Задача отслеживания объектов на изображении - одна из самых горячих и востребованных областей ML. Однако уже сейчас мы имеем огромное разнообразие различных техник и инструментов. Данная статья поможет начать Ваш путь в мир компьютерного зрения!
Рубрика «neural networks» - 3
Продвинутое компьютерное зрение. Введение в Прямое визуальное отслеживание
2021-08-07 в 19:11, admin, рубрики: artificial intelligence, computer vision, deep learning, neural networks, object detection, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, Программирование, распознование изображенийСоздание нейронной сети Хопфилда на JavaScript
2021-06-05 в 13:32, admin, рубрики: canvas, javascript, neural networks, гайд, машинное обучение, обработка изображений, Программирование
Столкнувшись в университете с нейронными сетями, одной из любимых для меня стала именно сеть Хопфилда. Я был удивлен, что она оказалась последней в списке лабораторных работ, ведь ее работу можно наглядно продемонстрировать при помощи изображений и она не так сложна в реализации.
Artificial Intelligence, герой нашего времени. Этюд
2021-04-10 в 21:21, admin, рубрики: artificial intelligence, neural networks, ruby, искусственный интеллект, психология, социумРецепт обучения нейросетей
2021-02-05 в 21:26, admin, рубрики: AI, data engineering, neural networks, python, TensorFlow, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, нейросеть, переобучение нейросети, рекуррентная нейросеть, свёрточные сети, статистикаПеревод статьи A Recipe for Training Neural Networks от имени автора (Andrej Karpathy). С некоторыми дополнительными ссылками.
Также доступна версия на украинском языке в личном блоге: Рецепт навчання нейрнонних мереж.
Несколько недель назад я опубликовалЧитать полностью »
Миллион домашних фотографий: лица, лица, лица
2021-01-20 в 23:15, admin, рубрики: cnn, face_recognition, gpu computing, neural networks, plex, python, python3, автоматизация, геморрой, искусственный интеллект, обработка изображений, Программирование, СофтИтак, все фотографии разложены по папкам и находить фотографии Новых годов или дней рождения стало быстро и удобно. Фотографии из отпусков тоже можно найти относительно быстро, но хотелось большего. А именно, искать по людям и не просто по людям, а по набору людей, например, найти все совместные фотографии детей или фотографии с бабушкой и т.д.
Поэтому я решил немного углубиться в так называемый Face Recognition.
ИИ итоги уходящего 2020-го года в мире машинного обучения
2020-12-31 в 20:25, admin, рубрики: AI, data mining, data science, deep learning, machine learning, machinelearning, neural, neural networks, python, Алгоритмы, машинное обучение, нейросети, нейросеть, Программирование
Подведем основные итоги уходящего года. Рассмотрим самые громкие открытия в мире компьютерного зрения, обработки естественного языка, генерации изображений и видео, а также крупный прорыв в области биологии. Коротко о самом главном за год!
Если тебе интересно машинное обучение, то приглашаю в «Мишин Лернинг»Читать полностью »
Первое место на AI Journey 2020 Digital Петр
2020-12-27 в 13:04, admin, рубрики: artificial intelligence, computer vision, machine learning, natural language processing, neural networks, ods, optical character recognition (ocr), python, искусственный интеллект, машинное обучение, обработка изображений, Сбер, соревнования
Всем добрейшего дня! Совсем недавно закончилось ежегодное международное соревнование AI Contest, организатором которого является Сбер вместе с российскими и зарубежными партнёрами в рамках конференции Artificial Intelligence Journey. Задачи этого года: Digital Петр: распознавание рукописей Петра I, NoFloodWithAI: паводки на реке Амур и AI 4 Humanities: ruGPT-3Читать полностью »
Natural Language Processing. Итоги 2019 и тренды на 2020
2020-02-11 в 14:04, admin, рубрики: data mining, data science, deep learning, machine learning, machine translation, natural language processing, neural networks, nlp, ods, recurrent neural network, Transformers, Блог компании Huawei, искусственный интеллект, машинное обучениеВсем привет. С некоторым запозданием я решил опубликовать эту статью. Каждый год я стараюсь подвести итоги произошедшего в области обработки естественного языка (natural language processing). Не стал исключением и этот год.
BERTs, BERTs are everywhere
Начнем по порядку. Если вы не уехали в глухую Сибирскую тайгу или отпуск на Гоа на последние полтора года, то вы наверняка слышали слово BERT. Появившись в самом конце 2018-ого за прошедшее время эта модель завоевала такую популярность, что в самый раз будет вот такая картинка:
Простое руководство по дистилляции BERT
2020-01-29 в 15:26, admin, рубрики: BERT, deep learning, natural language processing, neural networks, nlp (natural language processing), машинное обучениеЕсли вы интересуетесь машинным обучением, то наверняка слышали про BERT и трансформеры.
BERT — это языковая модель от Google, показавшая state-of-the-art результаты с большим отрывом на целом ряде задач. BERT, и вообще трансформеры, стали совершенно новым шагом развития алгоритмов обработки естественного языка (NLP). Статью о них и «турнирную таблицу» по разным бенчмаркам можно найти на сайте Papers With Code.
С BERT есть одна проблема: её проблематично использовать в промышленных системах. BERT-base содержит 110М параметров, BERT-large — 340М. Из-за такого большого числа параметров эту модель сложно загружать на устройства с ограниченными ресурсами, например, мобильные телефоны. К тому же, большое время инференса делает эту модель непригодной там, где скорость ответа критична. Поэтому поиск путей ускорения BERT является очень горячей темой.
Нам в Авито часто приходится решать задачи текстовой классификации. Это типичная задача прикладного машинного обучения, которая хорошо изучена. Но всегда есть соблазн попробовать что-то новое. Эта статья родилась из попытки применить BERT в повседневных задачах машинного обучения. В ней я покажу, как можно значительно улучшить качество существующей модели с помощью BERT, не добавляя новых данных и не усложняя модель.
NeurIPS 2019: тренды ML, которые будут с нами следующее десятилетие
2020-01-24 в 13:05, admin, рубрики: deep learning, machine learning, machinelearning, natural language processing, neural networks, neurips, Блог компании Сбербанк, искусственный интеллект, Исследования и прогнозы в IT, машинное обучениеNeurIPS (Neural Information Processing Systems) – самая большая конференция в мире по машинному обучению и искусственному интеллекту и главное событие в мире deep learning.
Будем ли мы, DS-инженеры, в новом десятилетии осваивать еще и биологию, лингвистику, психологию? Расскажем в нашем обзоре.
