Как стать автором
Обновить

Baidu опубликовала демо инструмента глубинного обучения PaddlePaddle

Python *C++ *Машинное обучение *


Китайский поисковый гигант Baidu опубликовал демо-версию исходного кода своего инструмента глубинного обучения PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) на GitHub. Анонс всего кода PaddlePaddle состоится 30 сентября.

Согласно информации на GitHub, сейчас сборка PaddlePaddle сырая и к массовому «употреблению» заинтересованными лицами готова не до конца. Разработчики заранее предупреждают, что еще не все файлы и пакеты готовы к установке, поэтому у желающих опробовать публичную демо-версию могут возникнуть серьезные проблемы при попытке работы с PaddlePaddle.
Читать дальше →
Всего голосов 15: ↑15 и ↓0 +15
Просмотры 7K
Комментарии 2

Microsoft представила обновление своего набора инструментов Cognitive Toolkit

Программирование *Машинное обучение *Разработка под Windows *


Вчера компания Microsoft в своем официальном блоге представила публике обновление своего набора инструментов Microsoft Cognitive Toolkit — системы для проектирования и обучения глубинных, сверточных и рекуррентных сетей.

Кроме того, Cognitive Toolkit дает возможность использовать обучение с подкреплением. Cognitive Toolkit предлагается использовать в таких сферах как распознавание объектов, речи и поиска релевантных результатов.
Читать дальше →
Всего голосов 12: ↑12 и ↓0 +12
Просмотры 6.7K
Комментарии 1

Новости машинного обучения. Самое интересное из пяти рассылок

Обработка изображений *Визуализация данных *Машинное обучение *Научно-популярное Будущее здесь

Наиболее интересные новости из пяти почтовых рассылок. Новые технологии, идеи по применению и гипотезы.


Machine Learning everywhere

Читать дальше →
Всего голосов 6: ↑4 и ↓2 +2
Просмотры 3.9K
Комментарии 0

Новости машинного обучения. Выпуск 6

Обработка изображений *Визуализация данных *Машинное обучение *Научно-популярное Будущее здесь

Предыдущий выпуск


Новости ML, новые технологии, идеи по применению и гипотезы.


Lattice Light-Sheet Microscopy

Читать дальше →
Всего голосов 6: ↑5 и ↓1 +4
Просмотры 3.5K
Комментарии 0

Новости машинного обучения. Выпуск 7

Обработка изображений *Визуализация данных *Машинное обучение *Научно-популярное Искусственный интеллект

Предыдущий выпуск


Новости ML, новые технологии, идеи по применению и гипотезы.


Nvidia GauGan


Изображение сделано в Nvidia GauGan. Видео, статья и исходный код.

Читать дальше →
Всего голосов 6: ↑6 и ↓0 +6
Просмотры 3.5K
Комментарии 1

Новости машинного обучения. Выпуск 8

Обработка изображений *Машинное обучение *Робототехника Научно-популярное Искусственный интеллект

Предыдущий выпуск


Экзоскелеты; бионические протезы; промышленные роботы; исследование автоматических рекоммендаций Ютуба; создание моделей машинного обучения в браузере с помощью MediaPipe; виртуальная клавиатура для смартфонов; 5G; еще раз о сильном и слабом ИИ.

Читать дальше →
Всего голосов 6: ↑6 и ↓0 +6
Просмотры 2.6K
Комментарии 2

Microsoft представила DeepSpeed для тренировки нейросетей на моделях с >100 млрд параметров

Управление разработкой *Искусственный интеллект
image

Microsoft выпускает библиотеку с открытым исходным кодом под названием DeepSpeed, которая значительно расширяет возможности обучения для больших моделей естественного языка. Она дает возможность обучения нейросетей на моделях со 100 млрд параметров и более. DeepSpeed ​​совместима с PyTorch.
Читать дальше →
Всего голосов 13: ↑13 и ↓0 +13
Просмотры 5.7K
Комментарии 1

