Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться
Подборка из 5 интересных проектов с искусственным интеллектом ?

Ранее упоминалось о проекте A.I.Experiments и об игре Giorgio Cam, которая с помощью машинного обучения создает музыку по фото. Теперь для вас подборка из пяти не менее интересных экспериментов. Вперед!

?? Teachable MachineПрограмма, которая помогает пользователю понять, как функционируют нейронные сети. Для эксперимента нужна только веб-камера: человек совершает перед ней определенное действие, а система его запоминает и реагирует на повторение движения звуком, гифкой или фразой.

? Quick, Draw!Игра, в которой вам дается 20 секунд, чтобы нарисовать предмет, а нейронная сеть пытается угадать, что именно вы нарисовали. Конечно, это не всегда работает. Но чем больше вы играете с ИИ, тем больше он учиться.

? What Neural Networks SeeЭтот проект дает возможность с помощью камеры компьютера исследовать слои нейронной сети, каждый из которых реагирует на определённые сигналы. При последовательной обработке многими слоями, где каждый следующий слой нейросети обрабатывает результат предыдущего, ИИ начинает распознавать фишки всё более высокого уровня.

? Visualizing High-Dimensional SpaceЭксперимент помогает понять, что творится в "мозге" искусственного интеллекта. С помощью этой программы можно своими глазами увидеть в действии технику t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE): каким образом организовываются данные в пространствах, где количество измерений больше трех.

? Bird SoundsВ этом проекте используется метод t-SNE. Здесь система организовывает тысячи звуков птичьих голосов, которые собирались орнитологами в течении нескольких десятилетий, по степени схожести. Алгоритм вычисляет цифровой отпечаток каждого звука и размещает его в многомерном пространстве, в соотношении с другими отпечатками. Для взаимодействия с человеком многомерное пространство пришлось сплющить до двухмерного.

#hey_note

Больше интересных проектов ниже по ссылке. Экспериментируйте! ??https://goo.gl/goSyNo

Другие статьи канала Hey Machine Learning

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться

Инженерная компания Boston Dynamics 20 февраля 2018 года опубликовала новое видео, где робопес SpotMini открывает дверь, выдерживая испытания ?? В описании к видеоролику Boston Dynamics отмечает, что “это тестирование не раздражает и не вредит роботу”.https://goo.gl/UdC2nP

#hey_news

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться

​TensorFlow Neural Network Playground – это интерактивная визуализация работы нейронных сетей, написанная на скриптовом языке TypeScript с использованием D
3.js библиотеки?

Поэкспериментируйте с нейронной сетью прямо здесь, в своём браузере. Не беспокойтесь, вы ничего не сломаете. Мы вам обещаем © Создатели сервиса

#hey_note

Ссылка на сервис ??https://goo.gl/PBJEhF

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться

​Энтузиаст из Японии – Нао Токуи – создал инструмент на основе нейронной сети, который способен подобрать подходящий звуковой фон для классических картин ? Нао взял датасет видеороликов с полотнами из сервиса Flickr, а также бесплатный каталог звуков Freesound, и пропустил это через готовую нейросеть SoundNet, которая отвечает за связку звуков и объектов.

Оцените результат ?? https://goo.gl/S7xTpE

#hey_note

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться

Genmo (Generative Mosaic) – это сервис, позволяющий обработать изображение или видео в режиме реального времени с помощью нейронных сетей: вы загружаете видеоролик, выбираете шаблон для его рендеринга и получаете обработанный семисекундный клип. Работает сервис очень быстро, но задать свою шаблонную картинку нельзя ??‍♀️

Ссылка на сервис ??https://goo.gl/pzF7aT

#hey_note

Сгенерированный видеоролик ??

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться
Советы ?

от аналитиков Gartner для CIO, которые собираются внедрять ИИ Консалтинговая компания Gartner провела исследование, которое показало, что в 2018 году ожидается значительное увеличение объемов использования искусственного интеллекта в коммерческих целях: 4% директоров по информационным технологиям применяют ИИ, а 46% разрабатывают планы для этого.

