#news

Гугл представил интересную штуку под названием Cloud AutoML. Позиционируют ее как инструмент, позволяющий заниматься машинным обучением, не только специалистам, но и людям, которые достаточно далеки от этой сферы. Главное загрузи данные и правильно разметь, а дальше вся магия произойдет за тебя.

Если так пойдет и дальше, то потребность в программисте для таких задач вообще отпадет: заказчик просто подходит к своему "домашнему роботу", на своем родном объясняет, что хочет отличать кошечек от собачек, шарит свою уникальную коллекцию домашних любимцев, а дальше оно само...

Ну и стоит отметить, что для Гугла это и еще потенциальная возможность собрать еще больше датасетов для своих проектов.

https://cloud.google.com/automl/

#news

Интересная новость от Microsoft: разработанный алгоритм смог нарисовать птицу, получив на вход только текстовое описание. Причем,самое важное в том, что изображение создается с нуля, а не выбирается по специальным тегам из базы данных.

В основе лежат генеративно-состязательные сети (Generative adversarial network - GAN). Да-да, те самые, которые из лошадей делают зебр, а из яблок апельсины. Задумываюсь о применение их в нашем будущем приложении, но все это надо тестировать, пока никакой конкретики.


Что сказать, даже сейчас птица выглядит пугающе натурально. Видимо не так уж далек тот день, когда анимационные фильмы будут создавать, используя системы, получающие на вход только готовый текстовый сценарий ;)

https://blogs.microsoft.com/ai/drawing-ai/

В дополнение к предыдущему посту: тоже сервис от Microsoft, который делает с точностью, но наоборот. Ты ему загружаешь фоточку, а он пытается объяснить, что же на ней такое изображено.

https://www.captionbot.ai

​​#to_the_moon

Когда речь заходит о криптовалютах, почему-то большинство людей, которые не особо в теме, представляют биткоин, который ты не успел купить в 2010 и вообще "мол это большой пузырь, который неизбежно лопнет, да и все какое-то сложное: непонятные блокчейны, постоянные пампы, кругом скам, адреса кошельков какие-то убогие, неужели нельзя было сделать юзер-френдли в конце-то концов, я вот куплю чего-нибудь - а оно обязательно сразу обвалится, карма у меня такая".

Возможно, эти люди в чем-то правы, но мне хочется доказать и попробовать обратное: не имея вообще никакого практического опыта взаимодействия с криптой, показать на примере, что не все так сложно и влиться в тусовку никогда не поздно.

Есть очень простая идея, которую решил реализовать: она заключается в покупке какой-либо интересной(возможно субъективно на ваш взгляд) монетки и удержании ее на своем счете на длительный срок (год и более). Если проект монетки окажется перспективным, то есть согласно представленному плану будут выходить обновления и реализовываться поставленные фичи, это непременно приведет как к росту коммьюнити, так и стоимости монеты на рынке криптовалют.

Свое знакомство решил начать с регистрации на бирже LiveCoin
(https://www.livecoin.net), а монетой, в которую я поверил, стал Dimecoin (https://www.dimecoin.com.co). Если сказать честно, то выбирал очень просто: искал живую монетку с наименьшей возможной ценой, другими словами, чтобы даже на 1к рублей можно было несколько тысяч этого сокровища взять. Только после покупки всего этого добра я удосужился скачать их роадмапу и посмотреть, что они там вообще обещают, но эта история заслуживает отдельного поста.

Итак, на 23.01.2018 куплено около 666к даймов по цене 0.00659Р за единицу, то есть потрачено около 4400Р. Посмотрим, что будет к декабрю ;)

#news #nets

Facebook ранним утром выложил в открытый доступ свой проект Detectron, который позволяет распознавать различные типы объектов на фото и видео. При беглом осмотре, качество работы сравнимо с решениями от Google на базе TensorFlow.

Для меня эта новость в первую очередь интересна тем, что это еще одна библиотека, которая может облегчить разработку нашего собственного Android-приложения, как минимум на этапе предобработки и уточнения необходимой области (части тела?) с дальнейшей передачей на вход нейронной сети.

Единственное, что данная система берет за основу Caffe2, а вот как это все уживется на Android, в рамках одной apk без мультидекса, большой вопрос. В любом случае поиск инструментов продолжается...

https://github.com/facebookresearch/Detectron/blob/master/README.md

#news

Google анонсировал точную дату проведения конференции для разработчиков Google I/O. Как и в прошлом году, сделали они это при помощи онлайн-головоломки, состоящей из увлекательной прогулки по нескольким комнатам, с попутным отгадыванием ключей от дверей.

Особое внимание хочется обратить на торт с ананасами, вполне возможно, что это тонкий намек на новую 9 версию Android
(Android P - Pineapple Cake ?).

Специально для тех, у кого нет времени для стритвью-прогулок, сообщаю - конференция пройдет с 8 по 10 мая в Маунтин-вью, штат Калифорния ;)

https://events.google.com/io/explore/

#news

Twitter решил поведать о разработанном алгоритме, позволяющем автоматически обрезать изображения для предпросмотра.

Первая попытка - обрезка изображения с упором на его центр. Как оказалось, это далеко не лучшее решение для большинства фотографий (кто бы сомневался).
Следующая итерация - использование распознавания лиц. К сожалению, такой алгоритм оказался слишком узконаправленным и плохо обрезал всякие там пейзажи(удивительно).

В итоге, пришли к использованию нейронной сети, позволяющей выделять на изображении области высокой значимости, а затем на их основе обрезать картинки.
Области высокой значимости - это такие места, на которые человек в первую очередь обращает внимание при взгляде на изображение. Ребята из Twitter особо не парились и использовали сторонние исследования по этой теме.

Сама сеть - это такой вариант DeepGaze, то есть в основе лежат сверточные нейронные сети.


https://blog.twitter.com/engineering/en_us/topics/infrastructure/2018/Smart-Auto-Cropping-of-Images.html

DeepGaze библиотеку для использования в своих проектах можно найти тут: https://github.com/mpatacchiola/deepgaze