Рубрика «машинное обучение»

Полный курс на русском языке можно найти по этой ссылке.
Оригинальный курс на английском доступен по этой ссылке.

Введение в глубокое обучение с использованием TensorFlow - 1
Читать полностью »

Перенос стиля это процесс преобразования стиля исходного к стилю выбранного изображения и опирается на Сверточный тип сети (CNN), при этом заранее обученной, поэтому многое будет зависеть от выбора данной обученной сети. Благо такие сети есть и выбирать есть из чего, но здесь будет применяться VGG-16.

Для начала необходимо подключить необходимые библиотеки

Код объявления библиотек

import time
import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch import optim
import torchvision
from torchvision import transforms
from io import BytesIO
from PIL import Image
from collections import OrderedDict
from google.colab import files

Читать полностью »

Всем привет!

Сегодня мы разберем очень короткий, но полезный лайфхак о том, что нужно сделать, чтобы не вводить, к примеру, «import pandas as pd» по 10 раз в день.

Также не будем забывать, и автоматизировать и сокращать всё эффективно:

image

Для нашего лайфхака нужно:

  1. Перейти к ~/.ipython/profile_default;
  2. Создать папку с именем startup, если ее там еще нет;
  3. Добавить новый файл Python с именем start.py;
  4. Поместите ваш любимый импорт в этот файл;
  5. Запустить IPython или Jupyter Notebook, и ваши любимые библиотеки будут автоматически загружаться каждый раз!

Для наглядности, давайте всё визуализируем. Во-первых, местоположение start.py:

image

Здесь содержимое моего файла start.py:Читать полностью »

Машинное зрение применили для изучения английского языка - 1
— No, my friend Magritte, it is a smoking pipe, indeed.

Стажеры Microsoft создали Android-приложение, которое распознает объекты через камеру смартфона и подсказывает, как их назвать по-английски. Программу также можно использовать для чтения бумажных документов.
Читать полностью »

В "Черном Зеркале" была серия (S2E1), в которой создавали роботов, похожих на умерших людей, используя для обучения историю переписок в социальных сетях. Я хочу рассказать, как я попробовал сделать что-то подобное и что из этого получилось. Теории не будет, только практика.

image

Идея была простая — взять историю своих чатов из Telegram и на их основе обучить seq2seq сеть, способную по началу диалога предсказывать его завершение. Такая сеть может работать в трех режимах:

  • Предсказывать завершение фразы пользователя с учетом истории разговора
  • Работать в режиме чат-бота
  • Синтезировать логи разговоров целиком

Вот что получилось у меня

Бот предлагает завершение фразы

image

Бот предлагает завершение диалога

image

Бот общается с живым человеком

User: привет
Bot: привет
User: как ты?
Bot: собираюсь
User: баг пофиксил?
Bot: нет
User: почему?
Bot: да не получается
User: ты сегодня когда дома будешь?
Bot: не знаю пока
User: ты занят?
Bot: в магазин еду 

Дальше я расскажу, как подготовить данные и обучить такого бота самому.

Читать полностью »

Разработка российской команды реалистично анимирует лица по одному кадру - 1

Новый проект от группы российских исследователей из Сколково знаменует очередной этап в развитии технологий распознавания и генерации лиц. Созданная ими нейросеть синтезирует динамичные изображения людей на базе любого числа доступных изображений, начиная с одного.
Читать полностью »

Биометрическая идентификация человека – это одна из самых старых идей для распознавания людей, которую вообще попытались технически осуществить. Пароли можно украсть, подсмотреть, забыть, ключи – подделать. А вот уникальные характеристики самого человека подделать и потерять намного труднее. Это могут быть отпечатки пальцев, голос, рисунок сосудов сетчатки глаза, походка и прочее.

Face Anti-Spoofing или технологично узнаём обманщика из тысячи по лицу - 1

Конечно же, системы биометрии пытаются обмануть! Вот об этом мы сегодня и поговорим. Как злоумышленники пытаются обойти системы распознавания лица, выдав себя за другого человека и каким образом это можно обнаружить.

Читать полностью »

ИИ научился создавать видео с одного кадра. Старые картины теперь можно сделать живыми - 1

Технология из Гарри Поттера дошла до наших дней. Теперь для создания полноценного видео человека достаточно одной его картинки или фотографии. Исследователи машинного обучения из «Сколково» и центра Samsung AI из Москвы опубликовали свою работу о создании такой системы, вместе с целым рядом видео знаменитостей и предметов искусства, получивших новую жизнь.Читать полностью »

ML на Scala с улыбкой, для тех, кто не боится экспериментов - 1

Всем привет! Сегодня будем говорить о реализации машинного обучения на Scala. Начну с объяснения, как мы докатились до такой жизни. Итак, наша команда долгое время использовала все возможности машинного обучения на Python. Это удобно, есть много полезных библиотек для подготовки данных, хорошая инфраструктура для разработки, я имею в виду Jupyter Notebook. Всё бы ничего, но столкнулись с проблемой распараллеливания вычислений в production, и решили использовать в проде Scala. Почему бы и нет, подумали мы, там есть куча библиотек, даже Apache Spark написан на Scala! При этом, сегодня модели мы разрабатываем на Python, а затем повторяем обучение на Scala для дальнейшей сериализации и использования в production. Но, как говорится, дьявол кроется в деталях.

Сразу хочу внести ясность, дорогой читатель, эта статья написана не с целью пошатнуть репутацию Python в вопросах машинного обучения. Нет, основная цель — приоткрыть дверь в мир машинного обучения на Scala, сделать небольшой обзор альтернативного подхода, вытекающего из нашего опыта, и рассказать, с какими трудностями мы столкнулись.
Читать полностью »

Исследование утверждает, что мы приближаемся к эпохе войн роботов - 1

Компания ASRC Federal, специализирующаяся на разработке технологий для разведки и обороны, соместно с Мэрилендским университетом опубликовала мрачный прогноз о последствиях неизбежного применения искусственного интеллекта в вооруженных конфликтах.
Читать полностью »