“Несмотря на повышенный интерес к технологиям ИИ, ее текущие реализации остаются на довольно низком уровне, – говорит Уит Эндрюс, вице-президент и аналитик Gartner. – Тем не менее, есть потенциал для дальнейшего роста, поскольку ИТ-директора начинают внедрять пилотные программы ИИ: покупая их, создавая самостоятельно или на стороне”.

Четыре совета от аналитиков компании Gartner для тех, кто планирует начать применять искусственный интеллект

? Ставьте достижимые целиНе попадайте в ловушку жестких результатов – таких как прямая финансовая выгода – с проектами ИИ, советует Уит Эндрюс. Лучше сперва стремится к мягким результатам: улучшению бизнес-процессов, повышению удовлетворенности клиентов, финансовой рационализации. ? Повышайте квалификацию персоналаТехнологические достижения часто связаны с сокращением численности персонала. Снижение затрат на рабочую силу привлекательно для руководителей бизнеса, однако может вызвать сопротивление со стороны сотрудников. Революционные преимущества использования ИИ возникнут в ближайшем будущем, что позволит сотрудникам переключиться на более ценные виды деятельности. По прогнозам Gartner, к 2020 году 20% организаций будут выделять штат для работы с нейронными сетями.? Планируйте трансфер знанийБольшинство компаний не подготовлены к внедрению ИИ: они не обладают навыками в области даталогии и планируют привлекать для восполнения пробелов сторонних специалистов. 53% опрошенных ИТ-директоров оценили собственные способности по поиску и обработке данных как самые низкие. “Данные являются топливом для ИИ, поэтому организациям необходимо научится хранить и управлять большими объемами данных для внедрения ИИ”, – говорит Джим Харе, вице-президент по исследованиям в Gartner.? Выбирайте прозрачные решенияПроекты ИИ часто разрабатываются сторонними компаниями. ИТ-директора должны понимать, как работают ИИ-системы и что делает их эффективными. Не всегда можно объяснить все детали аналитической модели – например, глубокой нейронной сети – достаточно предложить некоторую визуализацию возможных вариантов. А в случаях юридических или бухгалтерских решений наличие такого предложения должно быть закреплено законом.

#hey_note

Источник ?? https://goo.gl/YHKFLV

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться
Всем привет ?

​?Суббота – прекрасный день для фильмов об искусственном интеллекте! Приятного просмотра ?

? “Люси / Lucy”“Она – ключ к тайнам вселенной”? Люси, молодая и привлекательная девушка, знакомится с обаятельным парнем, с которым у неё завязывается роман. Однажды ухажер просит её передать кейс некоему мистеру Чену. Девушка становится свидетелем жестоких убийств, а в её животе оказывается партия неизвестного наркотика. Спустя некоторое время пакет внутри нее рвется, и в организм попадает вещество, которое делает Люси самым опасным оружием на планете.

? “Живая сталь / Real Steel”“Чемпионами не рождаются, их собирают”? Будущее. Бокс запрещен из-за своей не гуманности, и на смену боксерам пришли 2000 фунтовые киберроботы. Чарли Кентон, в прошлом боксер, работает в сфере Робобокса промоутером. Однажды судьба сводит его с одиннадцатилетним парнем Максом, который оказался его сыном. Одновременно ему в руки попадает способный робот Атом. Но вскоре герои понимают, что кроме Робобокса существуют и простые свойственные человеку чувства.

? “Сингулярность / Singularity”? Элиас – генеральный директор компании “VA Industries” – занимается робототехникой. В 2020 году он представил всему миру компьютер Хронос, который должен сделать так, чтобы на планете больше не было войн. Однако в процессе работы Хронос изучил Всемирную паутину и пришел к выводу, что главная угроза для нашей планеты – люди. ИИ запустил роботов, которые уничтожили практически все человечество. Спустя девяносто семь лет Калия и Эндрю делают все возможное, чтобы выжить, а также отыскать удивительный мир, о котором слагают легенды и в котором нет роботов-убийц. Но существует ли это место на самом деле?

