Как стать автором
Обновить

Приглашаем в онлайн-школу Open Source-разработчика: вас ждут ROS, ArenadataDB и DeepPavlov

Блог компании Samsung Open source *Машинное обучение *Конференции Робототехника

Открытое программное обеспечение (Open Source SW) является значительной и неотъемлемой частью мировой ИТ индустрии. Такие известные проекты как операционные системы Linux и Android, вебсервер NGINX, фреймворк машинного обучения TensorFlow, база данных PostgresDB, развивались благодаря энтузиазму и упорному труду множества добровольцев (контрибьюторов), которые вносили и вносят свой вклад в их развитие. О масштабах распространения Open Source можно судить по этим цифрам:~ 95% коммерческих глобальных программных продуктов включают компоненты программного обеспечения с открытым исходным кодом. Сейчас на GitHub > 56 млн. разработчиков, к 2025 г. ожидается 100 млн.

При этом подавляющее большинство разработчиков, постоянно пользуясь открытыми решениями, не имеют коммитов в какие-либо Open Source проекты. У этого есть причины, лежащие в плоскости не только мотивации и психологии, но и реально существующих барьеров. И сейчас мы предлагаем возможность начать свой путь самурая контрибьютора. В августе запускаем онлайн-школу Community of Open Source Newcomers (COMMoN) в рамках конференции Samsung Open Source Conference Russia 2021. Что это и как поступить в школу, читайте под катом.

Читать далее
Всего голосов 3: ↑2 и ↓1 +1
Просмотры 3K
Комментарии 2

Трек DeepPavlov в онлайн-школе Community of Open Source Newcomers (COMMoN)

Блог компании Samsung Open source *

Лето подходит к концу, а возможность поработать над реально крутыми задачами только открывается! До 13 августа у вас есть шанс податься на онлайн-школу Community of Open Source Newcomers (COMMoN), организованной компанией Samsung Electronics, на трек от DeepPavlov.ai.

Онлайн-школа Community of Open Source Newcomers (COMMoN) – образовательная программа для начинающих разработчиков программ с открытым исходным кодом (оpen source). Читайте о ней тут.

Мы приглашаем начинающих data engineers, Python software engineers и NLP data scientists присоединиться к работе над самым амбициозным проектом - разработкой Multiskill AI ассистентов. А именно, освоить инструменты и приемы разработки ИИ ассистентов, а также управление сложными современными распределенными системами на основе микросервисной архитектуры и контейнеризации.

Ниже мы подробнее расскажем о программе трека и о DeepPavlov.ai.

Читать далее
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0 +5
Просмотры 1K
Комментарии 7

Разговорный AI: как работают чат-боты и кто их делает

Блог компании Just AI Семантика *Алгоритмы *Машинное обучение *Искусственный интеллект
image

Чатботы и искусственный интеллект для понимания естественного языка (NLU – Natural Language Understanding) тема достаточно горячая, про нее не раз говорилось на Хабре. Тем не менее достаточно редко попадаются верхнеуровневые и структурированные обзоры этих технологий и рынка в целом. В своей статье мы попробуем немного разобраться, чем обусловлен спрос на эти технологии, как выглядит современная диалоговая платформа для NLU, какие компании и разработки присутствуют на этом рынке.

Читать дальше →
Всего голосов 40: ↑39 и ↓1 +38
Просмотры 41K
Комментарии 5

Вокруг беты за 260 дней: как мы учились прислушиваться к пользователям

Блог компании Just AI Usability *Управление разработкой *Искусственный интеллект Голосовые интерфейсы *
Все знают: догфудить собственный продукт (ну, есть корм своей собаки – разрабатывать продукт, который сам же используешь) – это правильный во всех отношениях принцип. Работая над конструктором чатботов Aimylogic, мы в Just AI прекрасно представляли, каким он должен быть, но поначалу не догфудили – наши NLU-инженеры обычно сразу пишут код. И поэтому решили пойти по пути lean startup: выкатить бету, собрать ранний фидбэк от пользователей и писать Aimylogic по-живому. Рассказываем, как мы вместе с пользователями шли от беты к релизу.


Всего голосов 25: ↑23 и ↓2 +21
Просмотры 3.3K
Комментарии 15

SpaceFusion: Structuring the unstructured latent space for conversational AI

Блог компании Microsoft Алгоритмы *Машинное обучение *Искусственный интеллект
A palette makes it easy for painters to arrange and mix paints of different colors as they create art on the canvas before them. Having a similar tool that could allow AI to jointly learn from diverse data sources such as those for conversations, narratives, images, and knowledge could open doors for researchers and scientists to develop AI systems capable of more general intelligence.


