💻Intel nGraph🖥

В прошлый раз я рассказывал вам про универсальный фреймворк для нейронных сетей от Microsoft.
На прошлой неделе Intel представили свою реализацию подобной штуки :D
Суть сводится к тому, что вы можете загрузить модель из любого формата (сейчас нормально работает только Tensorflow и MxNet), после чего сконвертировать ее в формат nGraphs. Это дает вам возможность запускать более оптимизированный процесс обучения на таких девайсах как: Intel CPU, Intel NNP, Nvidia GPU (в процессе, пока не работает) .

По бенчмаркам это позволяет ускорить тренеровку сети на CPU на 20%, для GPU данных пока нет.

https://ai.intel.com/ngraph-a-new-open-source-compiler-for-deep-learning-systems/

P.S. Штука выглядит как минимум странно, ибо кейс тренеровки сеток на CPU очень узкий (поддержку GPU пока не завезли). Более того, фреймворк не особо помогает абстрагироваться от кода и заниматься только исследованиями, хотя именно так он себя позиционирует.

⭐️ Datafest ⭐️
Проверям активность в нашем невероятно крутом канальчике. Завтра начинается 🎉Datafest - крупнейшая конфа по ML в России. Я буду открывать DF своим выступлением про соревнование от Сбербанка на тренировках ML, а так же закрывать его последней секцией sigbovik, где будем говорить про всякий треш и угар в мире ИИ, а мы конкретно покажеи гннератор фейковых резюме :)

Всех жду 🎊
http://www.datafest.ru/

📈Основы анализа данных📊

Вчера наткнулся на интересный ютуб канал, на нем лежат различные лекции от ВШЭ по эконометрике, статистике и R. Простым языком и на примерах объясняются различные области математики, которые применяются как в статистике, так и в машинном обучении, например методы главных компонент, метод наименьших квадратов и т.д.

Советую посмотреть ролик по теме «Метод максимального правдоподобия»
https://www.youtube.com/watch?v=2iRIqkm1mug

👁Computer Vision Course📚

Тут недавно в серии курсов Advanced Machine Learning случилось пополнение в виде курса про компьютерное зрение. Выглядит в целом интересно, кстати, темы не ограничиваются только сверточными сеточками. Затрагиваются как классические методы, так и SOTA, в общем стоит внимания.

https://www.coursera.org/learn/deep-learning-in-computer-vision/home/welcome

💻ML.NET⌨️

Microsoft выпустили в OpenSource свой новый фреймворк ML.NET, который позволит C# разработчикам быстро и просто имплементровать простые ML модельки в свои проекты. Проект нацелен не на исследователей, а на простых разработчиков, по сути это новый тренд ML for coders, от которого каждая компания хочет откусить свой кусок.

Собственно, небольшой пример кода для создания модельки:
var pipeline = new LearningPipeline();
pipeline.Add(new TextLoader<SentimentData>(dataPath, separator: ","));
pipeline.Add(new TextFeaturizer("Features", "SentimentText"));
pipeline.Add(new FastTreeBinaryClassifier());
var model = pipeline.Train<SentimentData, SentimentPrediction>();

https://github.com/dotnet/machinelearning

💰Google research award💶

Google AI начинает новый отбор умных и красивых ребят, занимающихся исследованиями в области искусственного интеллекта, которые получал инвестиции на дальнейшие ресерчи. Суть достаточно проста, необходимо представить описание ваших исследований и засабмитить их на проверку, после жесткого отбора у вас появится шанс получить спонсорские деньги 🙂

https://ai.google/research/outreach/faculty-research-awards/

Примеры работ прошлых ребят можно почитать здесь: https://ai.google/research/pubs/

📣Google IO📢

Ну и куда же без обзора новых плюшек на главной конференции корпорации добра.

☁️ Представлены новые TPU.
Гугл по прежнему хочет стать вездесущей компанией в области ИИ, поэтому представил следующую версию своих Tensor Precess Unit, которые предназначены специально для работы с DL. Производительность выросла до 100 петафлопс, что в восемь раз быстрее предыдущей версии, помимо этого у них появилось жидкостное охлаждение. Вся эта красота скоро будет доступна на Google Cloud.
https://techcrunch.com/2018/05/08/google-announces-a-new-generation-for-its-tpu-machine-learning-hardware/

🔥 ML Kit for Fierbase
В продолжение тренда ML for coders гугл представили свой новый облачный сервис, который позволит легко интегрировать в ваше приложение распознавание текста, лиц, штрихкодов, изображений и зданий.
Ожидайте скоро в вашем fierbase.
https://youtu.be/ejrn_JHksws

🤖 Google Asistant
Гугл асистент получит поддержку русского языка и прочих интересных фич в виде интеграции в навигатор, но самое интересное - он научится за вас бронировать столики, билеты и прочее, даже если у заведения нет API для бронирования. Бот гугла просто будет звонить в это заведение и общаясь обычными человеческими репликами, бронировать для вас столик, это просто огонь 🔥

🎫 Google News
Гугл новости станут более похожими на Яндекс.Дзен, научатся делать различные подборки из провереных сми. Помимо этого к каждой новости гугл будет искать интересный твит по это теме и мемы.

