Pull to refresh
@pastorgluk read-only

User

  • Posts
  • Comments

В IT растет цензура, а мы не замечаем — разрешают только улыбаться и молчать

Legislation in IT IT career IT-companies

У меня есть две статьи-интервью вот с такими странными абзацами. За обоими кроются неприятные истории для меня и для людей, про которых я писал.

Читать далее
Total votes 497: ↑480 and ↓17 +463
Views 121K
Comments 1524

Взлом визуальной системы: 11 оптических иллюзий в графическом дизайне

Web design *Typography *Interfaces *Usability *Graphic design *
Translation
Глубока ли кроличья нора?

image

Сколько минут вам потребуется, чтобы понять в чем фишка?

Фрэнсис Бэкон в 1620 году разделил источники человеческих ошибок, стоящих на пути познания, на четыре группы, которые он назвал «призраками» или «идолами» (лат. idola).

  • «Призраки рода» проистекают из самой человеческой природы, они не зависят ни от культуры, ни от индивидуальности человека. «Ум человека уподобляется неровному зеркалу, которое, примешивая к природе вещей свою природу, отражает вещи в искривлённом и обезображенном виде».
  • «Призраки пещеры» — это индивидуальные ошибки восприятия, как врождённые, так и приобретённые. «Ведь у каждого, помимо ошибок, свойственных роду человеческому, есть своя особая пещера, которая ослабляет и искажает свет природы».
  • «Призраки площади (рынка)» — следствие общественной природы человека, — общения и использования в общении языка. «Люди объединяются речью. Слова же устанавливаются сообразно разумению толпы. Поэтому плохое и нелепое установление слов удивительным образом осаждает разум».
  • «Призраки театра» — это усваиваемые человеком от других людей ложные представления об устройстве действительности. «При этом мы разумеем здесь не только общие философские учения, но и многочисленные начала и аксиомы наук, которые получили силу вследствие предания, веры и беззаботности». [Wikipedia]

Под катом — наглядная демонстрация уязвимости нашего мозга к атакам через визуальный ввод. Представляю вам перевод статьи продуктового дизайнера и фронтэнд-разработчика Balraj Chana, про то как можно использовать/нейтрализовать эффект оптических иллюзий.
Читать дальше →
Total votes 86: ↑78 and ↓8 +70
Views 63K
Comments 28

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 94K
Comments 9

37 причин, почему ваша нейросеть не работает

Image processing *Debugging *Machine learning *
Translation
Tutorial
Сеть обучалась последние 12 часов. Всё выглядело хорошо: градиенты стабильные, функция потерь уменьшалась. Но потом пришёл результат: все нули, один фон, ничего не распознано. «Что я сделал не так?», — спросил я у компьютера, который промолчал в ответ.

Почему нейросеть выдаёт мусор (например, среднее всех результатов или у неё реально слабая точность)? С чего начать проверку?

Сеть может не обучаться по ряду причин. По итогу многих отладочных сессий я заметил, что часто делаю одни и те же проверки. Здесь я собрал в удобный список свой опыт вместе с лучшими идеями коллег. Надеюсь, этот список будет полезен и вам.
Читать дальше →
Total votes 37: ↑37 and ↓0 +37
Views 32K
Comments 11

Artisto: опыт запуска нейросетей в production

Конференции Олега Бунина (Онтико) corporate blog Data Mining *Algorithms *Image processing *Machine learning *


Эдуард Тянтов (Mail.ru Group)


Меня зовут Эдуард Тянтов, я занимаюсь машинным обучением в компании Mail.ru Group. Я расскажу про приложение стилизации видео с помощью нейронных сетей Artisto, про технологию, которая лежит в основе этого приложения.