Приглашаем на Samsung AI Forum 2020 

Блог компании Samsung Машинное обучение *
Samsung AI Forum пройдет уже в четвертый раз, но онлайн — впервые. Трансляции будут вестись на официальном YouTube-канале Samsung 2 и 3 ноября, для участия необходима регистрация на сайте форума. Несмотря на то, что в Москве в это время будет глубокая ночь, мы очень советуем постараться присоединиться к стриму. Ведь выступать в этом году будут самые крутые в мире исследователи в области искусственного интеллекта: Йошуа Бенджио, Ян ЛеКун, Кристофер Мэннинг и другие. Для тех, кто не сможет, будет доступна запись.


На форуме выступят крутейшие ученые мира в области ИИ, такие как Ян ЛеКун и Йошуа Бенджио (на фото), получившие премию Тьюринга за открытие глубоких нейронных сетей

Читать дальше →
Всего голосов 6: ↑6 и ↓0 +6
Просмотры 960
Комментарии 0

Глубокое обучение на Kotlin: вышла альфа-версия KotlinDL

Блог компании JetBrains Kotlin *

Всем привет!


На днях мы выпустили первую альфа-версию KotlinDL, фреймворка для глубокого обучения нейросетей, API которого мы старались сделать максимально похожим на Keras (фреймворк на Python поверх TensorFlow).


В KotlinDL вы найдете простые API как для описания, так и для тренировки нейронных сетей. За счет высокоуровневого API и аккуратно подобранных значений по умолчанию для множества параметров мы надеемся снизить порог входа в глубокое обучение на JVM. Вот так, например, выглядит тренировка и сохранение простой нейросети, написанной при помощи KotlinDL:

Читать дальше →
Всего голосов 17: ↑17 и ↓0 +17
Просмотры 5.4K
Комментарии 4

Круглый стол «Искусственный Интеллект – Machine Learning – Deep Learning: наше будущее или временный тренд»

Блог компании SimbirSoft Машинное обучение *Конференции Искусственный интеллект

В чем разница между искусственным интеллектом (AI), машинным обучением (ML) и глубоким обучением (DL)? Где заканчивается ML и начинается AI? Как это работает, почему без человека не обойтись и какую цену придется заплатить за ошибку? Вместе с ABBYY, «Цифровая Индустриальная Платформа», «ТОЧКА», «Лига Цифровой Экономики» обсуждаем эти и другие вопросы по ИИ в рамках круглого стола на конференции «Технореволюция ‌2.0»‌‌ от IT-компании SimbirSoft

20 марта приглашаем CEO, CTO, CIO, IT-директоров, руководителей всех уровней, владельцев продуктов, маркетологов, HR-специалистов и разработчиков на «Технореволюцию 2.0»‌‌ от SimbirSoft. 

В интерактивном формате поговорим о трендах на примерах реальных кейсов, обсудим особенности менеджмента в IT-индустрии, а также поспорим на тему искусственного интеллекта. 

Читать далее
Всего голосов 5: ↑4 и ↓1 +3
Просмотры 2K
Комментарии 0

Phygital podcast — разговариваем о 3D ML и phygital технологиях

Блог компании IT-центр МАИ Работа с 3D-графикой *Машинное обучение *

Всем привет хабровчане и любители 3D ML!

Мы уже ведем на хабре серию заметок про 3D ML, а теперь еще и выпускаем на нашем youtube канале визуальный подкаст "PHYGITAL PODCAST", где освещаем новости из мира ML, 3D и phygital технологий, а также вкратце излагаем суть выпущенных здесь заметок.

