Наверняка многие помнят 4 серию 4-го сезона Кремниевой Долины, вышедшую в прошлом году, в которой Дзанг Янг запилил приложение Not HotDog.
Как оказалось на самом деле, это было реальное приложение, которое сделало HBO специально для этой серии и об этом Хабр уже писал.
Ну а мы расскажем как сделали бота для определения не только хотдогов, но и множества других предметов, а также для определения пола и возраста людей по фотографии.
Читать полностью »
Машинное обучение продолжает проникать в индустрии за пределами интернет-отрасли. На конференции Data&Science «Мир глазами роботов» Александр Белугин из компании «Цифра» рассказал об успехах, сложностях и актуальных задачах на этом пути. Внедрение таких технологий, как компьютерное зрение, требует серийности и продуктового подхода, позволяющего снизить стоимость единичных внедрений. Дело в том, что видов задач на производстве очень много. Из доклада можно узнать о продуктах, мировых трендах и опыте команды Александра в сферах промышленной безопасности и автоматизации процессов.
— Доброе утро. Рад, что все пришли на эту интересную конференцию. Я сначала кратко расскажу про компанию «Цифра», затем — немного о задачах, которые стоят в промышленности, и о типовых способах решения таких задач. Это задачи без роботов, не сборочные, а разные процессные производства. В конце немного рассмотрим наш опыт.
Читать полностью »
18-19 августа компания Теле2 устраивала Хакатон по Data Science. Этот хакатон ориентирован на анализ диалогов техподдержки в социальных сетях, ускорение и упрощение взаимодействия с клиентами.
Задание не имело конкретной метрики, которую надо оптимизировать, задачу можно было придумать себе самому. Главное — улучшить сервис. В качестве жюри соревнования выступали директора различных направлений Теле2, а также знаменитый в Data Science сообществе Kaggle grandmaster Павел Плесков.
Под катом рассказ команды, занявшей 1 место.
Читать полностью »
Человеческие эмоции, как и любое другое явление, управляются определенными механизмами и законами, в данном случае, человеческого организма, а точнее мозга. Когда вы видите плачущего человека, то понимаете, что он опечален (горюет, грустит и т.д.). Понимая это, вы можете либо пройти мимо, либо сопереживать этому человеку. Умение сопереживать часто именуют эмпатией, и оно не является дефолтной настройкой нашего мозга с рождения. Его необходимо развивать. У кого-то это протекает быстрее и естественнее, у кого-то наоборот эмпатия притупляется. Кто-то может расплакаться при просмотре фильма «Хатико», а кто-то и бровью не поведет при просмотре документалки об Освенциме. Любой навык человека зависит от состояния систем его организма, от влияния родителей, общества в целом и прочего.
Ученые решили исследовать эмпатию и выбрали для этого самых подходящих испытуемых — подростков, ибо у них подобные навыки еще не сформированы полностью. Можно ли ускорить развитие эмпатии, можно ли ее «привить», и какие процессы протекают в головном мозге в момент сопереживания? Инструментом для поиска ответов послужила видеоигра, разработанная учеными специально для этого исследования. Какие результаты показали испытания мы узнаем благодаря отчету ученых. Поехали.Читать полностью »
Tensor Flow — фреймворк для построения и работы с нейросетями от компании Google. Позволяет абстрагироваться от внутренних деталей машинного обучения и сосредоточиться непосредственно на решении своей задачи. Очень мощная вещь, позволяет создавать, обучать и использовать нейронные сети любого известного типа. Не нашел на Хабре ни одного толкового текста на эту тему, поэтому пишу свой. Ниже будет описана реализация решения задачи про грибы с помощью библиотеки Tensor Flow. Кстати, алгоритм, описанный ниже, подходит для предсказаний практически в любой области. Например, вероятности рака у человека в будущем или карт у соперника в покере.Читать полностью »
Будут ли интеллектуальные алгоритмы будущего походить на роботов общего назначения, так же хорошо справляющихся с непринуждённой беседой и чтением карт, как с кухонными задачами? Или наши цифровые помощники будут больше походить на специализированные гаджеты – то есть, это будет не разговорчивый шеф-повар, а кухня, набитая бытовой техникой?
