👨🏫 Путеводитель по основным трендам прошлого года в области обработки естественного языка и не только
Число исследований в области машинного обучения с каждым годом растет. Конечно, приятно было бы прогуляться по каждой статье или ветке исследований отдельно, но времени на это просто может не хватить, а «посетить» прошлый год еще раз, увы, не удастся. Следовательно, необходимо также искать «путеводители» - статьи, подсвечивающие некоторые тренды, понимание которых важно для будущих направлений исследований. В начале года одна из таких статей «гуляла» по различным каналам и чатам. Приводим перевод этой статьи с комментариями автора.
Machine Learning
Число исследований в области машинного обучения с каждым годом растет. Конечно, приятно было бы прогуляться по каждой статье или ветке исследований отдельно, но времени на это просто может не хватить, а «посетить» прошлый год еще раз, увы, не удастся. Следовательно, необходимо также искать «путеводители» - статьи, подсвечивающие некоторые тренды, понимание которых важно для будущих направлений исследований. В начале года одна из таких статей «гуляла» по различным каналам и чатам. Приводим перевод этой статьи с комментариями автора.
Machine Learning
🌫 Google Tensor изменил ИИ к лучшему
Google разработала собственный чип искусственного интеллекта под названием Tensor для использования в своем новом смартфоне Pixel 6.
По словам одного из руководителей Google, Tensor более чем в четыре раза быстрее, чем Qualcomm Snapdragon 765G, который использовался в Pixel 5. Google хотел сделать Edge AI для своих пользователей лучше, чем раньше, и им нужен был более мощный ИИ-чип. Они хотели представить своим пользователям усовершенствованную вычислительную фотографию, такую как разрешение размытых лиц, помогая им с легкостью выполнять повседневные задачи.
Machine Learning
Google разработала собственный чип искусственного интеллекта под названием Tensor для использования в своем новом смартфоне Pixel 6.
По словам одного из руководителей Google, Tensor более чем в четыре раза быстрее, чем Qualcomm Snapdragon 765G, который использовался в Pixel 5. Google хотел сделать Edge AI для своих пользователей лучше, чем раньше, и им нужен был более мощный ИИ-чип. Они хотели представить своим пользователям усовершенствованную вычислительную фотографию, такую как разрешение размытых лиц, помогая им с легкостью выполнять повседневные задачи.
Machine Learning
Немного курсов по МатСтатистике:
Ютуб:
*тык*
Основы статистики:
*тык*
Углубленные теоретические основы статистических методов:
*тык*
Machine Learning
Ютуб:
*тык*
Основы статистики:
*тык*
Углубленные теоретические основы статистических методов:
*тык*
Machine Learning
🖥 9 основных типов алгоритмов машинного обучения со шпаргалкой
Разработка модели - это не универсальное дело, существуют разные типы алгоритмов машинного обучения для разных бизнес-целей и наборов данных. Например, относительно простой алгоритм линейной регрессии легче обучить и реализовать, чем другие алгоритмы машинного обучения, но он может не добавить ценности модели, требующей сложных прогнозов.
Machine Learning
Разработка модели - это не универсальное дело, существуют разные типы алгоритмов машинного обучения для разных бизнес-целей и наборов данных. Например, относительно простой алгоритм линейной регрессии легче обучить и реализовать, чем другие алгоритмы машинного обучения, но он может не добавить ценности модели, требующей сложных прогнозов.
Machine Learning
🐍 3 инструмента для отслеживания и визуализации выполнения вашего кода Python
Избегайте головной боли при отладке одной строки кода.
Machine Learning
Избегайте головной боли при отладке одной строки кода.
Machine Learning
🎃 Методы автоматического реферирования: постановка задачи и методы без учителя
Это первая статья цикла, посвящённая самой задаче и методам без учителя, которым не нужен эталонный корпус рефератов: методу Луна, TextRank, LexRank, LSA и MMR.
Machine Learning
Это первая статья цикла, посвящённая самой задаче и методам без учителя, которым не нужен эталонный корпус рефератов: методу Луна, TextRank, LexRank, LSA и MMR.
Machine Learning
🎰 Чистый AutoML для “грязных” данных:
Как и зачем автоматизировать предобработку таблиц в машинном обучении.
Machine Learning
Как и зачем автоматизировать предобработку таблиц в машинном обучении.
Machine Learning
⛩ Как Карты Google используют нейронные сети Graph?
Прогнозирование трафика и ETA с помощью графических нейронных сетей. Карты Google умны, они могут легко предсказать условия движения на дорогах по всему миру. Когда люди перемещаются с помощью Google Maps, их совокупное местоположение, маршрут и скорость, с которой они путешествуют, записываются Google и используются для помощи пользователям, которые, возможно, скоро выберут этот маршрут.
Machine Learning
Прогнозирование трафика и ETA с помощью графических нейронных сетей. Карты Google умны, они могут легко предсказать условия движения на дорогах по всему миру. Когда люди перемещаются с помощью Google Maps, их совокупное местоположение, маршрут и скорость, с которой они путешествуют, записываются Google и используются для помощи пользователям, которые, возможно, скоро выберут этот маршрут.