Давайте я дам пару фактов о нашем приложении:

  • 1-е мобильное приложение стилизации видео в мире;
  • Уникальная технология стабилизации видео;
  • Приложение с технологией разработаны за 1 месяц.
Total votes 31: ↑30 and ↓1 +29
Views 14K
Comments 9

Как научить свою нейросеть генерировать стихи

Python *Machine learning *Natural Language Processing *
Sandbox
Умоляю перестань мне сниться
Я люблю тебя моя невеста
Белый иней на твоих ресницах
Поцелуй на теле бессловесном

Когда-то в школе мне казалось, что писать стихи просто: нужно всего лишь расставлять слова в нужном порядке и подбирать подходящую рифму. Следы этих галлюцинаций (или иллюзий, я их не различаю) встретили вас в эпиграфе. Только это стихотворение, конечно, не результат моего тогдашнего творчества, а продукт обученной по такому же принципу нейронной сети.

Вернее, нейронная сеть нужна лишь для первого этапа — расстановки слов в правильном порядке. С рифмовкой справляются правила, применяемые поверх предсказаний нейронной сети. Хотите узнать подробнее, как мы это реализовывали? Тогда добро пожаловать под кат.
Читать дальше →
Total votes 76: ↑75 and ↓1 +74
Views 47K
Comments 30

Neural conversational models: как научить нейронную сеть светской беседе. Лекция в Яндексе

Яндекс corporate blog Machine learning *
Хороший виртуальный ассистент должен не только решать задачи пользователя, но и разумно отвечать на вопрос «Как дела?». Реплик без явной цели очень много, и заготовить ответ на каждую проблематично. Neural Conversational Models — сравнительно новый способ создания диалоговых систем для свободного общения. Его основа — сети, обученные на больших корпусах диалогов из интернета. Борис hr0nix Янгель рассказывает, чем хороши такие модели и как их нужно строить.


Под катом — расшифровка и основная часть слайдов.

Total votes 58: ↑58 and ↓0 +58
Views 18K
Comments 6

Что читать о нейросетях

VK corporate blog Programming *Image processing *Professional literature Machine learning *


Нейросети переживают второй Ренессанс. Сначала еще казалось, что сообщество, решив несколько прикладных задач, быстро переключится на другую модную тему. Сейчас очевидно, что спада интереса к нейросетям в ближайшем будущем не предвидится. Исследователи находят новые способы применения технологий, а следом появляются стартапы, использующие в продукте нейронные сети.


Стоит ли изучать нейросети не специалистам в области машинного обучения? Каждый для себя ответит на этот вопрос сам. Мы же посмотрим на ситуацию с другой стороны — что делать разработчикам (и всем остальным), которые хотят больше знать про методы распознавания образов, дискриминантный анализ, методы кластеризации и другие занимательные вещи, но не хотят расходовать на эту задачу лишние ресурсы.


Ставить перед собой амбициозную цель, с головой бросаться в онлайн-курсы — значит потратить много времени на изучение предмета, который, возможно, вам нужен лишь для общего развития. Есть один проверенный (ретроградный) способ, занимающий по полчаса в день. Книга — офлайновый источник информации. Книга не может похвастаться актуальностью, но за ограниченный период времени даст вам фундаментальное понимание технологии и способов ее возможной реализации под ваши задачи.

Читать дальше →
Total votes 59: ↑58 and ↓1 +57
Views 106K
Comments 44

[ В закладки ] Зоопарк архитектур нейронных сетей. Часть 1

Wunder Fund corporate blog Algorithms *Machine learning *
Translation


Это первая часть, вот вторая.
За всеми архитектурами нейронных сетей, которые то и дело возникают последнее время, уследить непросто. Даже понимание всех аббревиатур, которыми бросаются профессионалы, поначалу может показаться невыполнимой задачей.

Поэтому я решил составить шпаргалку по таким архитектурам. Большинство из них — нейронные сети, но некоторые — звери иной породы. Хотя все эти архитектуры подаются как новейшие и уникальные, когда я изобразил их структуру, внутренние связи стали намного понятнее.
Читать дальше →
Total votes 51: ↑50 and ↓1 +49
Views 78K
Comments 14

[ В закладки ] Зоопарк архитектур нейронных сетей. Часть 2

Wunder Fund corporate blog Algorithms *Machine learning *
Translation


Публикуем вторую часть статьи о типах архитектуры нейронных сетей. Вот первая.

