Pull to refresh
  • by relevance
  • by date
  • by rating

Рынок систем детекции и распознавания: Эмоции и «эмоциональные вычисления»

Neurodata Lab corporate blog Programming *Algorithms *Image processing *Machine learning *
В наши дни технологии по распознаванию перестают быть недосягаемыми. Распознавание эмоций и «эмоциональные вычисления» являются частью большого пласта науки, также включающего такие основополагающие понятия, как распознавание образов и обработка визуальной информации. Этим постом мы хотим открыть наш блог на Хабре и провести небольшой обзор решений, представленных на рынке систем распознавания эмоций — взглянем, какие компании работают в этом сегменте и чем конкретно они занимаются.

Читать дальше →
Total votes 11: ↑11 and ↓0 +11
Views 7.7K
Comments 2

Случайный лес vs нейросети: кто лучше справится с задачей распознавания пола в речи (ч.1)

Neurodata Lab corporate blog Programming *System Analysis and Design *Algorithms *Development for e-commerce *
Исторически сложилось так, что наибольшего успеха глубокое обучение достигло в задачах image processing – распознавания, сегментации и обработки изображений. Однако не сверточными сетями едиными, как говорится, живет наука о данных.

Мы попробовали составить гайд по решению задач, связанных с обработкой речи. Самой популярной и востребованной из них является, вероятно, распознавание того, что именно говорят, анализ на семантическом уровне, но мы обратимся к более простой задаче – определению пола говорящего. Впрочем, инструментарий в обоих случаях оказывается практически одинаков.

Читать дальше →
Total votes 18: ↑16 and ↓2 +14
Views 10K
Comments 4

Что может и чего не может нейросеть: пятиминутный гид для новичков

Neurodata Lab corporate blog System Analysis and Design *Algorithms *Development for e-commerce *Machine learning *
С момента описания первого искусственного нейрона Уорреном Мак-Каллоком и Уолтером Питтсом прошло более пятидесяти лет. С тех пор многое изменилось, и сегодня нейросетевые алгоритмы применяются повсеместно. И хотя нейронные сети способны на многое, исследователи при работе с ними сталкиваются с рядом трудностей: от переобучения до проблемы «черного ящика».

Если термины «катастрофическая забывчивость» и «регуляризация весов» вам пока ни о чем не говорят, читайте дальше: попробуем разобраться во всем по порядку.

Читать дальше →
Total votes 22: ↑21 and ↓1 +20
Views 57K
Comments 0

Случайный лес vs нейросети: кто лучше справится с задачей распознавания пола в речи (ч.2)

Neurodata Lab corporate blog Programming *System Analysis and Design *Algorithms *Machine learning *
Первая часть нашего гайда была посвящена интересной задаче машинного обучения – распознаванию пола по голосу. Мы описали общий подход к большинству задач speech processing и с помощью случайного леса, обученного на статистиках акустических признаков, решили задачу с довольно большой точностью – 98,4% верно классифицированных аудиофрагментов.

Во второй части гайда мы посмотрим, справятся ли нейронные сети с этой задачей эффективнее случайного леса, а также попробуем учесть самый большой недостаток классических методов – неумение работать с последовательностями данных.

В каком-то смысле эта ступень избыточна: пол человека не меняется во время разговора (по крайней мере, на текущем этапе развития и в заданных стандартных условиях), поэтому рассчитывать на увеличение точности не стоит. Но в академических целях мы попробуем.

Читать дальше →
Total votes 20: ↑19 and ↓1 +18
Views 11K
Comments 4

36 материалов о нейросетях: книги, статьи и последние исследования

Neurodata Lab corporate blog Programming *Algorithms *Professional literature Machine learning *
Что делать, если хочется побольше узнать про нейронные сети, методы распознавания образов, компьютерное зрение и глубокое обучение? Один из очевидных вариантов — подыскать для себя какие-либо курсы и начать активно изучать теорию и решать практические задачи. Однако на это придется выделить значительную часть личного времени. Есть другой способ — обратиться к «пассивному» источнику знаний: выбрать для себя литературу и погрузиться в тему, уделяя этому всего полчаса-час в день.