Machine Learning
👺 Нейросеть создает лица, которых никогда не существовало
В сети появился необычный ресурс: с помощью нейросети он мгновенно генерирует лица людей, которых никогда не существовало. В соцсетях тут же подхватили идею и стали создавать несуществующих котов, героев аниме и других персонажей
Алгоритм StyleGAN позволяет создавать несуществующие лица, используя при этом черты лиц реальных людей. Все атрибуты, например, улыбку, морщины и волосы он подгоняет в соответствии с нужным полом и возрастом человека на картинке.
Machine Learning
В сети появился необычный ресурс: с помощью нейросети он мгновенно генерирует лица людей, которых никогда не существовало. В соцсетях тут же подхватили идею и стали создавать несуществующих котов, героев аниме и других персонажей
Алгоритм StyleGAN позволяет создавать несуществующие лица, используя при этом черты лиц реальных людей. Все атрибуты, например, улыбку, морщины и волосы он подгоняет в соответствии с нужным полом и возрастом человека на картинке.
Machine Learning
🏰 Обзор архитектур глубокого обучения, которые компьютеры используют для обнаружения объектов
Глубокие нейронные сети получили известность благодаря своей способности обрабатывать визуальную информацию. А за последние несколько лет они стали ключевым компонентом многих приложений компьютерного зрения...
Machine Learning
Глубокие нейронные сети получили известность благодаря своей способности обрабатывать визуальную информацию. А за последние несколько лет они стали ключевым компонентом многих приложений компьютерного зрения...
Machine Learning
💆 Модуль Python для фондового рынка
Модуль для прогнозирования «цены закрытия» на следующий день и проведения «технического анализа». Он использует нейронную сеть и алгоритм LSTM для прогнозирования цены. А также использует алгоритм технического индикатора, разработанный командой Stox для технического анализа.
Machine Learning
Модуль для прогнозирования «цены закрытия» на следующий день и проведения «технического анализа». Он использует нейронную сеть и алгоритм LSTM для прогнозирования цены. А также использует алгоритм технического индикатора, разработанный командой Stox для технического анализа.
Machine Learning
📸 Как устроены камеры с искусственным интеллектом
В каждой умной камере есть встроенная видеоаналитика, сегодня чаще всего здесь используются нейросети глубокого обучения или искусственный интеллект. Это стало возможным благодаря увеличению мощности процессоров видеокамер, раньше видеоаналитика могла существовать только на серверах.
Machine Learning
В каждой умной камере есть встроенная видеоаналитика, сегодня чаще всего здесь используются нейросети глубокого обучения или искусственный интеллект. Это стало возможным благодаря увеличению мощности процессоров видеокамер, раньше видеоаналитика могла существовать только на серверах.
Machine Learning
🧔🏻 Face_recognition – самый простой в мире API распознавания лиц на Python.
Он позволяет распознавать лица на картинке и манипулировать ими. Кроме этого, может «узнавать» кто изображен на фото и даже работает в режиме реального времени.
*тык*
Machine Learning
Он позволяет распознавать лица на картинке и манипулировать ими. Кроме этого, может «узнавать» кто изображен на фото и даже работает в режиме реального времени.
*тык*
Machine Learning
🧛♂️ Выпуск плагина Github Copilot
Github Copilot — плагин, который обеспечивает синтез кода следующего поколения на основе Codex, GPT-подобной модели от OpenAI, обученной на массивном наборе данных общедоступного кода Github. К сожалению, публичная демонстрация по-прежнему недоступна.
Многие вопросы все еще витают в воздухе: насколько велика и как быстро эта модель может делать выводы? Каковы детали используемого обучающего набора данных? Должны ли мы беспокоиться о том, что данные, защищенные авторскими правами, могут быть случайно обнаружены моделью, как это было показано ранее?
Machine Learning
Github Copilot — плагин, который обеспечивает синтез кода следующего поколения на основе Codex, GPT-подобной модели от OpenAI, обученной на массивном наборе данных общедоступного кода Github. К сожалению, публичная демонстрация по-прежнему недоступна.
Многие вопросы все еще витают в воздухе: насколько велика и как быстро эта модель может делать выводы? Каковы детали используемого обучающего набора данных? Должны ли мы беспокоиться о том, что данные, защищенные авторскими правами, могут быть случайно обнаружены моделью, как это было показано ранее?
Machine Learning
Фикус - новый язык для вычислительной математики от одного из создателей OpenCV
*гитхаб*
Machine Learning
*гитхаб*
Machine Learning
🤯 Чтение мыслей с глубоким обучением
Изучите последние тенденции в области интерфейсов мозг-компьютер и обучите модель глубокого обучения предсказывать действия людей на основе колебаний напряжения их мозга.
Machine Learning
Изучите последние тенденции в области интерфейсов мозг-компьютер и обучите модель глубокого обучения предсказывать действия людей на основе колебаний напряжения их мозга.
Machine Learning
🍖 Методы автоматического реферирования: экстрактивные методы
На этот раз рассмотрим извлекающие методы, которым нужны эталонные рефераты для обучения. При этом эти методы всё ещё могут лишь выбирать предложения из оригинального текста. К методам этой группы и относятся описываемые ниже SummaRuNNer и BertSumExt.
Machine Learning
На этот раз рассмотрим извлекающие методы, которым нужны эталонные рефераты для обучения. При этом эти методы всё ещё могут лишь выбирать предложения из оригинального текста. К методам этой группы и относятся описываемые ниже SummaRuNNer и BertSumExt.
Machine Learning