Все потоки
Поиск
Написать публикацию
Обновить
8.8

TensorFlow *

открытая библиотека для машинного обучения

Сначала показывать
Порог рейтинга
Уровень сложности

Как при помощи ИИ сделать распознавание вводимых вами рукописных цифр прямо в браузере

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров6.4K

Эта статья для новичков и не претендует на высокий технический уровень, а если вам интересны сложные современные решения, обратите внимание, например, на статью о GIRAFFE, который для генерации реалистичного движения объединяет самые современные подходы в ИИ.

В конце статьи вы найдёте ссылки на проект очень простой веб-страницы с распознаванием рукописного ввода при помощи ИИ, а прочитав это руководство, переводом которого мы делимся к старту курса о машинном и глубоком обучении, сможете самостоятельно написать такую страницу. Для этого вам понадобится свой блокнот Colab или блокнот автора статьи. Скачиваемые блокнотом файлы модели занимают меньше мегабайта.

Читать далее

Как на Raspberry Pi запустить модель ML и сэкономить пространство одноплатника

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров8.4K

Представьте ситуацию: впереди выходные, а у вас есть достаточно нагруженная малинка и вы — ради эксперимента — хотите посмотреть, что ML умеет на мощностях RPi, но не хотите слишком перегружать машину, даже всей облегчённой версией TF. Что можно сделать? Мы уже писали о классификации мусора с помощью RPi, а сегодня, к старту курса о глубоком и машинном обучении, делимся переводом руководства, автор которого приводит простейший пример работы с необходимым минимумом TFLite. Выводы делаются моделью менее чем за секунду, при этом не нужно устанавливать весь пакет TensorFlow; используется только tflite_runtime, поддерживающий класс Interpreter.

Читать далее

Книга «JavaScript для глубокого обучения: TensorFlow.js»

Время на прочтение14 мин
Количество просмотров6.3K
image Привет, Хаброжители! Пора научиться использовать TensorFlow.js для построения моделей глубокого обучения, работающих непосредственно в браузере! Умные веб-приложения захватили мир, а реализовать их в браузере или серверной части позволяет TensorFlow.js. Данная библиотека блестяще портируется, ее модели работают везде, где работает JavaScript. Специалисты из Google Brain создали книгу, которая поможет решать реальные прикладные задачи. Вы не будете скучать над теорией, а сразу освоите базу глубокого обучения и познакомитесь с продвинутыми концепциями ИИ на примерах анализа текста, обработки речи, распознавания образов и самообучающегося игрового искусственного интеллекта.

Читать дальше →

Нейродайджест: главное из области машинного обучения за июнь 2021

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров5.7K

Начнем подборку с новостей из области NLP. Языковых моделей становится все больше, некоторые из них уже активно используются в продакшне, про других пока есть только громкие пресс-релизы. Коротко пройдемся по самым важным новостям.  

Как вы помните, в прошлом году Microsoft получила уникальные права на использование GPT-3. И вот за прошлый месяц на базе языковой модели от Open AI были представлены два продукта.

Перейти к обзору

TensorFlow vs PyTorch в 2021: сравнение фреймворков глубокого обучения

Время на прочтение10 мин
Количество просмотров52K

Всем привет! Меня зовут Дмитрий, я занимаюсь разработкой в области компьютерного зрения в команде MTS AI. Так исторически сложилось, что в своей работе я использую, как правило, связку устаревшей версии TensorFlow 1 и Keras. Пришло время двигаться дальше, но прежде чем полностью перейти на TensorFlow 2, я решил сравнить наиболее популярные на сегодня фреймворки глубокого обучения: TensorFlow и PyTorch. Эта статья будет полезна всем Data Scientist'ам, кто желает узнать чуть больше про особенности и производительность TensorFlow и PyTorch.

Читать далее

Mode on: Сравнить две лучшие системы автоматического оцветнения

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров7K
Продолжение заметок про оцветнение. Запустим уже несвежую, но ещё новую нейросеть и будем сравнивать со старичком Deoldify на множестве тестовых примеров, чтобы оценить скорость надвижения будущего.

image

Статья носит практическую направленность, поэтому воды про принцип работы Transformer не будет, впрочем, попытка объяснять на пальцах широкой публике, как же эта штука работает, превратилась бы в обман.

Преподаватель: Петров! Как работает трансформатор?
Петров басом: У-у-у-у-у.


Google Colorizing Transformer vs Deoldify

Сравнение под катом

Обзор анонсов TensorFlow на конференции Google I/O – 2021

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров3.4K

Как многие из вас знают, недавно мы провели конференцию Google I/O – главное событие Google для разработчиков. В этом году конференция впервые проходила полностью в онлайн формате и пусть нам и не удалось провести конференцию в стандартном формате, мы надеемся, что смогли сделать ее доступной для всех желающих. На конференции было анонсировано много интересного для разработчиков практически всех направлений. В этой статье мы хотели бы сделать обзор новинок и обновлений в различных семействах продуктов в области машинного обучения и того, что представила команда TensorFlow. В конце статьи вы найдет список всех материалов.

