Первую часть статьи об основах NLP можно прочитать здесь. А сегодня мы поговорим об одной из самых популярных задач NLP – извлечении именованных сущностей (Named-entity recognition, NER) – и разберем подробно архитектуры решений этой задачи.
Рубрика «machine learning» - 27
NLP. Основы. Техники. Саморазвитие. Часть 2: NER
2019-05-14 в 12:07, admin, рубрики: ABBYY, machine learning, natural language processing, ner, RNN, Блог компании ABBYY, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, нейросети, токены, эмбеддинги
Как и зачем мы делали распознавание достопримечательностей в Облаке Mail.ru
2019-05-14 в 10:22, admin, рубрики: computer vision, deep learning, landmark recognition, machine learning, Алгоритмы, Блог компании Mail.Ru Group, искусственный интеллект, машинное обучение, обработка изображений
С появлением качественных камер в мобильных телефонах мы все больше и чаще фотографируем, снимаем видео ярких и важных моментов нашей жизни. У многих из нас фотоархивы насчитывают десятки лет и тысячи фотографий, ориентироваться в которых становится все труднее. Вспомните, сколько времени зачастую занимал поиск нужной фотографии несколько лет назад.
Одной из целей Облака Mail.ru является обеспечение наиболее удобного доступа и поиска по своему фото и видеоархиву. Для этого мы — команда машинного зрения Mail.ru — создали и внедрили системы «умной» обработки фотографий: поиск по объектам, сценам, лицам и др. Еще одной такой яркой технологией является распознавание достопримечательностей. И сегодня я расскажу про то, как с помощью Deep Learning мы решили эту задачу.
Читать полностью »
Deep Learning в вычислении оптического потока
2019-05-06 в 11:00, admin, рубрики: deep learning, flownet, machine learning, optical flow, pwc-net, spynet, Блог компании Open Data Science, искусственный интеллект, машинное обучение, обработка изображений, Работа с видеоС появлением множества различных архитектур нейронных сетей, многие классические Computer Vision методы ушли в прошлое. Все реже люди используют SIFT и HOG для object detection, а MBH для action recognition, а если и используют, то скорее как handcrafted-признаки для соответствующих сеток. Сегодня мы рассмотрим одну из классических CV-задач, в которой первенство по-прежнему остается за классическими методами, а DL-архитектуры томно дышат им в затылок.
Почему вам стоит участвовать в хакатонах
2019-05-02 в 10:49, admin, рубрики: AI, data mining, data science, Hackathon, machine learning, python, Блог компании Open Data Science, визуализация данных, искусственный интеллект, хакатон
Примерно полтора года назад я начал участвовать в хакатонах. За этот временной промежуток я успел принять участие в более чем 20 мероприятиях различного масштаба и тематик в Москве, Хельсинки, Берлине, Мюнхене, Амстердаме, Цюрихе и Париже. Во всех мероприятиях я занимался анализом данных в том или ином виде. Мне нравится приезжать в новые для себя города, налаживать новые контакты, придумывать свежие идеи, реализовывать старые задумки за короткий промежуток времени и адреналин во время выступления и оглашения результатов.
Данный пост — первый из трех постов на тематику хакатонов, в нем я расскажу, что такое хакатоны, почему вам стоит начать участвовать в хакатонах. Второй пост будет о темной стороне данных мероприятий — про то как организаторы делали ошибки при проведении, и к чему они привели. Третий пост будет посвящен ответам на вопросы про около-хакатонную тематику.
Читать полностью »
iOS-дайджест №4 (5 апреля – 26 апреля)
2019-04-26 в 12:24, admin, рубрики: apple, iOS, machine learning, swift, Блог компании JUG.ru Group, разработка под iOS
Привет! Это новый выпуск дайджеста про новости iOS-разработки для iOS-разработчиков и не только (начинается дайджест с общих Apple-новостей, интересных более широкому кругу). Все предыдущие выпуски можно найти на VK-странице, а в этот раз экспериментально пробуем более привычную и удобную для российского IT площадку.