🤖 Deepmind + Android
Дипмайнд стал ближе к зеленому роботу и теперь позволяет ему осуществлять умный контроль за батареей ии подсветкой пользователя.

https://deepmind.com/blog/deepmind-meet-android/


📺 Помимо этого, гугл рассказали о других историях, как ИИ помогает спасать мир, но тут уже лучше просто псмотреть краткий обзор от Rozetked 🙂
https://www.youtube.com/watch?v=c92NR6t0Z6Q

📺Старые фильмы в новом качестве🎞

День богатый на новости :)

Яндекс решили провести эксперимент и применили технологию повышения качества изображения с помощью нейронных сетей на советских фильмах о Велекой Отечественной войне. Сейчас они бесплатно доступны на Яндекс.Видео.

https://yandex.ru/search/touch/?text=%D0%94%D0%B5%D0%BD%D1%8C%20%D0%9F%D0%BE%D0%B1%D0%B5%D0%B4%D1%8B

В эксперименте участвовали фильмы: «Радуга» Марка Донского (1943), «Летят журавли» Михаила Калатозова (1957), «Дорогой мой человек» Иосифа Хейфица (1958), «Судьба человека» Сергея Бондарчука (1959), «Иваново детство» Андрея Тарковского (1962), «Отец солдата» Резо Чхеидзе (1964) и «Танго нашего детства» Альберта Мкртчяна (1985).

📚Practical RL📖

Очередное пополнение в линейке курсов от Яндекса - Advanced Machine Learning. Сегодня стал доступен курс по пратическому машинному обучению с подкреплением, и ведет его Еж.

https://www.coursera.org/learn/practical-rl/home/info

📞Google Duplex🤖

Google Duplex - новый сервис гугла, который будет за вас звонить в ресторан/парихмахерскую/кофейню и заказывать что-то. Гугл выпустили статью, где подробно разбирают интересные фишечки системы, из интересного - они научили систему разговаривать более человечно расставляя паузы, а так же звуки вроде «хм», «ах», «ага».

https://ai.googleblog.com/2018/05/duplex-ai-system-for-natural-conversation.html

🔥 Обязательно послушайте то, как звучит разговор с этой системой, очень похоже на настоящего человека 🔥
http://www.gstatic.com/b-g/KOK4HAMTAPH5Z96154F6GKUM74A3Z1576269077.mp3

📚Intel NLP📖

Судя по всему Intel в скором времени представят новую Open Source библиотеку для обработки естественного языка, данная библиотека призвана улучшить качество диалоговых систем. Библиотека будет включать в себя бенчмарки для академических исследований, например SQuAD (датасет с задачей поиска ответа в тексте), а так же возможностью тренировать NLP модели.

https://venturebeat.com/2018/05/24/intel-ai-lab-open-sources-library-for-deep-learning-driven-nlp/


P.S. Напомним, что в Феврале исследовательская группа IPavlov представили свой nlp-фреймворк для разработки диалоговых систем - DeepPavlov (http://deeppavlov.ai), который включает в себя многие компоненты, такие как form-filling, распознавание интентов, NER и другое.

🗂Minecraft Datset📦

Я тут опубликовал на Каггле новый картиночный датасет с 7.9к текстур скинов для майнкрафта. В целом это фановый датасет, который вы можете использовать в ваших ресерчах, например генератор новых скинов на базе GAN-сетки.

https://www.kaggle.com/alxmamaev/minecraft-skins

🚖Uber Kepler📊

Uber представили свою новую OpenSource технологию для визуализации географических данных - Kepler. Система может рисовать точки, пути, карты высот, гистограммы и многое другое. Все это доступно интерактивно прямо через веб интерфейс, для работы необходимо лишь загрузить данные в определенном формате.

https://uber.github.io/kepler.gl/#/

✍️NLP Architect by Intel⌨️
Интел таки представили свою новую библиотеку для работы с NLP, библиотека призвана упростить процесс создания диалговых систем. Как я и говорил, с первого взгляда библиотека похожа на DeepPavlov: она включает в себя множество уже готовых компонент, таких как NER, выделение интентов, Q&A система.
Библиотека может работать совместно с несколькими популярными фреймворками: nGraph, neon, Tensorflow, Dynet.

https://github.com/NervanaSystems/nlp-architect