Поэтому, желая облегчить жизнь себе и читателям, мы сделали краткую подборку из книг, статей и текстов по направлению нейросетей и глубокого обучения, рекомендуемых к прочтению резидентами GitHub, Quora, Reddit и других платформ. В неё вошли материалы как для тех, кто только начинает знакомство с нейротехнологиями, так и для коллег, желающих расширить свои знания в этой области или просто подобрать «легкое чтение» на вечер.

Читать дальше →
Total votes 23: ↑23 and ↓0 +23
Views 96K
Comments 9

«Человек» искусства: способен ли искусственный интеллект творить?

Neurodata Lab corporate blog Algorithms *Big Data *Machine learning *
С развитием нейросетей им придумывают всё более разнообразные способы применения. С их помощью обучаются автопилоты Tesla, а распознавание лиц используется не только для обработки фотографий приложениями типа Prisma, но и в системах безопасности. Искусственный интеллект учат диагностировать болезни. В конце концов, с его помощью даже выигрывают выборы.

Но есть одна сфера, которая традиционно считалась принадлежащей исключительно человеку — творчество. Однако и это утверждение начинают ставить под сомнение. Ли Седоль, проигравший AlphaGo, признался: «Поражение заставило меня засомневаться в человеческой креативности. Когда я увидел, как играет AlphaGo, то усомнился в том, насколько хорошо играю сам». Поэтому в сегодняшнем посте давайте поговорим о том, способны ли роботы ступить на территорию искусства, в пространство креативности, а значит эмоций и восприятия.

Total votes 9: ↑9 and ↓0 +9
Views 9.1K
Comments 8

Наука эмоций: как умные технологии учатся понимать людей

Нетология corporate blog Big Data *Machine learning *
Валентина Евтюхина, автор канала Digital Eva, и специалисты проектной компании и R&D лаборатории Neurodata Lab специально для блога Нетологии подготовили статью о том, как развиваются технологии в сфере распознавания эмоций.

Наука об эмоциях стала популярной не так давно, и в основном благодаря Полу Экману — американскому психологу, автору книги «Психология лжи» и консультанту популярного сериала «Обмани меня», который основан на материалах книги.


Пол Экман и Тим Рот — исполнитель главной роли в сериале «Обмани меня», чей персонаж списан с самого Экмана

Сериал стартовал в 2009 году, и в то же время значительно вырос публичный интерес к теме распознавания эмоций. Бум в стартап-среде случился в 2015-2016 годах, когда сразу два технологических гиганта — корпорации Microsoft и Google — доступными для обычных пользователей свои пилотные проекты для работы с наукой эмоций.
Total votes 8: ↑7 and ↓1 +6
Views 6.7K
Comments 1

Компьютерное зрение видит эмоции, пульс, дыхание и ложь — но как построить на этом стартап. Разговор с Neurodata Lab

Хабр Карьера corporate blog Machine learning *Start-up development Personnel Management *IT career


Наши отношения с компьютерным зрением не были такими шумными, пока оно не научилось творить чудеса с человеческими лицами. Алгоритмы подменяют людей на фото и видео, меняют возраст, расу и пол. Это и главное интернет-развлечение последних лет, и источник тревог. Сегодня приложения штурмуют чарты, завтра протестующие пилят столбы с камерами, распознающими лица. И, кажется, мы только в самом начале пути. Того, что компьютер может считать с нашего лица, будет все больше и больше.

В начале месяца мы посетили офис Neurodata Lab. Основное направление для компании — распознавание человеческих эмоций. Мы постарались выяснить как это делается и зачем нужно.

Neurodata Lab получила на «Моём круге» среднюю оценку 4,6 и среднюю рекомендацию 95% от своих сотрудников, которые выше всего оценили такие критерии, как профессиональный рост, интересные задачи, хорошие отношения с коллегами и то, что компания делает мир лучше.
Читать дальше →
Total votes 32: ↑28 and ↓4 +24
Views 7.3K
Comments 28