Рубрика «нейросети» - 9

в 23:10, , рубрики: восстановление изображений, Исследования и прогнозы в IT, история техники, нейросети

Кроме того что я айтишник, я ещё и историк техники, и именно этим обусловлена моя реакция на новости об очередных достижениях в области цифровых технологий. Месяц назад я принял решение начать писать книжку для людей далёких от IT и близких к историческим исследованиям и источникам («Цифровое источниковедение — специфические проблемы» — пишется на сайтах книжных черновиков ), в которой расскажу им о том, чем для них обернулось развитие цифровых технологий.

Через через пару дней после этого по интернету пронеслась новость « «Прибытие поезда» улучшили с помощью нейросетей — фильм 1896 года теперь можно посмотреть в 4K и 60 кадрах в секунду », и это хороший повод рассказать айтишникам о том же самом.

Исходного фильма «Прибытие поезда» у меня нет, поэтому в качестве тестовых образцов я использовал современные фотографии (уменьшенные или обесцвеченные) + фото из 1930-х (предположительно)

Когда я слышу слова «нейросеть восстановила», я лезу проверять бэкапы
Читать полностью »

в 8:48, , рубрики: годзилла, Исследования и прогнозы в IT, Криптовалюты, машинное обучение, нейросети, предсказание цен, прогноз котировок

В поисках «Годзиллы». Нейросети и прогнозирование котировок на основе биржевых и «внешних» данных - 1

Эта работа вдохновлена статьей «Мечтают ли нейросети об электроденьгах?», где автор без преувеличения талантливо в своей доходчивости объясняет, почему использование искусственных нейросетей на голых биржевых данных не приводит к успеху. Вот особенно, на мой взгляд, удачный отрывок:

«Цена не формирует сама себя… Если рынок выразить как метафоричное озеро, то биржевой график это лишь рябь на воде. Может быть это ветер подул, может камень в воду бросили, может рыбы плеснула, может Годзилла прыгает в 200 километрах на батуте. Мы видим лишь рябь.»

Действительно, пытаться предсказать поведение ряби на следующий день, имея в распоряжении только лишь данные о поведении ряби в прошлом, видится, как минимум, самонадеянным. Не тот масштаб модели. Поведение водной глади формируется за счет множества внешних и внутренних по отношению к водоему факторов. И вот на этом моменте мое любопытство не позволило мне пройти мимо. А что если все-таки поработать с этими факторами? Что получиться, если учесть их в модели данных, предназначенных для «кормежки» нейросети?

«Но как же учесть миллионы, если не миллиарды возможных факторов влияющих на наш метафорический водоем?» — спросите вы. А я отвечу, что нас не интересуют ни движение мальков, ни случайно упавший с близлежащей скалы камушек, ни мерное покачивание удочки Дяди Вити-рыбака. Нас интересует Годзилла.

Читать полностью »

в 11:56, , рубрики: jpeg, искусственный интеллект, кодеки, нейросети, обработка изображений, сжатие изображений

image

В Сиднее на 86-й встрече JPEG Комитет Joint Photographic Experts Group выпустил призыв к доказательствам для изучения методов на основе ИИ и поиска нового кодека сжатия изображений. Сама программа, названная JPEG AI, была запущена в 2019 году.

За прошедший год исследователям нужно было доказать преимущества нейросетей перед традиционными методами. В рамках инициативы JPEG AI предполагается повысить эффективность сжатия изображений. Однако сложность состоит в необходимости обучения нейросетей на больших объемах данных. Читать полностью »

в 7:04, , рубрики: amazon alexaprize socialbot, chatbots, deep learning, deeppavlov, natural language processing, nlp (natural language processing), Блог компании Московский физико-технический институт (МФТИ), голосовые интерфейсы, искусственный интеллект, лаборатория нейронных систем мфти, машинное обучение, МФТИ, нейросети, физтех

Когда еще один плодотворный год подходит к концу, хочется оглянуться назад, подвести итоги и показать, что мы смогли сделать за это время. Библиотеке #DeepPavlov, на минуточку, уже два года, и мы рады, что наше сообщество с каждым днем растет.

За год работы над библиотекой мы достигли:

  • Скачивания библиотеки возросли на треть по сравнению с прошлым годом. Сейчас у DeepPavlov более 100 тысяч установок и более 10 тысяч установок контейнеров.
  • Увеличилось количество коммерческих решений за счет state-of-art технологий, реализованных в DeepPavlov, в разных отраслях от ритейла до промышленности.
  • Вышел первый релиз DeepPavlov Agent.
  • Количество активных участников сообщества возросло в 5 раз.
  • Наша команда студентов и аспирантов была отобрана для участия в Alexa Prize Socialbot Grand Challenge 3.
  • Библиотека стала призером конкурса от компании Google «Powered by TensorFlow Challenge».

