Рубрика «Алгоритмы»

В 2018 наша команда традиционно приняла участие в RecSys Challenge. Это ежегодный конкурс по рекомендательным системам, проводимый в рамках конференции RecSys. Он не такой масштабный, как конкурсы на Kaggle, но считается одним из самых престижных соревнований по рекомендательным системам. В этот раз задача была музыкальной — нужно было построить систему автоматического продолжения плейлистов. В этом посте я подробно рассказываю о нашем решении. Приглашаю под кат.

Как мы решали задачу продолжения плейлистов на RecSys Challenge и заняли 3 место - 1

Читать полностью »

Оценка кредитоспособности по профилю клиента в фейсбуке, роботы для взыскания долгов и финансовых советов инвесторам, борьба с мошенниками и битва с рутиной — искусственный интеллект в банках нужен почти во всех областях. О том, как ИИ помогает Сбербанку, ВТБ, Тинькофф-банку и другим финансовым организациям экономить миллиарды рублей — в обзоре Binary District.

Полцарства за ИИ: сколько банки экономят на машинном обучении, нейросетях и чат-ботах - 1
Читать полностью »

Привет! В данной статье представлена простая реализация Reflective Shadow Maps (алгоритм описан в предыдущей статье). Далее я объясню, как я это сделал и какие подводные камни были. Также будут рассмотрены некоторые возможные оптимизации.

image
Рисунок 1: Слева направо: без RSM, с RSM, разница
Читать полностью »

SMAA: улучшенное субпиксельное морфологическое сглаживание - 1

Данная статья основана на журнале Хорхе Хименеса, Хосе Эчеварриа, Тиаго Соуса и Диего Гутьерреса.

Их демо реализации SMAA можно посмотреть здесь (файл .exe). На моём GTX 960 2GB оно работает вполне нормально.

Старые способы сглаживания (антиалиасинга)

Долгие годы стандартами для реализации сглаживания были методы MSAA (Multisampling Antialiasing) и SSAA (Supersampling Antialiasing). На самом деле, они и по-прежнему обеспечивают наивысшее качество среди всех современных методов сглаживания. Как мы знаем, алиасинг возникает из-за нехватки сэмплов, как на пространственном (ломаные линии), так и на временном уровне (мерцание), обычно рядом с гранями и областями изображения с высоким/низким контрастом. Для борьбы с ним у нас имеются два способа, которые когда-то были единственными решениями: Supersampling и Multisampling. При суперсэмплинге мы увеличиваем изображение, а затем снижаем его дискретизацию до нужного разрешения. Этот принцип отлично работает, потому что распространяется на все аспекты проблемы. При мультисемплинге используется похожее решение. В этом методе каждый сэмпл дублируется на основание определённого коэффициента. При современных больших разрешениях для этого требуются достаточно мощные графические карты. Поэтому нам нужны новые методы сглаживания, как на пространственном, так и на временном уровнях. Все эти методы используют в своей работе один алгоритм — распознавание краёв. Но они выполняют и другие операции.
Читать полностью »

image

Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Reflective Shadow Maps» автора Eric Polman.

Reflective Shadow Maps (RSM) (отражающие карты теней) ― это алгоритм, расширяющий “простые” shadow map. Алгоритм учитывает свет, рассеянный после первого попадания на поверхность (diffuse). Это означает, что кроме прямого освещения, вы получаете непрямое освещение. В данной статье я разберу алгоритм из официальной статьи, чтобы объяснить его по-человечески. Я также кратко расскажу о shadow mapping.
Читать полностью »

Привет!

Многие постоянные читатели и авторы сайта наверное задумывались о том, какой жизненный цикл имеют опубликованные здесь статьи. И хотя интуитивно это и так более-менее ясно (очевидно например, что статья на первой странице имеет максимальное число просмотров), но сколько конкретно?

Жизненный цикл статьи на Хабре: пишем хабрапарсер - 1

Для сбора статистики воспользуемся Python, Pandas, Matplotlib и Raspberry Pi.

Тех кому интересно, что из этого получилось, прошу под кат.Читать полностью »

В этой статье изложен алгоритм мышления и сознания. Я предлагаю свой ответ на вопрос о том как работает мышление и сознание. И демонстрирую алгоритм, который умеет по-настоящему, творчески, думать и обладает настоящим сознанием. Статья рассчитана на программистов и состоит из двух основных частей. Первая часть сугубо техническая, она содержит описание алгоритма, перечень его свойств и пример практического применения. Вторая часть содержит поясняющие тезисы и решение вопроса конструктивной аксиоматизации сознания. Алгоритм это содержательный текст который говорит сам за себя, а потому комментариев будет лишь практически необходимый минимум.
Читать полностью »

Теперь, когда мы знаем основы комбинирования функций расстояний со знаком, можно использовать их для создания крутых вещей. В этом туториале мы применим их для рендеринга мягких двухмерных теней. Если вы пока не читали моих предыдущих туториалов о полях расстояний со знаком (signed distance fields, SDF), то крайне рекомендую их изучить, начав с туториала о создании простых фигур.

2D-тени на Signed Distance Fields - 1

[В GIF возникли дополнительные артефакты при пересжатии.]
Читать полностью »

Всем привет, я один из разработчиков сервиса SearchFace и готов поговорить о нашем сервисе в комментариях.

Разработчик SearchFace о возможностях алгоритма - 1

Из-за шумихи с иском ВК на второй план отошло то важное, ради чего мы запустили сервис — чтобы протестировать возможности поиска. А раз уж теперь сервис доступен широкой публике, хочется продемонстрировать всем, на что способны наши алгоритмы распознавания.
Читать полностью »

Один из главных источников данных для сервиса Яндекс.Карты — спутниковые снимки. Чтобы с картой было удобно работать, на снимках многоугольниками размечаются объекты: леса, водоёмы, улицы, дома и т. п. Обычно разметкой занимаются специалисты-картографы. Мы решили помочь им и научить компьютер добавлять многоугольники домов без участия людей.

За операции с изображениями отвечает область ИТ, которая называется компьютерным зрением. Последние несколько лет большую часть задач из этой области очень удачно решают, применяя нейронные сети. О нашем опыте применения нейронных сетей в картографировании мы и расскажем сегодня читателям Хабра.

Как превратить спутниковые снимки в карты. Компьютерное зрение в Яндексе - 1

Читать полностью »