Метка «нейросеть»

Приветствуем.
После целого месяца проектирования и шести месяцев кодинга мы попытаемся рассказать о нашем проекте FAVORaim.com.

Идея
Идея проекта появилась спонтанно – просто было желание знать, когда в городе проходят танго-вечера. Ведь одно заведение может проводить такие тематические вечера всего пару раз в год, и отследить их довольно проблематично – нужно или постоянно искать самому в интернете, или быть подписанным на кучу пабликов. Организаторы размещают информацию о таких событиях на своей странице в ВК, но это же не повод – ради нескольких раз в год – подписываться на все подобные группы в социальных сетях.
В процессе обдумывания идеи назрел вывод, что у человека есть разные интересы, в соответствии с которыми ему было бы удобно получать информацию, когда в городе проходит что-то интересное именно для него. А в дополнение к событиям хотелось бы получать и предложения от бизнеса, которые строго соответствуют личным интересам.

О чем проект
FAVORaim – это персональные события и предложения.
1. FAVORaim помогает быть в курсе событий на строго интересующие темы.
Например, для любителей сериала «Сверхъестественное» FAVORaim подбирает тематические вечеринки и встречи поклонников (то же самое и для любителей других сериалов и культовых фильмов). А для стартапера система найдет не только профессиональные конференции и встречи с венчурными финансистами, но и неформальные startup-вечеринки. Также, у пользователя есть возможность отслеживать более детальные и профессиональные темы: Android, SMM, веерный маркетинг и т.п. Мощным направлением у нас выросла тема аниме.
image
2. Анализ внешней информации на соответствие интересам пользователя.
Даже не заходя в магазин, с помощью мобильного приложения FAVORaim пользователь может посмотреть, что здесь подойдет ему по стилю, размеру и предпочтениям. А в торговом центре посмотреть, что есть интересного и подходящее для пользователя (пока без indoor-навигации).
Читать полностью »

В июне 2012 года группа исследователей из Google запустила нейросеть на кластере 1000 компьютеров (16 тыс. процессорных ядер; 1 млрд связей между нейронами). Эксперимент стал одним из самых масштабных в области искусственного интеллекта, причём систему изначально создавали для решения практических задач.

Самообучаемая нейросеть — достаточно универсальный инструмент, который можно использовать на разных массивах данных. В компании Google её применили для улучшения точности распознавания речи: «Мы получили улучшение от 20% до 25% по показателю неправильно распознанных слов, — говорит Винсент Ванхоук (Vincent Vanhoucke), руководитель отдела распознавания речи в Google. — Это значит, что многие люди получат безошибочный результат». Нейросеть оптимизировала алгоритмы для английского языка, но Ванхоук говорит, что аналогичные улучшения могут быть достигнуты и для других языков и диалектов.
Читать полностью »

Google тестирует самообучаемую нейросеть на 16 тыс. процессорных ядрах

Группа учёных из компании Google поставила интересный эксперимент: способна ли нейросеть самостоятельно выработать свойства высокого уровня на базе большого массива непомеченных данных. Например, если ей дать выборку из миллиона изображений, сможет ли она научиться находить на них лица? Идея в том, что система ни разу не видела изображение, которое было бы помечено как «лицо».
Читать полностью »

Дизайн нейроморфных микросхем Intel

Головной мозг обладает рядом завидных характеристик, в том числе высокая производительность при относительно низком энергопотреблении. Потребляемая мощность мозга колеблется в районе 13-20 Вт, в зависимости от режима работы. Разработчики компьютерных микросхем пытаются позаимствовать хотя бы некоторые из дизайнерских решений биологической нейросети в проектировании кремниевых микросхем.
Читать полностью »


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