Читать далее

Упадок RNN и LSTM сетей

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров14K

Перевод: Давыдов А.Н.

Мы полюбили RNN (рекуррентные нейронные сети), LSTM (Long-short term memory), и все их варианты. А теперь пора от них отказаться!

В 2014 году LSTM и RNN, были воскрешены. Но мы были молоды и неопытны. В течении нескольких лет они был способом решения таких задач как: последовательное обучение, перевод последовательностей (seq2seq). Так же они позволили добиться потрясающих результатов в понимании речи и переводе ее в текст. Эти сети поспособствовали восхождению таких голосовых помощников как Сири, Кортана, голосовые помощники Гугл и Алекса. Не забудем и машинный перевод, который позволил нам переводить документы на разные языки. Или нейросетевой машинный перевод, позволяющий переводить изображения в текст, текст в изображения, делать субтитры для видео и т.д.

Затем, в последующие годы (2015-16) появились ResNet и Attention («Внимание»). Тогда начало приходить понимание, что LSTM – была умной техникой обойти, а не решить задачу. Так же Attention показал, что MLP сеть (Multi-Layer Perceptron Neural Networks -многослойные персептроны) может быть заменена усредняющими сетями, управляемыми вектором контекста. (более подробно об этом дальше).

Прошло всего 2 года, и сегодня мы можем однозначно сказать:

«Завязывайте с RNN и LSTM, они не так хороши!»

Можете не принимать наши слова на веру, просто посмотрите, что сети на основе Attention используют такие компании как Гугл, Фэйсбук, Сэйлфорс и это только некоторые из них. Все эти компании заменили RNN сети и их варианты на сети основанные на Attention и это только начало. Дни RNN сочтены во всех приложениях, так как они требуют больше ресурсов для обучения и работы, чем модели основанные на Attention.

Читать далее

Нейродайджест: главное из области машинного обучения за май 2021

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров4.4K

Управляемые складки одежды и морщины, фотореалистичные симуляции вождения, естественное освещение объектов при смене фона, китайский аналог DALL-E  и многое другое: встречайте подборку самых интересных исследований и нейросетевых моделей, которые появились в прошедшем месяце.      

Перейти к обзору

Как опухоли головного мозга воздействуют на коннектом

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров16K

Известно ли вам, что в настоящее время более 700 000 американцев живут с опухолью головного мозга? И большинство из этих людей, ничего не подозревая, могут продолжать жить с этой опухолью до самой смерти, возможно, от других причин. Поскольку 70 % опухолей мозга доброкачественные, нередки случаи, когда человек, не зная забот, продолжает жить с опухолью мозга. Даже оставшиеся 30 % злокачественных раковых опухолей могут не привести к немедленной смерти. Как эти сгустки вышедших из-под контроля клеток влияют на структуру мозга? И как их наличие влияет на вас?

Читать далее

Обнаружение объектов с помощью YOLOv3 на Tensorflow 2.0

Время на прочтение14 мин
Количество просмотров51K

До появления YOLO большинство способов обнаружения объектов пытались адаптировать классификаторы для детекции. В YOLO же, обнаружение объектов было сформулировано как задача регрессии на пространственно разделенных ограничивающих рамок (bounding boxes) и связанных с ними вероятностей классов.

В данной статье мы узнаем о системе YOLO Object Detection и как реализовать подобную систему в Tensorflow 2.0.

Читать далее

Нейродайджест: главное из области машинного обучения за апрель 2021

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров4.4K

Чтобы состарить лицо на фотографии, сменить прическу или заставить его улыбаться, нужно изучить семантику, содержащуюся в отдельных слоях обученной GAN-модели. Недавние исследования генеративно-состязательных сетей показали, что разные слои содержат разную семантику синтезированных изображений: одни отвечают за цвет, а другие за текстуры и т.д.

Очень мало моделей позволяют управлять семантическими атрибутами конкретного слоя. Поэтому в этом месяце продолжают быть актуальными  решения и подходы, которые позволяют управлять скрытым пространством для контролируемого создания высококачественных изображений. С них и начнем подборку:

Перейти к обзору

Нейродайджест: главное из области машинного обучения за март 2021

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров5K

В марте было особенно много новостей про применение самообучения в области компьютерного зрения. Главная проблема, которую пытаются решить самообучающиеся модели — выполнять задачи, не полагаясь на тщательно подобранные и помеченные наборы данных. FAIR и Microsoft представили сразу несколько исследований и инструментов на эту тему.