Если алгоритм пытается сделать слишком многое, у него начинаются проблемы. Приведённый ниже рецепт был создан искусственной нейросетью – таким типом искусственного интеллекта, который обучается на примерах. Этот алгоритм тщательно изучил порядка 30 000 кулинарных рецептов, от супов и пирогов до барбекю, а затем попробовал выдать собственный рецепт. Результат получился, скажем так, неортодоксальным.
Читать полностью »
Сегодня утром на пути к кампусу Беркли я провёл пальцами по листьям ароматного куста, а затем вдохнул знакомый запах. Я делаю так каждый день, и каждый день первое слово, которое всплывает в голове и приветственно машет рукой — это шалфей (sage). Но я знаю, что это растение — не шалфей, а розмарин, поэтому я приказываю шалфею успокоиться. Но слишком поздно. После rosemary и sage я не могу помешать появлению на сцене петрушки (parsley) и чабреца (thyme), после чего в голове возникают первые ноты мелодии и лица на обложке альбома, и вот я уже снова оказался в середине 1960-х, одетый в рубашку с огурцами. Тем временем розмарин (rosemary) вызывает в памяти Роуз Мэри Вудс (Rosemary Woods) и 13-минутный пробел (хотя теперь, проконсультировавшись с коллективной памятью, я знаю, что это должны быть Роуз Мэри Вудс и пробел в 18 с половиной минут). От Уотергейта я перепрыгиваю к историям на главной странице. Потом я замечаю в ухоженном саду ещё одно растение с пушистыми серо-зелёными листями. Это тоже не шалфей, а чистец (lamb’s ear). Тем не менее, sage наконец получает свою минуту славы. От трав я переношусь к математическому ПО Sage, а потом к системе противовоздушной обороны 1950-х под названием SAGE, Semi-Automatic Ground Environment, которой управлял самый крупный из когда-либо построенных компьютеров.
В психологии и литературе подобные мыслительные блуждания называются потоком сознания (автор этой метафоры — Уильям Джеймс). Но я бы выбрал другую метафору. Моё сознание, насколько я ощущаю, не течёт плавно от одной темы к другой, а скорее порхает по ландшафту мыслей, больше похожее на бабочку, чем на реку, иногда прибиваясь к одному цветку, а затем к другому, иногда уносимая порывами ветка, иногда посещающая одно и то же место снова и снова.
Читать полностью »
В одной из предыдущих статей мы уже знакомились с одним из исследований в области нейроморфных систем. Сегодня мы снова затронем эту тему, но речь пойдет не о создании искусственной нервной клетки, а о том как эти клетки объединить в одну рабочую сеть. Ведь мозг человека это как самая сложная паутина в мире, состоящая из миллиардов пересечений и соединений нейронов. Исследователи предположили, что использование света вместо электричества сильно упростит процесс создания искусственной нейронной сети, сопоставимой по сложности с мозгом человека. Помимо громких слов, сложных расчетов и далеко не одного опыта, ученые предоставили рабочую демо-версию своего устройства. Как оно работает, в чем его особенности и что оно несет для будущего нейроморфных технологий? Ответы на все вопросы сокрыты в отчете исследователей. Осталось их найти. Поехали.
Читать полностью »
Недавно, вместе с командой друзей-астрофизиков, я закончила проект, целью которого был поиск далеких, скрытых тканью космоса галактик и их скоплений. Сейчас я поделюсь с вами тем, что мы сделали в результате этой непростой работы. Читать полностью »
Одна из критических проблем, которые возникают при построении многопользовательских систем – масштабирование. Существуют различные варианты решения это проблемы: шардинг, сервисная модель, Entity-Component System. Сегодня рассмотрим все варианты, а также обсудим практический кейс решения вопроса. Присоединяйтесь!