#hey_movie

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться

Добрый вечер, друзья ☺️Топ-5 новостей прошедшей недели из мира искусственного интеллекта и машинного обучения!

? Автономный квадрокоптер от Skydio ориентируется в самом густом лесу? Google выпустит ИИ, который будет вести переписку в мессенджерах вместо вас? Алгоритм ИИ фиксирует землетрясения лучше сейсмологов? Алгоритм МО помог понять, как взаимодействуют составные части клетки? Новый ИИ DeepMind обучается с рекордной скоростью

#hey_news

Подробнее в нашем блоге ??https://goo.gl/FEaLHF

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться

​В 1956 году – в Стэнфордском университете, США – состоялся семинар, темой которого были логические задачи и способы автоматизации их решения. Именно на этом семинаре впервые ☝? был предложен термин Artificial Intelligence – Искусственный Интеллект.

#hey_note

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться
Нейронные сети повсюду ?

Последние достижения в таких областях ИИ, как распознавание речи и лиц, были сделаны благодаря нейронным сетям – множеству взаимосвязанных базовых информационных процессоров, которые обучаются выполнять задачи, анализируя большие массивы данных.

Но нейросети очень энергозатратны, поэтому они крайне не практичны для карманных устройств. Большинство приложений для смартфонов, основанных на нейросетях, загружают данные на интернет-сервера, которые их обрабатывают и отправляют результаты обратно на ? телефон.

Ученые из Массачусетского технологического института разработали чип, который увеличивает скорость обработки данных нейросетью в 3-7 раз, по сравнению с его предыдущими аналогами, при этом снижая энергопотребление на 94-95 процентов ? Исследователи изменили архитектуру процессора: они использовали метод скалярного произведения, что позволило рассчитывать связи сразу для целого набора данных, не гоняя промежуточные результаты между оперативной памятью и процессором. Новая технология позволит запускать “тяжелые” ИИ-приложения на гаджетах с батарейным питанием, таких как смартфоны и планшеты, не боясь моментальной разрядки устройства.

«Результаты показывают впечатляющие спецификации для энергосберегающей реализации операций свертки с массивами памяти, – говорит вице-президент IBM по ИИ Дарио Гил. – Это, безусловно, даст возможность использовать более сложные сверточные нейронные сети для классификации изображений и видео в IoT в будущем».

#hey_news

Источник ? https://goo.gl/k8uvme

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться
Исследователи обучили робота ?

выполнять задачи, анализируя окружающий мир Группа ученых из Университета Брауна и Массачусетского технологического института работает над созданием системы, помогающей роботам планировать многоэтапные задачи, создавая абстрактные представления об окружающем мире ? Исследователи запрограммировали андроида Anathema Device (Ana) на выполнение ряда примитивных действий: открыть и закрыть шкаф, потянуть рычаг выключателя света, поднять бутылку с водой. Робот не только выполнил требуемые задачи, но и проанализировал окружающую обстановку: машина смогла определить, что двери должны быть закрыты прежде, чем их можно будет открыть, а бутылку с водой нельзя вытащить из шкафа с закрытыми дверцами. Обученная подобным образом машина выстраивает ассоциации между своими навыками и абстрактными понятиями. По мнению ученых, это еще один шаг на пути ? создания полноценного роботизированного сознания, подобного человеческому.

#hey_note

Подробнее ??https://goo.gl/WwcXL8

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться
JetBrains представила бета-версию новой программы для анализа данных на Python ☝?

Компания по производству программного обеспечения JetBrains представила открытую бета-версию Datalore – умной веб-среды для анализа и визуализации данных на языке Python.

