В данной статье я хотел бы рассмотреть на практике вариант построения простейшей рекомендательной системы основанной на схожести изображений товаров. Этот материал предназначен для тех, кто хотел бы попробовать применить Deep Learning, а именно свёрточные нейронные сети, в простом, интересном и практически применимом проекте, но не знает с чего начать.
Читать полностью »
Устойчивое выражение «не суди книгу по ее обложке» предостерегает от оценки чего-либо или кого-либо по одному только внешнему виду. Но когда читатель видит книгу, это все равно происходит: знакомство обычно начинается с обложки. Именно она оставляет первое впечатление о содержании и начинает рисовать историю в сознании человека. Хорошие обложки просто созданы для того, чтобы по ним судили.
Люди отлично справляются с определением жанра, едва взглянув на визуальное оформление книги. Согласитесь, что выбрать кулинарную книгу, биографию или путеводитель, просто посмотрев на обложку – довольно легко. Тогда возникает интересный вопрос: может ли искусственный интеллект так же успешно судить о книге по обложке, как и человек?Читать полностью »
Буду потихоньку дорассказывать про Inception.
Предыдущая часть здесь — https://habrahabr.ru/post/302242/.
Мы остановились на том, Inception-v3 не выиграл Imagenet Recognition Challange в 2015-м, потому что появились ResNets (Residual Networks).
Продолжаю рассказывать про жизнь Inception architecture — архитеткуры Гугла для convnets.
(первая часть — вот тут)
Итак, проходит год, мужики публикуют успехи развития со времени GoogLeNet.
Вот страшная картинка как выглядит финальная сеть:
Что же за ужас там происходит?
У меня тут синхронизируется VM надолго, поэтому есть время рассказать про то, что я недавно читал.
Например, про GoogLeNet.
GoogLeNet — это первая инкарнация так называемой Inception architecture, которая референс всем понятно на что:
(кстати, ссылка на него идет первой в списке референсов статьи, чуваки жгут)
Она выиграла ImageNet recognition challenge в 2014-м году с результатом 6.67% top 5 error. Напомню, top 5 error — метрика, в которой алгоритм может выдать 5 вариантов класса картинки и ошибка засчитывается, если среди всех этих вариантов нет правильного. Всего в тестовом датасете 150K картинок и 1000 категорий, то есть задача крайне нетривиальна.
Чтобы понять зачем, как и почему устроен GoogLeNet, как обычно, немного контекста.
На прошлой неделе в компании Clarifai мы формально анонсировали нашу модель распознавания непристойного контента (NSFW, Not Safe for Work).
Предупреждение и отказ от ответственности. Эта статья содержит изображения обнажённых тел в научных целях. Мы просим не читать дальше тех, кому не исполнилось 18 лет или кого оскорбляет нагота.
В последнее время всё чаще и чаще слышишь мнение, что сейчас происходит технологическая революция. Бытует мнение, что мир стремительно меняется.
На мой взгляд такое и правда происходит. И одна из главных движущих сил — новые алгоритмы обучения, позволяющие обрабатывать большие объёмы информации. Современные разработки в области компьютерного зрения и алгоритмов машинного обучения могут быстро принимать решения с точностью не хуже профессионалов.
Я работаю в области связанной с анализом изображений. Это одна из областей которую новые идеи затронули сильнее всего. Одна из таких идей — свёрточные нейронные сети. Четыре года назад с их помощью впервые начали выигрывать конкурсы по обработке изображений. Победы не остались незамеченными. Нейронными сетями, до тех пор стоящими на вторых ролях, стали заниматься и пользоваться десятки тысяч последователей. В результате, полтора-два года назад начался бум, породивший множество идей, алгоритмов, статей.
В своём рассказе я сделаю обзор тех идей, которые появились за последние пару лет и зацепили мою тематику. Почему происходящее — революция и чего от неё ждать.
Кто лишиться в ближайшие лет десять работы, а у кого будут новые перспективные вакансии.
Читать полностью »
The Guardian, Financial Times, CNN International, Reuters и the Economist объединили свои силы, чтобы посоперничать с такими гигантами, как Microsoft, Google и Facebook: объединение СМИ собираются создать общее медийное пространство для рекламы, об этом сообщил The Guardian на своём сайте, Читать полностью »
Два конкурирующих американских стартапа Pinterest и Snapchat находятся в активном поиске новых инвестиций. Ожидаемая сумма – $500 млн. Если обе компании добьются своего, то рыночная стоимость каждого стартапа может превысить $10 млрд.Читать полностью »