За всеми архитектурами нейронных сетей, которые то и дело возникают последнее время, уследить непросто. Даже понимание всех аббревиатур, которыми бросаются профессионалы, поначалу может показаться невыполнимой задачей.

Поэтому я решил составить шпаргалку по таким архитектурам. Большинство из них — нейронные сети, но некоторые — звери иной породы. Хотя все эти архитектуры подаются как новейшие и уникальные, когда я изобразил их структуру, внутренние связи стали намного понятнее.

Читать дальше →
Total votes 42: ↑39 and ↓3 +36
Views 34K
Comments 2

Статьи, лежащие в основе подхода Facebook к компьютерному зрению

Wunder Fund corporate blog Algorithms *Machine learning *
Translation
Знаете такую компанию — Facebook? Да-да, ту самую, у сайта которой 1,6 миллиардов пользователей. И если взять все посты-поздравления с днем рождения, ваши позорные детские фотографии (у меня они такие), того дальнего родственника, лайкающего каждый ваш статус, — и вот вам множество данных для анализа.

С точки зрения анализа изображений Facebook весьма далеко продвинулся со сверточными нейронными сетями (Convolutional Neural Network, CNN). В августе подразделение Facebook по исследованиям в области искусственного интеллекта (Facebook AI Research, сокращенно FAIR) опубликовала блог-пост об алгоритмах компьютерного зрения, которые лежат в основе некоторых их алгоритмов сегментации изображений. В этом посте мы кратко изложим и разъясним три статьи, на которые ссылается этот блог.


Читать дальше →
Total votes 22: ↑20 and ↓2 +18
Views 13K
Comments 0

Обучение машины — забавная штука: современное распознавание лиц с глубинным обучением

Image processing *Machine learning *
Translation
Вы заметили, что Фейсбук обрёл сверхъестественную способность распознавать ваших друзей на ваших фотографиях? В старые времена Фейсбук отмечал ваших друзей на фотографиях лишь после того, как вы щёлкали соответствующее изображение и вводили через клавиатуру имя вашего друга. Сейчас после вашей загрузки фотографии Фейсбук отмечает любого для вас, что похоже на волшебство:
Читать дальше →
Total votes 121: ↑121 and ↓0 +121
Views 90K
Comments 22

Эффективное кеширование. От теории к практике

Surfingbird corporate blog Perl *Java *Algorithms *Development for Android *
image

Как правило, статьи о кешировании начинаются за здравие, а заканчиваются LRU кешем. Попробуем переломить эту тенденцию? Начнем с того, чем LRU плох, а закончим за здравие. Я надеюсь.

Вне зависимости от того, строите ли вы хайлоад сервис для миллионов посетителей или проектируете мобильное приложение, пишите операционную систему или СУБД — ключевое звено, влияющее на конечную стоимость системы и на отзывчивость интерфейса/сервиса — это кеш.
Читать дальше →
Total votes 51: ↑50 and ↓1 +49
Views 52K
Comments 59

Как ниндзя прототипы делал. Ninjamock.com — дизайнер интерфейсов

Self Promo
Здравствуйте! Мы — команда ниндзя-разработчиков проекта ninjamock.com. Ninjamock.com — это еще один онлайн-дизайнер скетчей и прототипов. Проект полностью написан на javascript и HTML5, серверная часть — на ASP.NET MVC.

За год работы над проектом мы наступили на огромное количество граблей и накопили бесценный опыт разработки больших приложений на JavaScript, которым и хотим поделиться. В этой статье мы расскажем, как прототип из одного файла index.html перерос в полноценный проект с более чем 250 классами и 60000 строк кода (не считая сторонних библиотек). Также, в общих чертах опишем нашу архитектуру и детально опишем реализацию отрисовки на клиенте.


UPD: Следите за апдейтами на нашем твиттере или странице фб

Мне интересно!
Total votes 45: ↑42 and ↓3 +39
Views 15K
Comments 32

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity