В процессе сотрудничества с одним из новостных порталов была озвучена задача генерации осмысленного текста по наборам тезисов. Это увеличивает время пребывания пользователей на сайте, что, в свою очередь, привлекает рекламодателей. Для этой цели воспользовались общедоступной версией ChatGPT от OpenAI.

Если робот сыграет сам с собою много-много партий, то сам научится хорошо играть.
Вот такую гипотезу мы сформулировали для обучения робота.

И это сработало (!)

За 100 секунд робот сыграл сам с собой 100 000 партий в "Крестики-Нолики" и теперь во время игры с оппонентом просто достает из памяти «лучший» ход.

Хочу поделиться в блоге ЛАНИТ впечатлениями о книге нейробиолога, профессора Стенфордского университета Дэвида Иглмена «Живой мозг. Удивительные факты о нейропластичности и возможностях мозга» (Москва, «Манн, Иванов и Фербер», 2022). Книга читается легко, она не содержит «страшных» медицинских терминов, которые могли бы отпугнуть читателя, и в то же время достаточно убедительно разъясняет природу мышления и причину довольно сложных случаев отклонений от нормального развития мозга.

Разбираемся, зачем экранам 500 Гц, почему телевизор не монитор, за сколько часов выгорит OLED и как вообще это всё работает.

Создание надежных ботов и эмуляторов для торговли акциями и криптовалютой управляемый через телеграмм на базе Postgresql с использованием только pgsql.

В нашей прошлой статье про синтез речи мы дали много обещаний: убрать детские болячки, радикально ускорить синтез еще в 10 раз, добавить новые "фишечки", радикально улучшить качество.

Сейчас, вложив огромное количество работы, мы наконец готовы поделиться с сообществом своими успехами:

• Снизили размер модели в 2 раза;
• Научили наши модели делать паузы;
• Добавили один высококачественный голос (и бесконечное число случайных);
• Ускорили наши модели где-то примерно в 10 раз (!);
• Упаковали всех спикеров одного языка в одну модель;
• Наши модели теперь могут принимать на вход даже целые абзацы текста;
• Добавили функции контроля скорости и высоты речи через SSML;
• Наш синтез работает сразу в трех частотах дискретизации на выбор — 8, 24 и 48 килогерц;
• Решили детские проблемы наших моделей: нестабильность и пропуск слов, и добавили флаги для контроля ударения;

Это по-настоящему уникальное и прорывное достижение и мы не собираемся останавливаться. В ближайшее время мы добавим большое количество моделей на разных языках и напишем целый ряд публикаций на эту и смежные темы, а также продолжим делать наши модели лучше (например, еще в 2-5 раз быстрее).

Попробовать модель как обычно можно в нашем репозитории и в колабе.

Лонгрид посвящается любителям CLI в знак солидарности лучшего эмулятора терминала на OS Android, который испытывает «кошмарную» монополию Google.

В данной работе вербализация пойдет о нижеизложенном со всеми остановками:

[+] глубоко настраивать средý (флэшка, виджет, стиль, зеркала и конфиги);
[+] управлять серверами через ssh;
[+] скачивать ролики/отрывки с YouTube;
[+] нарезать видео, создавать gif;
[+] воспроизводить текст/музыку/радио прямо в CLI;
[+] нарезать mp3-бигфайлы (аналогов приложений на Android попросту нет), и склеивать аудиофайлы;
[+] редактировать документы;
[+] проверять орфографию: как текстовых файлов, так и различных статей по url, например, проверка орфографии статей на Habr-e;
[+] генерировать словари различной сложности со скоростью Си;
[+] создавать блок-схемы; графики; облако слов и даже 3D-визуализацию;
[+] заниматься Data Science на Android-мощностях;
[+] тестировать интернет соединение/интерфейс (требуется частично Root);
[+] сниффить/сканировать сети (требуется частично Root);
[+] запускать и управлять TOR-сетью (deleted);
[+] управлять приложениями и процессами в ОС Android (требуется Root);
[+] анализировать память;
[+] защищать любые данные от случайного редактирования/уничтожения (требуется Root);
[+] автоматически шифровать и бэкапить по ночам любые данные в своё облако;
[+] чекать username(s) и e-mail(s);
[+] проводить аудит безопасности (об опасности сердить скрипт-кидди с их любимыми: «сниффить, парсить, брутить, дампить, сканить, фишить»);
[+] работать с электропочтой;
[+] изучать UNIX/shell;
[+] программировать на Android (на выбор пользователя. В Termux портированы несколько интерпретируемых и компилируемых языков программирования);
[+] запускать python/php/npm скрипты в т.ч. в одно касание с рабочего стола;
[+] работать с криптографией, стеганографией и цифровыми подписями;
[+] парсить данные;
[*] и даже запускать GNU-GUI-софт из CLI.

С каждым годом рекламы в интернете становится все больше, а подают ее с каждым разом все навязчивее. Дошло уже до почты: реклама в интерфейсе почтового ящика выглядит как первое непрочитанное письмо, которое машинально хочется открыть. Я не против рекламы, особенно когда она в тему и не сбивает с толку. Но маскировать её под непрочитанное письмо ‒ это перебор. Чувствуется, что следующим шагом рекламу начнут вставлять прямо в тело письма.

Сейчас для всех желающих доступны два наших сервиса для распознавания речи:

• Бот в телеграме для коротких и не очень длинных аудио (мы не стали обходить ограничения телеграма, основная задача бота — распознавать голосовые сообщения);
• Сервис audio-v-text.silero.ai для более длинных аудио, в котором можно скачать отчет в виде эксельки.

Сервис написан нашими собственными силами, работает на нашем собственном движке распознавания речи, без проксирования во внешние сервисы и с минимально возможным количеством зависимостей. В случае нарушения связности возможен оперативный перевод хостинга в другие регионы.

Мы провели и продолжаем работу над ошибками и внесли ряд улучшений для пользователей, о которых мы бы хотели рассказать.

За последние полгода я прочитала около 20 книг и перечитала ещё десяток старых и любимых. Это не то чтобы очень много, но в пять раз больше, чем я прочитала за полгода перед этим.

Зачем вообще читать книги, а не ленту, лонгриды или смотреть сторисы? Сейчас даже довольно сложную информацию можно найти в более простом и развлекательном формате, чем 400 страниц сплошного текста. 

Я поняла, что нравлюсь себе больше, когда воспринимаю информацию в потоке, большими кусками. Чтобы прочитать книгу, надо в течение долгого времени держать внимание на одной задаче. Мышца внимания тренируется. 

Но если оставить меня в покое, то рано или поздно я обнаруживаю себя, читающей статьи типа «10 полезных статей для дизайнера», «15 случаев, когда логика малышей поставила родителей в тупик», «Хозяева, над которыми подшутили их питомцы, но они не сердятся». Это — режим золотой рыбки. Прочитать и забыть за пять секунд.

Завидую вам, если у вас не так. Эта статья для таких людей, как я — со слабой волей и низменными желаниями. 

Мы подготовили путеводитель по законам и подзаконным актам в области ИБ, схему для базовой навигации и поиска решений распространенных проблем. 

Она сбережет время и поможет найти документы, в которых прописаны те или иные требования по защите информации, инструкции по работе с различными видами данных, состав проектной документации и так далее.

Плох тот дата сайентист, который не представляет, как будут использоваться его модели в конечных продуктах, как они помогут бизнесу увеличить чистую прибыль, улучшить клиентский опыт или любой другой ключевой показатель в компании. Часто задачи приходят от продуктовых подразделений, но в случае, когда главным компонентом продукта является модель машинного обучения, без экспертного взгляда специалиста не обойтись. В этой статье рассмотрим, как можно принести пользу компании за счет данных кассовых чеков ОФД.

"...5 лет назад я работал в почтовом сервисе. В мои обязанности входило сопровождение разнообразных проектов по международным перевозкам. Как-то раз мой начальник пришел ко мне и поручил следующее задание: «Саша, нужно до конца месяца решить проблему с недостатком машин по маршруту Кишинев».

О проблеме я прекрасно знал, так как регулярно сам на это жаловался. Но, одно дело жаловаться, второе решать. Я не знал, как его выполнять…. Но, отказываться от задания я не планировал, и решил хоть попробовать что-то сделать. Для начала, думаю, соберу аналитические данные о предполагаемой нагрузке и количестве необходимых автомобилей, и покажу расчеты начальнику. Я начал собирать информацию о прошлых периодах, о грузах, о динамике и планируемой нагрузке на ближайший квартал. Параллельно выполнял и другие проекты, поэтому сбор аналитики занял около недели.

Когда вся информация была собрана, я пришел к начальнику и начал показывать ему мои расчеты и таблицы. Он прослушал меня минуты 2 максимум, а потом резко остановил и достаточно нервно сказал: «Саша, что ты мне принес?! Я тебя попросил вопрос с машинами решить, а ты мне математику показываешь. Прошла неделя, а ты ничего не сделал! Что тебе не понятно? Пойди к фин. директору и скажи, чтоб согласовал покупку еще двух машин класса А».

После прочтения статьи вы сможете написать своего собственного робота и увидеть изумленные глаза домочадцев, наблюдающих, как компьютер сам открывает программы, сам вбивает в них текст и переключает окна. Программист роботизации — это одна из наиболее высокооплачиваемых профессий и хороший старт карьеры для тех, кто хочет изучить Python на примере небольших, но практически ценных задач. В некоторых сценариях это хобби может принести экономическую пользу организации — об этом также написано в статье.

Сегодня поговорим о NLP-методах векторизации слов - Word Embeddings. Векторы слов лежат в основе многих систем обработки естественного языка и повсеместно используются в современном мире. Рассмотрим работу Word Embeddings на примере нейронной сети Word2Vec.

В более общем смысле Word2Vec удобен для работы с категориальными признаками.

Когда мы говорим о смыслах или о лингвистике, мы имеем дело с сотнями тысяч слов-смыслов. И вот, собственно, Word2Vec и есть та самая современная технология, которая позволяет работать с такими категориальными признаками.

Для демонстрации возможностей технологии Word2Vec введем некую обучающую последовательность данных. Эта последовательность будет в виде расстояния на иерархии isa.