Рубрика «машинное обучение» - 56

Часть первая, дополненная.

Котаны, привет.
Я Саша и я балуюсь нейронками.

По просьбам трудящихся я, наконец, собрался с мыслями и решил запилить серию коротких и почти пошаговых инструкций.

Инструкций о том, как с нуля обучить и задеплоить свою нейросеть, заодно подружив ее с телеграм ботом.

Инструкций для чайников, вроде меня.

Сегодня мы выберем архитектуру нашей нейросети, проверим ее и соберем свой первый набор данных для обучения.

Выбор архитектуры

После относительно успешного запуска selfie2anime бота (использующего готовую модель UGATIT), мне захотелось сделать то же самое, но свое. Например, модель, превращающую ваши фото в комиксы.

Вот несколько примеров из моего photo2comicsbot, и мы с вами сделаем нечто подобное.
Читать полностью »

Ученые любят искать первое упоминание своей науки. К примеру, я видел статью, где всерьез утверждалось, что первые опыты по электрической стимуляции мозга были проведены в Древнем Риме, когда кого-то ударил током электрический угорь. Так или иначе, обычно, историю электрофизиологии принято отсчитывать примерно от опытов Луиджи Гальвани (XVIII век). В этом цикле статей мы попробуем рассказать небольшую часть того, что наука, узнала за последние 300 лет про электрическую активность мозга человека, про то, какие профиты из всего этого можно извлечь.

Что такое ЭЭГ и зачем она нужна - 1

Читать полностью »

Нейросеть научили распознавать речь по губам при помощи алгоритма распознавания записи голоса - 1
Hal 9000 прекрасно читал по губам, правда, по-английски

Нейросети сейчас умеют многое, и постепенно их обучают все большему количеству умений. На днях стало известно о том, что объединенная команда исследователей из США и Китая смогла обучить нейросеть распознавать речь по губам с высокой степенью точности.

Добиться этого удалось благодаря дополнительному элементу — алгоритму распознавания речи по аудиозаписям. Далее алгоритм использовался в качестве обучающей системы уже для второго алгоритма, который распознавал речь по видеозаписям.
Читать полностью »

Мы опубликовали первый русскоязычный туториал по краудсорсингу:

Это серия видео о том, как с помощью передачи простых заданий большому числу исполнителей собрать и разметить данные. Исполнителям можно поручить разные задания: найти что угодно в интернете, оценить дизайн, проверить или создать контент, поучаствовать в опросе, добраться до точки на карте и сфотографировать там что-нибудь. Тысячи людей будут одновременно выполнять перечисленные действия, формируя необходимый набор данных. Выпуск туториала — повод вновь поговорить о том, как краудсорсинг радикально меняет процессы в компаниях.
Читать полностью »

Ученые из Сеула создали новый алгоритм для создания дипфейков - 1
Иллюстрация: Hyperconnect

Исследователи из сеульской компании Hyperconnect создали алгоритм, который позволяет перенести мимику человека на лицо политика или другой знаменитости. Оригинальная статья была доступна на сайте Hyperconnect, но сейчас ссылка не работает. А препринт исследования опубликован на arxiv.org.
Читать полностью »

image

Уже полтора года я занимаю у себя в компании позицию основного ML-разработчика. Полгода управляю небольшой командой. Я накопил опыт, которым хочу поделиться. Делать это буду в формате топа заблуждений и потенциальных трудностей.
Читать полностью »

Применение зашифрованных данных для машинного обучения без их расшифровки - 1

Применение зашифрованных данных для машинного обучения без их расшифровки
В этой статье обсуждаются передовые криптографические методики. Это лишь обзор исследований, проводимых в Julia Computing. Не используйте приведённые здесь примеры в коммерческих приложениях. Всегда консультируйтесь с криптографами, прежде чем применять криптографию.

Здесь можно скачать пакет, реализующий всю магию, а здесь находится код, который рассматривается в статье.
Читать полностью »

image

Сотрудники MIT представили компьютерную модель, которая способна осознавать базовые физические законы на уровне ребенка. Данную модель возможно применить для создания более умного ИИ, либо с целью изучения психологии детского восприятия.

Модель получила название ADEPT. Она наблюдает за объектами, движущимися по сцене, а затем пытается предсказать их поведение на основе «интуитивно» понятых законов физики. При этом каждому из кадров наблюдения модель присваивает уровень «неожиданности» — и чем он выше, тем больше она «удивлена» происходящим. Таким образом, если поведение объекта категорически расходится с прогнозом (к примеру, он исчезает), то уровень неожиданности зашкаливает. Читать полностью »

image

Оценка того, эгоистичны или альтруистичны водители вокруг, имеет большое значение.

Представьте, что вы пытаетесь повернуть налево на оживленную дорогу. Машина за машиной проезжают мимо, удерживая вас в ловушке, ваше напряжение растет. Наконец, великодушный водитель замедляется достаточно, чтобы пропустить вас. Проверка встречного движения, небольшой разгон, и вы успешно вливаетесь в трафик.

Такие сцены разыгрываются по всему миру бесчисленное количество раз в день. И это ситуация, в которой сложно понять физику движения и мотивы других водителей, о чем говорит тот факт, что в Соединенных Штатах каждый год происходит 1,4 миллиона аварий при поворотах. Теперь добавьте в эту ситуацию автономные автомобили. Обычно они ограничиваются только оценкой физических параметров и принимают более осторожные решения в ситуациях с неоднозначной обстановкой.
Читать полностью »

Наверное, в каждом городе Беларуси, где есть троллейбусы, существуют группы ВК или чаты в Telegram, в которых люди отслеживают местоположение контролёров. В основном это делается для того, чтобы не оплатить проезд и проехать бесплатно, хотя в описании групп почти всегда есть постскриптум “Платите за проезд”.
Читать полностью »


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