Читать далее
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1 +2
Просмотры 1K
Комментарии 0

OpenCV ищет студентов для Google Summer of Code-2021

Алгоритмы *

Крупнейшая библиотека компьютерного зрения OpenCV присоединилась к программе Google Summer of Code-2021 и объявляет набор студентов, которые хотели бы попробовать свои силы и заодно помочь улучшить работу библиотеки. Детальную информацию об OpenCV и ее участии в GSoC можно найти здесь

Читать далее
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0 +3
Просмотры 1.8K
Комментарии 0

NVIDIA представила технологию создания 3D-моделей на основе фотографий

Работа с 3D-графикой *Машинное обучение *Искусственный интеллект
image

Компания NVIDIA показала приложение GANverse3D, которое с помощью машинного обучения создаёт 3D-модель из одной фотографии. Разработчики компании продемонстрировали подробности, создав модель машины «КИТТ» из телесериала 80-х «Рыцарь дорог».
Всего голосов 15: ↑15 и ↓0 +15
Просмотры 5K
Комментарии 2

Анонс октябрьских обучающих вебинаров для инженеров

Блог компании ЦИТМ Экспонента Отладка *Машинное обучение *Прототипирование *Инженерные системы *

Всем привет. В октябре мы запланировали 3 бесплатных вебинара для инженеров. Приглашаем вас принять в них участие.

Темы вебинаров:

Глубокое обучение в инженерных системах

Быстрое прототипирование и полунатурное моделирование с машинами реального времени РИТМ

Разработка на ПЛИС с применением IP-ядер российского производства

Читать далее
Всего голосов 4: ↑4 и ↓0 +4
Просмотры 483
Комментарии 0

Первая публикация с участием ВТБ на главной конференции по Data Science — NeurIPS 2021

Блог компании ВТБ

NeurlPS — самая большая в мире и авторитетная среди data scientists конференция по машинному обучению и развитию искусственного интеллекта.

Алексей Пустынников (DS VTB Bank) и Дмитрий Еремеев (DS РОСГОССТРАХ) заняли 2 место в конкурсе Shifts Challenge в рамках NeurIPS 2021 и представили результаты своего исследования в рамках Bayesian Deep Learning workshop.

Конкурс, организованный коллаборацией Oxford Applied and Theoretical Machine Learning Group, Yandex Research и University of Cambridge, был посвящен применению и анализу техник байесовского глубокого обучения в промышленных задачах в условиях изменения распределения данных (distributional shift). Команда приняла участие в треке «Предсказание траекторий движения». Разработанное решение предсказывает наиболее вероятные будущие траектории участников дорожного движения, а также может оценить степень неуверенности модели в своих предсказаниях, что является ключевым элементом для безопасности беcпилотных автомобилей.

Команда заняла 2 место, опираясь на последние достижения в областях Bayesian Deep Learning и Vehicle Motion Prediction, при этом достигла наилучшей точности непосредственно в предсказании траекторий среди конкурентов. Для построения модели организаторы предоставили самый большой на текущий момент набор данных для задачи Motion Prediction, включающий в себя более 1600 часов движения, записанных во время поездок по городам России, Израиля и США в различных погодных условиях.

С результатами исследования можно ознакомиться в статье «Estimating Uncertainty For Vehicle Motion Prediction on Yandex Shifts Dataset» по ссылке arxiv.org/abs/2112.08355.

Читать далее
Всего голосов 11: ↑6 и ↓5 +1
Просмотры 379
Комментарии 0

Автоматический перевод текста, HTML, файлов без ограничений на 100 языков для ваших проектов. Офлайн. API, сервер, SDK

Я пиарюсь

Я занимаюсь переводчиками с 2012 года, и эта тема выбрана не случайно. Еще тогда было замечено, насколько сильно переводы могут влиять на показатели бизнеса. В нашем случае поддержка всего 15 языков вместо одного позволила увеличить количество скачиваний мобильных приложений до 35 миллионов без затрат на рекламу. Никакие другие действия не давали такой пользы с учетом потраченного времени и денег. И это стало основной причиной того, почему я выбрал это направление.

Несмотря на глобализацию, проблема языкового барьера до сих пор актуальна. В мире насчитывается более 7 тысяч языков, на которых общаются более 7 миллиардов жителей. По статистике, каждый год более 1 миллиарда человек ищут в интернете решения, связанные с переводами.

