Привет! Меня зовут Владимир, я студент 4го курса КубГТУ.
Некоторое время назад я наткнулся на статью о разработке CV-системы для обнаружения рабочего персонала без касок, и решил поделиться собственным опытом в данной области, полученным в ходе стажировки в одной промышленной компании летом 2017 года. Теория и практика OpenCV и TensorFlow в контексте задачи обнаружения людей и касок — сразу под катом.
КДПВ, снятая в реальном времени с камеры видеонаблюденияЧитать полностью »
Deep Learning Summit от RE*WORK, 2017
В 2018 году в мире пройдет свыше 350 конференций, посвященных искусственному интеллекту и машинному обучению. Поскольку нейронные сети как основной предмет сегодня изучают лишь в нескольких вузах мира, для многих специалистов отрасли подобные мероприятия — главный источник новых знаний.
По исследованию портала Blog.standuply.com, лидер по ИИ-конференциям — США: здесь пройдет 80 событий; Великобритания отстает с большим отрывом (29), замыкает тройку Канада (12). Что касается городов, то Лондон, научный и финансовый хаб Европы, занял первое место (28 мероприятий); на втором и третьем — американские Сан-Франциско и Нью-Йорк (20 и 10 соответственно).
В преддверии нашей AI Conference мы решили создать «путеводитель» по ИИ-конференциям: календарь крупных зарубежных событий, а также подробное расписание российских. Читать полностью »
Нейронные сети – это не только развлекательная Prisma да FindFace. Сегодня машинное обучение и Big Data способны решать реальные бизнес-задачи. О новых технологиях в B2B-секторе знает бывший руководитель подразделения Data Science в МТС, разработчик алгоритма автодополнения запросов в поисковике «Яндекса» Дмитрий Бабаев.
Сейчас он работает исследователем в лаборатории искусственного интеллекта в Сбербанке. К сожалению, большинство разработок банка – коммерческая тайна, но обо всём, что было позволительно, специалист охотно рассказал. Читать полностью »
Разработчики из Google Brain доказали, что «противоречивые» изображения могут провести как человека, так и компьютер; и возможные последствия — пугающие.
На картинке выше — слева вне всякого сомнения кот. Но можете ли вы сказать однозначно, кот ли справа, или просто собака, которая выглядит похожей на него? Разница между ними в том, что правая сделана при помощи специального алгоритма, который не даёт компьютёрным моделям, называемым «сверточными нейросетями» (CNN, convolutional neural network, далее СНС) однозначно сделать вывод, что на картинке. В данном случае СНС считают, что это скорее пёс, нежели кот, но что самое интересное — большинство людей думают точно так же.
Читать полностью »
Ученые из лаборатории «Компьютерные технологии» Университета ИТМО в составе международной группы исследователей разработали систему Aging.AI — алгоритм определения возраста по результатам базового анализа крови.
В отличие от других разработок эта — более универсальная и точная.
В ходе исследования ученые анализировали наборы данных людей разных национальностей и показали, что такой подход обладает большей предсказательной точностью, нежели разработки, основывающиеся на данных людей, принадлежащих к одной популяции.
Подробнее об этом исследовании читайте в нашем материале.
Несколько дней назад агентство НАСА объявило об интересных результатах партнерства с телекоммуникационным гигантом — корпорацией Google. Речь идет о долгосрочном сотрудничестве, цель которого — использование возможностей машинного обучения для обработки огромного количества данных, получаемых НАСА с орбитального телескопа «Кеплер». Одним из таких результатов можно назвать обнаружение восьмой по счету экзопленеты в системе Kepler-90.
Сама планета является самой мелкой в этой системе. Kepler-90 находится в 2,5 тысячах световых лет от Земли. Экзопланета, о которой идет речь, совершает оборот вокруг своей звезды за 14 дней. Насколько можно судить, она находится довольно близко от своего светила, так что вряд ли на ней есть вода, Kepler-90i по своим характеристикам больше похожа на Меркурий, чем на Землю.
Читать полностью »
В новом дайджесте мы обсуждаем учебные проекты, странную покупку старого Mac Mini, самые популярные приложения, потерю данных 31 миллиона пользователей одной из мобильных клавиатур, правильные продуктовые метрики и многое другое.
Машинный перевод с помощью нейросетей прошёл долгий путь с момента первых научных исследований на эту тему и до того момента, как компания Google заявила о полном переводе сервиса Google Translate на глубинное обучение.
Как известно, в основе нейронного переводчика механизм двунаправленных рекуррентных нейронных сетей (Bidirectional Recurrent Neural Networks), построенный на матричных вычислениях, который позволяет строить существенно более сложные вероятностные модели, чем статистические машинные переводчики. Однако всегда считалось, что нейронный перевод, как и статистический, требует для обучения параллельных корпусов текстов на двух языках. На этих корпусах обучается нейросеть, принимая человеческий перевод за эталонный.
Как теперь выяснилось, нейросети способны освоить новый язык для перевода даже без параллельного корпуса текстов! На сайте препринтов arXiv.org опубликованы сразу две работы на эту тему.
Читать полностью »
Исследователи из Сэнфордского университета разработали самообучающийся алгоритм, который способен ставить диагноз по медицинским снимкам (рентгенография грудной клетки). Эта программная платформа специализируются лишь на пневмонии, но свою задачу она выполняет лучше, чем профессиональные радиологи.
Пневмония бывает разной, и нейросеть отличает 14 ее разновидностей по рентгеновскому снимку. Результаты своей работы ученые опубликовали в открытом доступе на arXiv. «Анализ медицинских снимков — сложная задача, и мы знаем об этом», — говорит один из разработчиков программной платформы. «Мы решили разработать самообучающиеся алгоритмы, проведя „тренировку“ на основе сотен тысяч медицинских снимков».
Читать полностью »
Привет! Пока мы ждём субботу и Avito Data Science Meetup: Computer Vision, расскажу вам про моё участие в соревновании по машинному обучению KONICA MINOLTA Pathological Image Segmentation Challenge. Хотя я уделил этому всего несколько дней, мне повезло занять 2 место. Описание решения и детективная история под катом.
