Полезная статья от Andrew Ng, который известен своими курсами про ml/dl на coursera, работал в google brain и baidu. Сейчас он занимается своими проектами, цель одного из них: помогать другим компаниям начать использовать AI решения.

https://landing.ai/ai-transformation-playbook

Мысль, которую Andrew пытается донести:

AI (Artificial Intelligence) technology is now poised to transform every industry, just as electricity did 100 years ago. 

Andrew выделяет 5 важных шагов и объясняет почему это важно. В каждом из них вы найдете полезные советы. В частности советы из 1 и 3 будут полезны не только для продуктовых компаний.

#ai #transformation

Статья от https://twitter.com/AndrewYNg о том, как выбрать AI-проект для компании. От части советы пересекаются с его предыдущей публикацией. Советы кажутся очевидными, но для некоторых простых выводов нужно много опыта https://hbr.org/2019/02/how-to-choose-your-first-ai-project.

Основные идеи:

1. Выбирайте проект, который может начать приносить выгоду как можно раньше, 6-12 обычно достаточный период.

2. Не нужно браться за решение нерешённых AI-проблем, но в то же время нужно, чтобы проект был достаточно значимым.

3. Следует выбирать проект из своего домена/индустрии - если вы разбираетесь в каком-то домене, это позволяет вам лучше понимать проблемы, которые могут быть решены с помощью AI.

4. Начать можно не имея внутренней AI-команды, но в любом случае выгодно наращивать экспертизу внутри.

5. Нужно брать значимый для бизнеса проект, а не просто, где много данных. Сделать что-то значимое, можно имея небольшое количество данных.

Для того, чтобы проект был успешным, не следует пытаться автоматизировать всю работу определённых специалистов, для можно разработать инструменты повышающие их эффективность.

- Для успеха проекта нужно назначить лидера, который будет мостом между AI-командой и доменными экспертами.

- Нужно убедиться, что проект действительно важен для бизнеса и технически выполним. Обычно за несколько недель может быть сделан небольшой прототип и проверены идеи.

- Пилотный проект стоит запускать небольшой командой 5-15 человек, которые кросс-функциональны и понимают весь проект. Не стоит браться за проект где нужно 100+ людей.

- Если проект достиг определённого результата, важно рассказывать о результате.

#ai #transformation

Недавно появился такая работа https://github.com/taki0112/UGATIT/blob/master/README.md это такая GAN сеть, которая превращает один объект в другой (Unsupervised Generative Attentional Networks with Adaptive Layer-Instance Normalization for Image-to-Image Translation)

Авторы сделали несколько примеров по превращению: селфи в аниме, лошади в зебру, фото в портрет и тд.

Я не писал про эту новость, т.к. готовой обученной модели не было, а натренировать свою было довольно сложно (собрать данные не легко и учить долго). Теперь вот разместили несколько натренированных моделей и появился сайт, где можно это попробовать на своих фоток https://selfie2anime.com/ (только для селви-в-аниме). Результат довольно странный)

#gan #anime #image #transformation