Каждый день увеличивается количество данных на разных языках. Доля английского языка в интернете сократилась до 25% в последние годы.

· Согласно недавнему опросу в восьми странах, более 72% потребителей заявили, что у них больше шансов совершить покупку на веб-сайте, если он будет на их родном языке.

· 42% потребителей Европейского Союза не покупают товары или услуги, представленные на иностранном языке, даже если они свободно говорят на этом языке.

· Компании, которые локализовали свой контент, в 2,5 раза чаще испытывают рост прибыли в годовом исчислении и в 1,8 раза чаще испытывают рост доходов.

· Для предприятий, локализовавших информацию, предназначенную для коммуникации с клиентами и партнерами, увеличение выручки было в 2,67 раза более вероятным, а рост прибыли — в 2,6 раза более вероятным.

Читать далее
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1 +2
Просмотры 4K
Комментарии 9

Открытый семинар «Предсказание границ объектов в задаче семантической сегментации»

Машинное обучение *

7 апреля в 16:30 (мск) пройдёт открытый семинар «Предсказание границ объектов в задаче семантической сегментации».

Читать далее
Всего голосов 3: ↑2 и ↓1 +1
Просмотры 246
Комментарии 0

Открытый семинар «Обзор алгоритма CLIP от OpenAI»

Data Mining *Машинное обучение *Искусственный интеллект

12 мая в 16:30 (мск) пройдёт открытый семинар «Обзор алгоритма CLIP от OpenAI».

Рассмотрим подход, который превосходит по качеству большинство алгоритмов для классификации изображений на многих датасетах.

Спикер: Максим Земляникин, инженер в компании Xperience.AI.

Зарегистрироваться на семинар можно по ссылке. Участие бесплатное.

Больше видео с прошедших семинаров на нашем YouTube-канале.  

Читать далее
Всего голосов 1: ↑0 и ↓1 -1
Просмотры 298
Комментарии 0

Вебинар «Предсказание отказов в промышленности: от теории к практике»

Блог компании ЦИТМ Экспонента Машинное обучение *Искусственный интеллект Инженерные системы *

8 ноября, 10:00, Онлайн

Приглашаем на бесплатный вебинар, где будет будет рассказано о существующих подходах к организации предсказательного обслуживания.

Также будет продемонстрирована экспериментальная установка, состоящая из электродвигателя, передаточного механизма, нагрузки и системы датчиков. Установка моделирует режимы корректной работы, электрический и механические дефекты и их комбинаций. 

На вебинаре будет обсуждаться организация сбора данных и их обработка. Будут показаны варианты решения задачи обнаружения признаков износа и их классификации с применением анализа сигналов и машинного обучения. Мы сравним данные и результаты, полученные с помощью установки и её Simulink-модели.

Читать далее
Рейтинг 0
Просмотры 290
Комментарии 1

Прогресс в разработке нейросетей для машинного обучения

Data Mining *Алгоритмы *
В пятничном номере NY Times опубликована статья о значительных успехах, который демонстрируют в последние годы разработчики алгоритмов для самообучаемых нейросетей. В глубоких структурах есть несколько скрытых слоёв, которые традиционно тяжело было обучать. Но всё изменилось с использованием стека из машин Больцмана (RBM) для предварительной тренировки. После этого можно удобно перенастраивать веса, применяя метод обратного распространения ошибки (backpropagation). Плюс появление быстрых GPU — всё это привело к существенному прогрессу, который мы наблюдаем в последние годы.

Сами разработчики не делают громких заявлений, чтобы не поднимать ажиотаж вокруг нейросетей — такой, как в 1960-е годы поднялся вокруг кибернетики. Тем не менее, можно говорить о возрождении интереса к исследованиям в этой области.
Читать дальше →
Всего голосов 87: ↑74 и ↓13 +61
Просмотры 43K
Комментарии 29