A palette allows a painter to arrange and mix paints of different colors. SpaceFusion seeks to help AI scientists do similar things for different models trained on different datasets.
Read more →
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0 +5
Просмотры 806
Комментарии 0

SpaceFusion: структурирование неструктурированного скрытого пространства для диалогового ИИ

Блог компании Microsoft Алгоритмы *Машинное обучение *Искусственный интеллект
Перевод
Палитра позволяет художникам упорядочивать и смешивать краски разных цветов, создавая картины на холстах перед ними. Существование аналогичного инструмента, который мог бы позволить ИИ совместно учиться из различных источников данных, таких как разговоры, рассказы, изображения и знания, могло бы открыть двери для исследователей и ученых для разработки более всеобъемлющих систем ИИ.


Палитра позволяет художнику размазывать и смешивать краски разных цветов. SpaceFusion стремится помочь AI-ученым делать похожие вещи для разных моделей, обученных на разных наборах данных.

Для современных моделей глубокого обучения наборы данных обычно представлены векторами в разных скрытых пространствах с использованием разных нейронных сетей. В статье "Совместная оптимизация разнообразия и релевантности в генерации нейронных реакций," мои соавторы и я представляем SpaceFusion, парадигму обучения, способную «смешивать» различные скрытые пространства — как краски на палитре, — чтобы ИИ мог использовать шаблоны и знания, заложенные в каждом из них. Реализация этой работы доступна на GitHub.
Читать дальше →
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0 +2
Просмотры 976
Комментарии 0

Бот на нейросетках: как работает и учится виртуальный ассистент

Клиентская оптимизация *Алгоритмы *Машинное обучение *Искусственный интеллект Natural Language Processing *
В 2016 году на пике популярности чат-ботов наша команда делала кнопочных помощников для бизнеса. Пока не пришла мысль поинтереснее: «А что, если автоматизировать клиентскую поддержку нейронными сетями?». Нам хотелось, чтобы роботы в чатах наконец научились понимать естественный язык и стали удобными.

Потребовалось четыре математика, шесть месяцев запойной работы, один новый язык программирования и много ошибок — и мы создали конструктор, в котором каждый может собрать виртуального ассистента с ИИ.

В материале мы расскажем


  • Чем виртуальный ассистент отличается от обычного чат-бота
  • Правда ли, что виртуальные ассистенты понимают язык
  • Как мы научили робота понимать контекст и написали язык lialang
  • Проверка кейсами: как мы автоматизировали поддержку в трёх банках
  • Создание Lia Platform и движка для интерфейсов
  • Три шага: как работает платформа для сборки виртуальных ассистентов (где собрать робота может любой, даже не-программист)

Читать дальше →
Всего голосов 10: ↑10 и ↓0 +10
Просмотры 18K
Комментарии 7

Почему автоматизация поддержки вредит бизнесу

Клиентская оптимизация *Алгоритмы *Машинное обучение *Искусственный интеллект Natural Language Processing *
Наша команда больше двух лет занимается автоматизацией клиентского сервиса. Недавно мы поняли, что подключение чат-ботов и виртуальных ассистентов не всегда идёт на пользу бизнесу.

image

Чтобы это увидеть, представьте такую ситуацию: вы менеджер в крупном банке, где клиентам сложно зайти в мобильное приложение — на этапе входа ломается каждый второй, потому что авторизироваться так же трудно, как осилить великую теорему Ферма. У вас есть два варианта:

  1. Исправить процесс авторизации — нормально спроектировать экраны и положить мучениям пользователей конец. Это будет стоить от NNN рублей.
  2. Автоматизировать саппорт — подключить виртуального ассистента, который научит клиентов пользоваться приложением. Это будет стоить от NN рублей.
Читать дальше →
Всего голосов 9: ↑7 и ↓2 +5
Просмотры 5.7K
Комментарии 11

Хватит всё подряд называть ИИ

Клиентская оптимизация *Алгоритмы *Машинное обучение *Искусственный интеллект Natural Language Processing *
Хорошая новость в том, что я обнаружил много проблем. Плохая новость в том, что вы одна из них.

Большинство менеджеров и маркетологов называют искусственным интеллектом всё подряд: пылесосы, игрушечных роботов-трансформеров и даже подбор мобильных тарифов. Это в тренде и хорошо продаётся, только одна проблема — даже учёные не рискуют говорить, что создали ИИ.

Решили разобраться в определениях: можем ли мы вообще говорить об искусственном интеллекте, чем он отличается от машинного обучения и справедливо ли презрительно поднимать брови, когда мы видим очередную рекламу с ИИ.
Читать дальше →
Всего голосов 33: ↑31 и ↓2 +29
Просмотры 19K
Комментарии 47

Все началось с Dream — новый ИИ-помощник от проекта DeepPavlov

Блог компании Московский физико-технический институт (МФТИ) Машинное обучение *Искусственный интеллект Natural Language Processing *
Команда лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ, работающая над проектом DeepPavlov, создала интеллектуального помощника с искусственным интеллектом DeepPavlov DREAM. Этот ИИ-помощник основан на социальном боте, который принимал участие в конкурсе Alexa Prize Socialbot Grand Challenge 3 от Amazon. И сегодня мы расскажем, на что он способен.