Что же помогло достичь таких результатов и почему DeepPavlov — это лучший открытый источник для построения разговорного AI? Расскажем в нашей статье.

Прорывы #DeepPavlov в 2019 году: обзор и итоги года - 1
Читать полностью »

в 12:25, , рубрики: годзилла, Исследования и прогнозы в IT, Криптовалюты, машинное обучение, нейросети, предсказание цен

TL;DR: Нет

Мечтают ли нейросети об электроденьгах? - 1

На просторах Сети полным полно материалов, мануалов, готовых решений, сборок и прочего добра, посвященного прогнозированию цен на криптовалютные и традиционные биржевые активы, пахнущего быстрыми и легкими доходами с минимумом усилий. И хоть пишут их разные люди, с разными подходами, на разных платформах и с разными парадигмами, у них всех есть один неизменный общий атрибут — они не работают.

Почему? Давайте разбираться.
Читать полностью »

в 7:52, , рубрики: Блог компании Яндекс, изучение языков, команда яндекс.переводчика, машинное обучение, нейросети, переводчик, поисковые технологии, Разработка веб-сайтов, чувашский язык, яндекс

Регионы России — это не просто границы на карте. В каждом регионе есть свои культурные традиции, во многих — свои языки. Машинный перевод мог бы помочь сохранять и применять эти языки — в частности, публиковать статьи в Википедии. Но как быть, если данных для обучения машинного интеллекта недостаточно?

Сегодня мы расскажем о нашем подходе на примере чувашского языка, которому мы обучили Яндекс.Переводчик. По данным последней переписи населения, этот язык считают родным более миллиона человек.

Встречайте чувашский язык в Яндекс.Переводчике: как мы решаем главную проблему машинного перевода - 1

Читать полностью »

в 10:08, , рубрики: ITSumma, Биотехнологии, Блог компании ITSumma, будущее здесь, Здоровье гика, исследования, лекарства, машинное обучение, медицина, Научно-популярное, нейросети, фармацевтика

Фармацевты и программисты из компаний Sumitomo Dainippon Pharma и Exscientia подбросили дров в костер спора «где должна заканчиваться самостоятельность машины и начинаться контроль в ручном режиме»: 30 января на официальном сайте Exscientia был опубликован пресс-релиз, в котором заявлено, что с помощью разработанного ими ИИ фармкомпания Sumitomo Dainippon Pharma определила формулу и синтезировала действующее вещество для лекарства против ОКР.

Японская фармкомпания приступает к испытаниям лекарства, синтезированного с помощью нейросети - 1

Конечно, маркетологи Exscientia называют свою разработку «Искусственным Интеллектом», но разработка нового лекарства велась с помощью обучающейся нейросети. Фактически, нейросеть определила формулу нового лекарства через перебор и анализ комбинаций известных действующих веществ. Сейчас разработка и синтез завершены, и SDP — компания-производитель лекарства — переходит к первой фазе клинических испытаний на животных.
Читать полностью »

в 12:53, , рубрики: cleverbot, dialogpt, Google, meena, mitsuku, open AI, xiaoice, Алгоритмы, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, чатботы

Google представляет Meena, чат-бота на нейросетях - 1

В Google попытались создать чат-бота, максимально похожего на человека. Результатом разработок стала Meena — модель, работающая на основе нейросетей. По оценке Google, чат-бот способен достигнуть большей «человечности» в беседе по сравнению с другими моделями.Читать полностью »

в 13:14, , рубрики: tensor, TensorFlow, искусственный интеллект, математика, машинное обучение, нейросети, тензор

image

Основным объектом которым манипулируют в Tensorflow, является тензор. О том, что такое тензор, какие бывают тензоры, какие у них есть свойства и как ими манипулировать читайте в переводном руководстве с сайта tensorflow.org.

Читать полностью »

в 11:02, , рубрики: liza alert, Блог компании Open Data Science, будущее здесь, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, машинное обучение, нейросети, обработка изображений, поиск людей, спасатели

Всем привет!

Возможно, вы уже знаете про инициативу Machine Learning for Social Good (#ml4sg) сообщества Open Data Science. В её рамках энтузиасты на бесплатной основе применяют методы машинного обучения для решения социально-значимых проблем. Мы, команда проекта Lacmus (#proj_rescuer_la), занимаемся внедрением современных Deep Learning-решений для поиска людей, потерявшихся вне населённой местности: в лесу, поле и т.д.
Проект Lacmus: как компьютерное зрение помогает спасать потерявшихся людей - 1
Читать полностью »

1...8910...2030...31
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js