является тензор. О том, что такое тензор, какие бывают тензоры, какие у них есть свойства и как ими манипулировать читайте в переводном руководстве с сайта tensorflow.org.

Читать полностью »

в 11:02, , рубрики: liza alert, Блог компании Open Data Science, будущее здесь, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, машинное обучение, нейросети, обработка изображений, поиск людей, спасатели

Всем привет!

Возможно, вы уже знаете про инициативу Machine Learning for Social Good (#ml4sg) сообщества Open Data Science. В её рамках энтузиасты на бесплатной основе применяют методы машинного обучения для решения социально-значимых проблем. Мы, команда проекта Lacmus (#proj_rescuer_la), занимаемся внедрением современных Deep Learning-решений для поиска людей, потерявшихся вне населённой местности: в лесу, поле и т.д.
Проект Lacmus: как компьютерное зрение помогает спасать потерявшихся людей - 1
Читать полностью »

в 0:09, , рубрики: smm, интернет-маркетинг, искусственный интеллект, контент, контент-маркетинг, копирайт, креатив, маркетинг, мемы, нейросети, соцсети

Квартиру убирает робот-пылесос, контент генерирует искусственный интеллект. Такой ли ты представлял реальность 20-х? Как бы там ни было, знай — набор помощников на случай творческого кризиса пополнился новинками.Читать полностью »

в 7:00, , рубрики: двоичные нейросети, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, нейросети

Нейросети – штука классная, однако их потенциал до сих пор ограничивают стоимость и энергия; с этим, возможно, помогут справиться двоичные нейросети

Как работают двоичные нейронные сети, и почему они будут популярными в 2020-м - 1

Концепция нейросетей впервые появилась более 40 лет назад, когда учёные экспериментировали с математическим моделированием функций мозга. Они придумали, как сделать механическую реализацию нейросети, которую можно обучить распознаванию закономерностей и классификации данных – к примеру, распознавать, есть ли на видео кошка или собака.

За последнее десятилетие сложность и способности нейросетей значительно выросли. Совместно с беспрецедентным ростом мощностей недорогих и доступных суперкомпьютеров и графических процессоров (GPU) они вышли на передний план в качестве метода по умолчанию для решения задач, распознавания закономерностей и обнаружения аномалий. Сегодня организации используют их для составления прогнозов, исследования предпочтений пользователей, подтверждения данных и управления риском.
Читать полностью »

1...1020...282930...4050...51
Рейтинг@Mail.ru
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js