«Свет мой, зеркальце! скажи
Да всю правду доложи:
Я ль на свете всех милее,
Всех румяней и белее?»

А.С. Пушкин

Волшебные вещи из сказок мало-помалу реализуются в настоящей реальности за счет использования новых технологий и научных открытий. Уже реализованы и активно применяются такие девайсы как ковер-самолет (авиация), сапоги-скороходы (автомобили), яблочко на блюдечке (нетбук с интернетом), клубочек который показывает дорогу (GPS-навигатор) и другие нужные вещи. Мы попытались реализовать упомянутую в «сказке о мертвой царевне и о семи богатырях» систему оценки красоты лица человека с помощью методов искусственного интеллекта и машинного зрения, так как считаем, что автором эпиграфа на самом деле подразумевался планшет с фронтальной камерой и специальным установленным софтом.

Вводный доклад начального уровня о машинном обучении на конференции iForum'2014.

Формулируются концептуальные задачи машинного обучения и проводится обзор возможных применений для разнообразнейших прикладных задач. Рассматривается специфика процесса разработки и иплементации функционала, содержащего искусственный интеллект, в реальные программные продукты. Приводится список типичных ошибок новичков и ряд практических советов для успешного создания работоспособных интеллектуальных приложений.

Для программистов, желающих стать распознавальщиками.

Всем привет!

Грядут снова затяжные выходные, их можно провести с пользой для вас и для нас. Приглашаем всех, кто устал от хаоса в цифровых фотографиях, принять участие в бета-тестированиинового продукта и получить профессиональную камеру «GoPro Camera Hero White edition», которая будет разыграна среди активных тестеров.

Мы разработали Windows-приложение ZZ Photo, цель которого – автоматическое наведение порядка среди большого количества фотографий на компьютере. По ссылке http://zzphoto.me вы найдете лендинг с кнопкой «Try beta». После указания email в форме регистрации вам в течение часа придет письмо со ссылкой для скачивания. Иногда письма попадают в спам — пожалуйста, проверяйте.

Генетические алгоритмы были изобретены в 1950-х годах как результат первых экспериментов по моделированию естественной эволюции на компьютере. С тех пор они используются для решения самых разнообразных оптимизационных задач, где градиентные методы почему-то не подходят. Биологическая составляющая генетических алгоритмов имеет здесь очень упрощенный вид и речь в данном случае идет скорее о следовании общей идее эволюционного отбора, чем полноценному его моделированию. Тем не менее, иногда результаты работы ГА получается интерпретировать в биологическом смысле. В нашей статье мы рассказываем об опыте применения генетических алгоритмов для задачи распознавания лиц с целью получения «регионов важности» лица. Применение этого подхода позволило в среднем на 20% повысить точность распознавания нашей системы распознавания лиц.

Исторически, искусственные нейронные сети за свою уже более чем полувековую историю испытывали как периоды стремительных взлетов и повышенного внимания общества, так и сменявшие их периоды скепсиса и равнодушия. В хорошие времена ученым и инженерам кажется, что наконец-то найдена универсальная технология, способная заменить человека в любых когнитивных задачах. Как грибы после дождя, появляются различные новые модели нейронных сетей, между их авторами, профессиональными учеными-математиками, идут напряженные споры о большей или меньшей степени биологичности предложенных ими моделей. Профессиональные ученые-биологи наблюдают эти дискуссии со стороны, периодически срываясь и восклицая «Да такого же в реальной природе не бывает!» – и без особого эффекта, поскольку нейросетевики-математики слушают биологов, как правило, только тогда, когда факты биологов согласуются с их собственными теориями. Однако, с течением времени, постепенно накапливается пул задач, на которых нейронные сети работают откровенно плохо и энтузиазм людей остывает.