AI CPTO
Привет, Хабр!
Сегодня мы, команда Sber AI, расскажем про различные подходы к FaceSwap с помощью нейросетей. Также мы хотим разобраться, какие у разных подходов есть преимущества и недостатки? И главное — как же все это работает?
Всем привет! Меня зовут Валентин Малых, я — руководитель направления NLP-исследований в MTS AI, вот уже 6 лет я читаю курс по NLP. Он проходит на платформе ODS, а также в нескольких университетах. Каждый раз при запуске курса студенты спрашивают меня про книги, которые можно почитать на тему обработки естественного языка. Поскольку я все время отвечаю одно и то же, появилась идея сделать пост про мой список книг, заодно описав их.
В данной статье мы подробно рассмотрим вероятностную постановку задачи машинного обучения: что такое распределение данных, дискриминативная модель, i.i.d.-гипотеза и метод максимизации правдоподобия, что такое регрессия Пуассона и регрессия с оценкой уверенности, и как нормальное распределение связано с минимизацией среднеквадратичного отклонения.
В следующей части рассмотрим метод максимизации правдоподобия в классификации: в чем роль кроссэнтропии, функций сигмоиды и softmax и как кроссэнтропия связана с "расстоянием" между распределениями вероятностей и почему модель регрессии тоже обучается через минимизацию кроссэнтропии. Затем перейдем от метода максимизации правдоподобия к байесовскому выводу и его различным приближениям.
Данная серия статей не является введением в машинное обучение и предполагает знакомство читателя с основными понятиями. Задача статей - рассмотреть машинное обучение с точки зрения теории вероятностей, что позволит по новому взглянуть на проблему, понять связь машинного обучения со статистикой и лучше понимать формулы из научных статей. Также на описанном материале строятся более сложные темы, такие как вариационные автокодировщики (Kingma and Welling, 2013), нейробайесовские методы (Müller et al., 2021) и даже некоторые теории сознания (Friston et al., 2022).
Hello, world!
Представляю вашему вниманию перевод этой замечательной статьи.
useSyncExternalStore — это один из хуков, представленных в React 18. Наряду с хуком useInsertionEffect, он считается хуком для библиотек (library hook):
Следующие хуки предназначены для авторов библиотек для глубокой интеграции библиотек в модель React. Как правило, они не используются в коде приложения
В списке изменений React 18 речь также идет о библиотеках:
Добавлен useSyncExternalStore для помощи в интеграции с React библиотек внешних хранилищ (external store libraries)
Привет! Меня зовут Алексей, я DevOps-инженер компании Nixys. «Как правильно и своевременно предоставлять и отнимать доступ у различных сотрудников?» — этот вопрос беспокоит всех. Особую важность эта задача приобретает, когда продукт начинает быстро расти — если ваш штат регулярно меняется, вопросы безопасности данных и работоспособности системы должны стоять на особом контроле.
В статье я хочу рассказать, как мы совершенствовали систему контроля доступа в рамках одного проекта, и показать, как реализовали единую точку авторизации через Keycloak.
Не секрет, что задача по поиску человека на видео или фото всегда была актуальна. Но что если один инструмент объединяет в себе, помимо просто детектирования человека, еще и поиск полной маски человеческого лица, расположение рук и пальцев, да и вообще полностью позу человека? Именно такой open-source инструмент создала всем известная компания google.
Mediapipe уже довольно активно, а главное, эффективно используется для детектирования многочисленных лиц на фото, для обучения моделей распознавания эмоций, для качественного выполнения упражнений при занятиях спортом, для преобразования языка жестов в письменный язык и много другое!
Я же хочу поделиться с вами своим опытом изучения инструмента mediapipe. И для начала покажу вывод, где вы сможете наблюдать работу трех моделей: нахождения рук, нахождения точек лица, определения позы человека и, в конце концов, все вместе.
Привет! Я Денис Соколов, руковожу R&D в Zenia Yoga — первом приложении для йоги на основе ИИ. В этой статье я расскажу, из чего состоит современная система, работающая с компьютерным зрением: как влияет каждый элемент пайплайна на конечный результат, который видит пользователь. Мы пошагово разберем создание модели для human pose estimation и сравним ее с готовыми «коробочными» решениями от производителей мобильных платформ, а также открытыми аналогами.
Бывает, что при изучении материала по обучающей статье что-нибудь не работает, хотя коды копируются прямо из статьи.
В данном случае по обучающей статье был сделан Fine-Tuning модели T5 (text-to-text transfer transformer) по задаче машинного перевода, и в целом все получилось.
Личный опыт.
Этой небольшой заметкой я хочу начать цикл статей посвященных алгоритмам компьютерной графики. Причем, не аппаратным тонкостям реализации этой самой графики, а именно алгоритмической составляющей.
Действовать буду по следующему принципу: беру какой-либо графический эффект (из демо, программы, игры – не важно) и пытаюсь реализовать этот же эффект максимально простым и понятным способом, разъясняя что, как и почему сделано именно так.
В качестве основы для вывода графики будет использован язык Python и библиотека PyGame. Этим набором можно очень просто что-то выдать на экран, сделать анимацию и т.п. не отвлекаясь на технические детали реализации.
Из-за когнитивных искажений мы иногда принимаем иррациональные решения, а также выносим суждения на основе информации, которую мы обрабатываем. Фактически, когнитивные искажения — это запрограммированная ошибка в нашем мозге.
Также их можно представить как простые правила, которым следует мозг, чтобы обрабатывать поступающую информацию с минимальными затратами.
Когнитивных искажений существует большое множество, и о них полезно знать. В этой статье мы сделаем обзор 151 искажения, которые часто встречаются в повседневной жизни: как в личной, так и в профессиональной.
Всем привет. Меня зовут Михаил, я - фронтенд-разработчик в Лиге Цифровой Экономики.
В последнее время я пробую себя в должности руководителя направления фронтенд-разработки, однако я хочу с вами поделиться опытом разработки приложения с применением Webpack Module Federation, о том, какие задачи приходилось решать и проблемы, которые возникли на этом пути. Не буду вдаваться в теорию о микрофронтах и module federation, об этом уже много написано и предполагается, что вы знакомы с базовой настройкой. Мы же поговорим о самом «вкусном», некоторые моменты будут опущены в целях сосредоточения на деталях.
Приложения ASP.NET Core по-настоящему кросс-платформенны и могут запускаться в «никсах», а соответственно, и в Docker. Посмотрим, как их можно упаковать, чтобы развертывать на Linux и использовать в связке с Nginx. Подробности под катом!
Видеосвязь — основной способ общения преподавателя и студента на платформе Vimbox. Мы давно отказались от Skype, перепробовали несколько сторонних решений и в итоге остановились на связке WebRTC — Janus-gateway. Некоторое время нас все устраивало, но все же некоторые негативные моменты продолжали вылезать. В итоге было создано отдельное направление по видео.
Я попросил Кирилла Рогового, руководителя нового направления, рассказать об эволюции видеосвязи в Skyeng, обнаруженных проблемах, решениях и костылях, которые мы в итоге применяли. Надеемся, статья будет полезна для компаний, также поднимающих своими силами видео через веб-приложение.
Go2rtc — это open source приложение для стриминга видео в реальном времени. Оно весит всего 5 мегабайт, не имеет внешних зависимостей и работает на всех популярных ОС. Поддерживает технологии RTSP, RTMP, DVRIP, HTTP-FLV, WebRTC, MSE, HLS, MJPEG, HomeKit и многие другие. Последний релиз получился настолько масштабным, что все нововведения пришлось оформлять в статью на Хабре.