Интересно послушать ваши отзывы о формате и пожелания в комментариях.
Читать полностью »
Окей, Google: как пройти капчу?
2019-04-26 в 6:11, admin, рубрики: automation, captcha, computer vision, Google, machine learning, neural network, optical character recognition, python, recaptcha, автоматизация, безопасность, информационная безопасность, капча, Компьютерное зрение, машинное обучение, нейросети, обработка изображений, оптическое распознавание символовЗдравствуйте. Меня зовут Ибадов Илькин, я студент Уральского федерального университета.
В данной статье я хочу рассказать о своем опыте автоматизированного решения капчи компании «Google» — «reCAPTCHA». Хотелось бы заранее предупредить читателя о том, что на момент написания статьи прототип работает не так эффективно, как может показаться из заголовка, однако, результат демонстрирует, что реализуемый подход способен решать поставленную задачу.
Читать полностью »
Обман автоматизированных камер наблюдения
2019-04-25 в 14:12, admin, рубрики: convolutional neural networks, machine learning, Блог компании Инфосистемы Джет, информационная безопасность, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети
В последние годы возрос интерес к моделям машинного обучения, в том числе для распознавания зрительных образов и лиц. Хотя технология далека от совершенства, она уже позволяет вычислять преступников, находить профили в социальных сетях, отслеживать изменения и многое другое. Simen Thys и Wiebe Van Ranst доказали, что, внеся лишь незначительные изменения во входную информацию свёрточной нейронной сети, можно подменить конечный результат. В этой статье мы рассмотрим визуальные патчи для проведения атак на распознавание.Читать полностью »
SNA Hackathon 2019 — итоги
2019-04-17 в 8:16, admin, рубрики: big data, data mining, kaggle, machine learning, snahackathon, Блог компании Одноклассники, машинное обучение
1-го апреля завершился финал SNA Hackathon 2019, участники которого соревновались в сортировке ленты социальной сети с использованием современных технологий машинного обучения, компьютерного зрения, обработки тестов и рекомендательных систем. Жесткий онлайн отбор и двое суток напряженной работы над 160 гигабайтами данных не прошли даром :). Рассказываем о том, что помогло участникам прийти к успеху и о других интересных наблюдениях.
Основы Natural Language Processing для текста
2019-04-15 в 5:54, admin, рубрики: machine learning, nlp (natural language processing), python, Блог компании Voximplant, машинное обучение, обработка естественного языка, Программирование, распознавание текстаОбработка естественного языка сейчас не используются разве что в совсем консервативных отраслях. В большинстве технологических решений распознавание и обработка «человеческих» языков давно внедрена: именно поэтому обычный IVR с жестко заданными опциями ответов постепенно уходит в прошлое, чатботы начинают все адекватнее общаться без участия живого оператора, фильтры в почте работают на ура и т.д. Как же происходит распознавание записанной речи, то есть текста? А вернее будет спросить, что лежит в основе соврменных техник распознавания и обработки? На это хорошо отвечает наш сегодняшний адаптированный перевод – под катом вас ждет лонгрид, который закроет пробелы по основам NLP. Приятного чтения!
Детектирование поваленного леса на основе аэрофотосъёмки
2019-04-10 в 15:46, admin, рубрики: machine learning, python, машинное обучениеАнализ / обзор
- Первостепенная задача – выявление местоположения и характера завалов для поисково-спасательных отрядов. Независимо от постановки задач, необходимо планировать и отслеживать маршруты движения отряда в лесу. Неправильно направленный отряд может потеряться в буреломе от нескольких часов, до нескольких недель, вплоть до летального исхода. Завалы могут образоваться в любое время года, по самым разным причинам. Их нельзя отмечать на топографических картах, которые чертят раз в несколько десятков лет, как раз из-за их непостоянности. Завалы – временное, и неожиданно наступающее явление.
- Читать полностью »