Новая работа Google предлагает архитектуру нейронных сетей, способных имитировать врожденные инстинкты и рефлексы живых существ, с последующим дообучением в течение жизни.
А также значительно уменьшающую количество связей внутри сети, повышая тем самым их быстродействие.
Всем привет. Моя команда в Тинькофф занимается построением рекомендательных систем. Если вы довольны вашим ежемесячным кэшбэком, то это наших рук дело. Также мы построили рекомендательную систему спецпредложений от партнеров и занимаемся индивидуальными подборками Stories в приложении Tinkoff. А еще мы любим участвовать в соревнованиях по машинному обучению чтобы держать себя в тонусе.
На Boosters.pro в течении двух месяцев с 18 февраля по 18 апреля проходило соревнование по построению рекомендательной системы на реальных данных одного из крупнейших российских онлайн-кинотеатров Okko. Организаторы преследовали цель улучшить существующую рекомендательную систему. На данный момент соревнование доступно в режиме песочницы, в которой вы можете проверить свои подходы и отточить навыки в построении рекомендательных систем.
Знакома ли вам ситуация, когда на выбор фильма вы тратите гигантское количество времени, сопоставимое со временем самого просмотра? Для пользователей онлайн-кинотеатров это частая проблема, а для самих кинотеатров — упущенная прибыль.
К счастью, у нас есть Rekko — система персональных рекомендаций, которая уже год успешно помогает пользователям Okko выбирать фильмы и сериалы из более чем десяти тысяч единиц контента. В статье я расскажу вам как она устроена с алгоритмической и технической точек зрения, как мы подходим к её разработке и как оцениваем результаты. Ну и про сами результаты годового A/B теста тоже расскажу.
В последнее время вышло несколько статей с критикой ImageNet, пожалуй самого известного набора изображений, использующегося для обучения нейронных сетей.
В первой статье Approximating CNNs with bag-of-local features models works surprisingly well on ImageNet авторы берут модель, похожую на bag-of-words, и в качестве "слов" используют фрагменты из изображения. Эти фрагменты могут быть вплоть до 9х9 пикселей. И при этом, на такой модели, где полностью отсутствует какая-либо информация о пространственном расположении этих фрагментов, авторы получают точность от 70 до 86% (для примера, точность обычной ResNet-50 составляет ~93%).
Во второй статье ImageNet-trained CNNs are biased towards texture авторы приходят к выводу, что виной всему сам набор данных ImageNet и то, как изображения воспринимают люди и нейронные сети, и предлагают использовать новый датасет – Stylized-ImageNet.
Более подробно о том, что на картинках видят люди, а что нейронные сети
Биометрическая идентификация человека – это одна из самых старых идей для распознавания людей, которую вообще попытались технически осуществить. Пароли можно украсть, подсмотреть, забыть, ключи – подделать. А вот уникальные характеристики самого человека подделать и потерять намного труднее. Это могут быть отпечатки пальцев, голос, рисунок сосудов сетчатки глаза, походка и прочее.
Конечно же, системы биометрии пытаются обмануть! Вот об этом мы сегодня и поговорим. Как злоумышленники пытаются обойти системы распознавания лица, выдав себя за другого человека и каким образом это можно обнаружить.
Технология из Гарри Поттера дошла до наших дней. Теперь для создания полноценного видео человека достаточно одной его картинки или фотографии. Исследователи машинного обучения из «Сколково» и центра Samsung AI из Москвы опубликовали свою работу о создании такой системы, вместе с целым рядом видео знаменитостей и предметов искусства, получивших новую жизнь.
