В эту пятницу (15 декабря) мы приглашаем читателей Хабра присоединиться к онлайн трансляции награждения победителей конкурса по прогнозированию невозврата кредита. Состязание длилось 4 месяца, задача была предоставлена Банком Хоум Кредит (собственно, как и данные).
Мы наградим победителей и призеров, послушаем презентации их решений.
Привет! По традиции, представляем вашему вниманию дюжину рецензий на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество ODS!
Статьи выбираются либо из личного интереса, либо из-за близости к проходящим сейчас соревнованиям. Напоминаем, что описания статей даются без изменений и именно в том виде, в котором авторы запостили их в канал #article_essence. Если вы хотите предложить свою статью или у вас есть какие-то пожелания — просто напишите в комментариях и мы постараемся всё учесть в дальнейшем.
Статьи на сегодня:
В начале декабря исследователи из OpenAI представили библиотеку инструментов, которая поможет ускорить обучение нейронных сетей на GPU от Nvidia за счет использования разреженных матриц. О том, с какими трудностями сталкиваются разработчики нейронных сетей и в чем основная идея решения от OpenAI, расскажем далее.
В начале декабря исследователи из OpenAI представили библиотеку инструментов, которая поможет ускорить обучение нейронных сетей на GPU от Nvidia за счет использования разреженных матриц. О том, с какими трудностями сталкиваются разработчики нейронных сетей и в чем основная идея решения от OpenAI, расскажем далее.
Победители и финалисты конкурса MERC-2017 от Neurodata Lab на площадке Datacombats — это не просто обезличенные строки лидерборда. Это молодые специалисты, с разными профессиональными и исследовательскими интересами, бэкграундом и компетенциями. В качестве завершающего штриха в истории нашего самого первого конкурса мы решили взять у них интервью. Надеемся, что для читателей блога этот материал станет источником для размышлений, каким он явился и для нас как организаторов конкурса.
Читать полностью »
Зачастую нам нужно воспроизвести аудио-информацию, которая не была записана заранее, и извлекается из источника данных динамически: имя человека, название города, статус заказа и т.п. Особенно эта возможность востребована в колл-центрах и порталах самообслуживания.
Для этого лучше всего использовать технологию TTS (преобразование текста в речь), поскольку она динамически создает нужные аудиофайлы, а голосовое приложение, работающее на сервере 3CX, проигрывает их абоненту. Для генерации аудиофайлов используется определенный веб-сервис, после чего создается локальный WAV файл. Когда разговор с абонентом завершился, файл удаляется для освобождения места на диске.
Для данной возможности в 3CX следует зарегистрировать аккаунт на Amazon Web Services. 3CX использует веб-сервис TTS Amazon Polly. После изучения различных TTS сервисов, мы выяснили, что Amazon Polly обладает отличным качеством генерации, хорошим охватом языков, множеством разных голосов и весьма доступной ценой. Также он бесплатен в течение первого года использования! С другой стороны, в будущем мы планируем добавить поддержку TTS и от других мировых производителей.
Обратите внимание — для работы TTS генерации необходимо использовать 3CX v15.5 SP2 и выше.
Среда разработки 3CX Call Flow Designer получила новый тип аудио-сообщений Text to Speech Audio Prompt. Вы можете выбрать его в любом месте, где требуется проиграть сообщение, например, в компонентах Prompt Playback, Menu, User Input и других.
В этой статье мы расскажем, как создать аккаунт Amazon Web Services, включить Amazon Polly и начать использовать компонент Text to Speech Audio Prompt для генерации естественной речи в вашем колл-центре.Читать полностью »
Есть ли у вас та штука, что называется pet project или side project? Тот самый проект, который бы вы делали в свое удовольствие и для себя, для саморазвития или расширения портфолио. Лично у меня долгое время не было ничего, что можно было бы показать. Однако, в рамках стартовавшего этой осенью конкурса Atos IT Challenge 2018, у меня как раз появилась возможность начать такой проект.
Oracle Executive Chairman и CTO Ларри Эллисон (Larry Ellison) хочет, чтобы глобальную конференцию Oracle Open World 2017, которая прошла в октябре в Сан-Франциско, запомнили именно по этим анонсам. Oracle сегодня выдвигает на первый план обучение машин (machine learning, ML) и искусственный интеллект (artificial intelligence, AI) для облачных сервисов, а также поставку «умных приложений» (smart applications) и решений, управляемых данными (data-driven decisions).
Сейчас происходит процесс демократизации искусственного интеллекта — технология, которая недавно считалась привилегией ограниченного числа крупных компаний, становится все более доступной для отдельных специалистов.
За последние годы появилось большое количество моделей, созданных и обученных профессионалами с использованием большого количества данных и огромных вычислительных мощностей. Многие из этих моделей находятся в открытом доступе, и любой может использовать их для решения своих задач совершенно бесплатно.
В этой статье мы разберем, как предобученные нейронные сети могут быть использованы для решения задачи классификации изображений, и оценим плюсы их использования.
В качестве примера мы рассмотрим задачу классификации изображений из конкурса LifeCLEF2014 Plant Identification Task. Задача заключается в том, чтобы предсказать таксономический класс растения, основываясь на нескольких его фотографиях.
Читать полностью »
Всегда приятно осознавать, что применение технологий сводится не только к финансовой выгоде, бывают ещё и идеи, делающие мир лучше. Об одном из проектов с такой идеей мы и расскажем в этот морозный пятничный день. Вы узнаете о решении, которое позволило увеличить точность экспресс-анализа крови, с помощью применения алгоритмов машинного обучения для выявления связей между микро-РНК и генами. Также, стоит отметить, что методы, описанные ниже можно использовать не только в биологии.