Перейти к обзору

Ближайшие события

Отслеживание лиц в реальном времени в браузере с использованием TensorFlow.js. Часть 6

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров3.2K

Вот и финал этой серии статей (ссылки на предыдущие части — в конце этого материала), в которой мы создавали в браузере фильтры в стиле Snapchat, обучая модель ИИ понимать выражения лиц и добились ещё большего, используя библиотеку Tensorflow.js и отслеживание лиц.

Было бы здорово закончить, реализовав обнаружение движения на лицах? Позвольте показать, как по ключевым точкам лица определять, когда мы открываем рот и моргаем глазами, чтобы активировать события, происходящие на экране.

Приятного программирования!

Отслеживание лиц в реальном времени в браузере с использованием TensorFlow.js. Часть 5

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров3.9K

Носить виртуальные аксессуары – это весело, но до их ношения в реальной жизни всего один шаг. Мы могли бы легко создать приложение, которое позволяет виртуально примерять шляпы – именно такое приложение вы могли бы захотеть создать для веб-сайта электронной коммерции. Но, если мы собираемся это сделать, почему бы при этом не получить немного больше удовольствия? Программное обеспечение замечательно тем, что мы можем воплотить в жизнь своё воображение.

В этой статье мы собираемся соединить все предыдущие части, чтобы создать волшебную шляпу для обнаружения эмоций, которая распознаёт и реагирует на выражения лиц, когда мы носим её виртуально.

Приятного программирования!

Отслеживание лиц в реальном времени в браузере с использованием TensorFlow.js. Часть 4

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров3.4K

В 4 части (вы же прочли первую, вторую и третью, да?) мы возвращаемся к нашей цели – создание фильтра для лица в стиле Snapchat, используя то, что мы уже узнали об отслеживании лиц и добавлении 3D-визуализации посредством ThreeJS. В этой статье мы собираемся использовать ключевые точки лица для виртуальной визуализации 3D-модели поверх видео с веб-камеры, чтобы немного развлечься с дополненной реальностью.

Приятного программирования!

Применение предобученной модели VGG16 для рекомендаций на основе изображений товаров

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров12K

Сегодня я хочу рассказать вам о своем опыте использования нейронной сети для поиска похожих товаров для рекомендательной системы интернет-магазина. Говорить буду в основном о технических вещах. Написать эту статью на Хабре решил потому, что когда только начинал делать этот проект, то на Хабре нашел одно подходящее решение, но как оказалось, оно уже было устаревшим и пришлось его модифицировать. А поэтому решил обновить материал для тех, у кого будет потребность в аналогичном решении.

Читать далее

Обнаружение эмоций на лице в реальном времени с помощью веб-камеры в браузере с использованием TensorFlow.js. Часть 3

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров4.6K

Мы уже научились использовать искусственный интеллект (ИИ) в веб-браузере для отслеживания лиц в реальном времени и применять глубокое обучение для обнаружения и классификации эмоций на лице. Итак, мы собрали эти два компонента вместе и хотим узнать, сможем ли мы в реальном времени обнаруживать эмоции с помощью веб-камеры. В этой статье мы, используя транслируемое с веб-камеры видео нашего лица, узнаем, сможет ли модель реагировать на выражение лица в реальном времени.

Давайте сделаем это!

Обнаружение эмоций на лице в браузере с помощью глубокого обучения и TensorFlow.js. Часть 2

Время на прочтение15 мин
Количество просмотров4.8K

В предыдущей статье мы узнали, как использовать модели ИИ для определения формы лиц. В этой статье мы используем ключевые ориентиры лица, чтобы получить больше информации о лице из изображений.

В этой статье мы используем ключевые ориентиры лица, чтобы получить больше информации о лице из изображений. Мы используем глубокое обучение на отслеженных лицах из набора данных FER+ и попытаемся точно определить эмоции человека по точкам лица в браузере с помощью TensorFlow.js.

Соединив наш код отслеживания лица с набором данных об эмоциях на лице FER, мы обучим вторую нейросетевую модель определять эмоции человека по нескольким трехмерным ключевым точкам.

Приятного программирования!

Отслеживание лиц в реальном времени в браузере с использованием TensorFlow.js. Часть 1

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров9.4K

Такие приложения, как Snapchat, предлагают удивительное разнообразие фильтров для лиц и объективов, которые позволяют накладывать интересные эффекты на фотографии и видео. Если вы когда-либо дарили себе виртуальные собачьи уши или праздничную шляпу, вы знаете, насколько это может быть весело!
Задумывались ли вы о возможности создания таких фильтров с нуля? Что ж, теперь у вас есть возможность научиться всему, используя только веб-браузер! В этой серии статей мы узнаем, как создавать в браузере фильтры в стиле Snapchat, обучать модель искусственного интеллекта (ИИ) понимать выражения лиц и добиваться ещё большего, используя библиотеку Tensorflow.js и отслеживание лиц.

Приятного программирования!