Читать дальше →
Всего голосов 10: ↑8 и ↓2 +6
Просмотры 2.9K
Комментарии 2

Наука это интересно. Science Club от MIL Team — новый формат работы над научными задачами

Блог компании Московский физико-технический институт (МФТИ) Машинное обучение *Учебный процесс в IT Карьера в IT-индустрии Искусственный интеллект
В начале этого года Machine Intelligence Team запустила программу для студентов и молодых ученых в области искусственного интеллекта — Science Club. Cегодня мы расскажем подробнее о программе, об участниках и задачах, в частности о темах и менторах в области обработки естественного языка от лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ.

Читать дальше →
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0 +3
Просмотры 2K
Комментарии 0

Как построить AI-друга. Расшифровка доклада

Анализ и проектирование систем *Машинное обучение *Искусственный интеллект Будущее здесь Natural Language Processing *

Хабр, привет! Меня зовут Артем Родичев, я Head of AI в компании Replika. Сегодня я расскажу как мы делаем AI-друга. Если вы смотрели фильм Her или последний Blade Runner, то уже можете представить что мы строим. На текущий момент Реплика — самый популярный англоговорящий чатбот, которому пользователи в среднем пишут больше 100 сообщений в день. Под катом — расшифровка доклада.

Читать далее
Всего голосов 15: ↑15 и ↓0 +15
Просмотры 7.7K
Комментарии 13

DeepPavlov 3 года: обзор и итоги 2020 года

Блог компании Московский физико-технический институт (МФТИ) Машинное обучение *Искусственный интеллект IT-компании Natural Language Processing *

Уже февраль 2021 года, а значит пришло время подводить итоги! В это время, 3 года назад, состоялся первый альфа релиз библиотеки. Библиотека DeepPavlov v0.0.1 содержала несколько предварительно обученных моделей и конфигураций JSON. А сегодня у нас есть несколько продуктов, множество пользователей и сценариев использования, достижения в всемирно известных конкурсах и конференциях, и всего через несколько месяцев библиотека DeepPavlov совершит скачок до версии v1.

И несмотря на обстоятельства пандемии, в 2020 году у нас было много задач и поводов для гордости. Как минимум, мы обновили наш веб-сайт, выпустили новый продукт DP Dream, выиграли Про/Чтение, а также повторно участвуем в Alexa Prize Challenge. Об этих и других достижениях мы рады поделиться с вами в обзоре нашего 2020 года.

Ps. 5 марта в честь 3х летия состоится встреча пользователей и разработчиков открытой библиотеки DeepPavlov. Посмотреть детали и зарегистрироваться можно на сайте

Читать далее
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0 +2
Просмотры 3.8K
Комментарии 4

NLP в нашей жизни: почему важно научить машину понимать человеческий язык?

Блог компании Visiology Машинное обучение *Искусственный интеллект Голосовые интерфейсы *

Привет, Хабр! Сегодня мы хотим поговорить о зеленом купечестве и воздухонепроницаемом тринадцатом веке. Нашей задачей будет разделить арахисовый угол, являющийся краеугольным знанием будущего века. Но, не боясь этого затмения, мы сегодня прикоснемся к безопасному, неугасающему артефакту задач….всё, хватит. Генерировать подобный бред не составляет ничего сложного для нейросети, но при этом оказывается непростой задачей для человека. В этом посте мы как раз обсудим, почему так происходит, чем отличается естественная речь, почему технологии NLP становятся все более полезными с каждым днём, а главное — какие препятствия приходится преодолевать, чтобы машина поняла нас и смогла “сказать” что-то действительное осмысленное.

Читать далее
Всего голосов 8: ↑8 и ↓0 +8
Просмотры 1.9K
Комментарии 2

Золотое правило MVP: как расставлять приоритеты в разработке голосовых навыков

Интерфейсы *Искусственный интеллект Голосовые интерфейсы *

Привет, я Никита Муренький, лид команды разговорных продуктов KODE. Мы разрабатываем голосовых ассистентов и чат-ботов. Моя команда занимается проектированием и аналитикой, отвечает за пользовательский опыт и развитие продукта.

Если вы создаёте сложные разговорные продукты с нуля, то важно определить, какие сценарии (интенты) разрабатывать в первую очередь. Для этого есть один простой лайфхак, о котором я сегодня расскажу.

Читать далее
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0 +3
Просмотры 1.1K
Комментарии 0