Машинное обучение *

В ходе вебинара будет рассказано методах обучения с подкреплением применительно к различным задачам. Разберемся в каких случаях можно его применять. На простых примерах игровых сред будут разобраны основные алгоритмы, и их усовершенствования. Посмотрим простые среды LunarLander и Atari Breakout. Будет показаны примеры реализации алгоритмов и как в среде Matlab так и при помощи Python. Поговорим о плюсах и минусах алгоритмов и ресурсах необходимых для их обучения.

 VITON-HD - статья про виртуальную примерку одежды (CVPR 2021). В статье предложена нормализация, помогающая скрыть недостатки деформации примеряемой одежды, увеличено разрешение генерируемого изображения с 256х128 до 1024х768 пикселей. В четверг 8 декабря в 16:30 по Москве Даниил Осокин разберёт предложенный в статье подход, расскажет о качестве генерируемых изображений и практическом применении. Зарегистрироваться на открытый семинар можно по ссылке. Этот и другие семинары доступны в записи на нашем Youtube канале.

Приглашаем студентов принять участие в отборе на образовательную программу ВТБ и Банка России: Машинное обучение: No-code кластеризация текстов.

·         Программа пройдет с 14 февраля по 7 апреля 2023 года.

·         Дедлайн подачи заявок — до 24 января 2023 года.

·         Форма отбора — тестирование: 1-11 декабря 2022 года или 25 января - 3 февраля 2023 года.

·         Формат проведения — гибридный: дистанционно + 6 очных дней.

Теоретический модуль: 14 февраля - 7 марта 2023 года

Модуль включает два параллельных трека — машинное обучение и разработка цифровых продуктов. У участников есть возможность обучаться сразу на двух треках, но при подаче заявки надо выбрать приоритетный трек, по которому будет оцениваться прогресс обучения.

Практический модуль: 16 марта - 7 апреля 2023 года

Модуль проводится дистанционно + 6 очных дней (г. Москва, проезд и проживание участники оплачивают самостоятельно).

10 участников, показавших наилучшие результаты в теоретическом модуле, смогут применить полученные знания и совместно с менторами из департамента анализа данных и моделирования ВТБ пройти весь цикл продуктовой ML-разработки.

На модуле вы:

·         Самостоятельно придумаете архитектуру и user-story NLP-сервиса для разведочного анализа текстов.

·         Поработаете в кросс-функциональной команде лучших участников первого модуля в одной из ролей — Data scientist, Front-end или Back-end разработчик

·         Самостоятельно разработаете и внедрите модели машинного обучения.

·         Реализуете UI/UX сервиса: от загрузки данных до визуализации результатов.

Исследовательское подразделение Disney представило инструмент FRAN на базе нейросети для изменения возраста актеров. Его можно использовать при создании фильмов или сериалов.

Компания Mozilla объявила о приобретении стартапа Pulse. Он развивает продукты на базе технологий машинного обучения для автоматического обновления статусов в корпоративном мессенджере Slack на основании заданных пользователем правил. 

Мы начинаем серию неформальных митапов с командами разработки и исследований SberDevices, которые будут проходить каждую неделю по средам до 21 декабря. Расскажем как о последних результатах нашей научной работы в области машинного интеллекта, так и о прикладных разработках и opensource-проектах.

Ректор РТУ МИРЭА Станислав Кудж предложил маркировать весь контент, созданный с помощью технологии дипфейк. Также ректор считает, что технологию следует закрепить в законодательстве как несущую угрозу персональным данным пользователей.

VK приглашает разработчиков принять участие в восьмом чемпионате VK Cup, который состоится на площадках All Cups и Codeforces. Соревнования пройдут по нескольким направлениям: олимпиадному программированию, мобильной разработке и машинному обучению. В чемпионате появились два новых трека: разработка на Go и JavaScript. Призовой фонд VK Cup — 4 млн рублей.

Самым скачиваемым приложением для iOS в России и Беларуси стал фоторедактор Lensa, следует из отчёта платформы data.ai. Софт для улучшения селфи разработала российская компания Prisma Labs. Lensa попала в рейтинг самых загружаемых приложений для гаджетов от Apple 23 ноября. 

Stability AI сообщила о выпуске модели машинного обучения для генерации изображений Stable Diffusion 2.0. Компания улучшила качество и повысила вариативность получаемых изображений.

Привет, Хабр!

1 декабря наши специалисты по машинному обучению расскажут, как создавали и запускали ML-платформу на базе Open Source компонентов. Встречу проведем онлайн. Будет интересно ML-разработчикам, MLOps- и DevOps-инженерам, руководителям команд R&D ML-разработки. 

Google запустила новый секретный проект Pitchfork, в рамках которого компания намерена обучить искусственный интеллект писать и исправлять код. Это может иметь серьёзные последствия для будущего компании и разработчиков, которые пишут код.