“Машинное обучение уверенно захватывает мир: алгоритмы интеллектуального анализа данных стоят за современными коммерческими разработками и исследованиями. Мы разработали приложение, с которым решать задачи машинного обучения легко и приятно: все необходимые инструменты data science доступны из коробки, а умный редактор кода на Python облегчает процесс анализа данных”, заявили разработчики в своем блоге.

Веб-приложении Datalore предлагает все основные инструменты data science и собственную библиотеку datalore.plot, аналогичною ggplot языка R. Некоторые из примечательных функций программы:? Умный редактор кода с подсказками и подсветкой синтаксиса? Поддержка интерактивных подсказок – интеншнов (Intentions), предоставляющих быстрый доступ к функциям, которые с наибольшей вероятностью понадобятся пользователю при решении конкретной задачи? Поддержка инкрементальных вычислений: позволяет не перезагружать весь рабочий проект с нуля при внесении единичных правок? Доступ к различным вычислительным мощностям в зависимости от задачи? Модуль для создания интерактивных карт? Поддержка облачных вычислений и совместной работы над проектами? Автосохранение и встроенная система контроля версийБета-версия приложения Datalore распространяется бесплатно. В дальнейшем разработчики программы планируют взимать плату за объем загруженных данных и за используемые мощности.

#hey_news

Источник ??https://goo.gl/ZWnbAk

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться

На горнолыжном ⛷ курорте Велли Хилли Парк, который находится в часе езды от южнокорейского города Пхенчхан, прошли первые лыжные соревнования среди роботов “Edge of Robot: Ski Robot Challenge”. Восемь команд из исследовательских институтов, университетов и частных компаний состязались за денежный приз в размере $10
000. Участникам нужно было спустится с горы на лыжах, обойти препятствия и финишировать. Победителем турнира стал робот ? Taekwon V, который разработала компания MiniRobot Corp.

https://goo.gl/yfqU3P

#hey_news

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться
Google открыла доступ к средствам для ускорения ?

машинного обучения Американская корпорация Google открыла доступ к бета-версии суперкомпьютера Cloud Tensor Processing Unit (TPU) на облачной ☁️ платформе Google Cloud Platform. Cloud TPU – это семейство аппаратных ускорителей, предназначенных для ускорения и увеличения удельных мощностей программ, использующих машинное обучение. На официальном блоге корпорации сообщается, что производительность одной такой машины достигает 180 000 миллиардов операций в секунду.Плата Cloud TPU имеет 64 ГБ памяти;
скорость работы с данными – 2 400 Гб/с. Эти платы можно использовать самостоятельно или объединять в кластеры для увеличения мощности. Инженеры Google Cloud Platform заявляют ? что с помощью облачных тензорных процессоров можно в разы ускорить обучение моделей МО: запустить на нескольких TPU множество вариантов одной и той же модели и уже через 12 часов отправить в производство самую успешную. Кроме того, в Google позаботились о программистах: разработчики TPU предоставили высокоуровневые API для открытой библиотеки машинного обучения TensorFlow, а также выложили исходный код примеров машинного обучения с TPU и подробную документацию ? для разработки и улучшения своих моделей МО.

Источник https://goo.gl/WsEZRz

#hey_news

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться

Инженерная компания Boston Dynamics обучила своего робопса открывать дверь ?https://goo.gl/p2Ubzx

#hey_news

Hey Machine Learning
Технологии и стартапы
Подписаться
Давайте поиграем ?

с искусственным интеллектом У компании Google есть интересный проект под названием A.I.Experiments, который на простых практических примерах демонстрирует возможности искусственного интеллекта.Так как технологии ИИ, а особенно машинное обучение ☝? в последние годы стали одним из приоритетных направлений разработок Google, корпорация активно применяет их в своих продуктах, а с помощью A.I.Experiments она знакомит пользователей с этими технологиями.В описании проекта говорится: “Мы в A.I.Experiments демонстрируем проекты, а также полезные инструменты и ресурсы, чтобы вдохновлять других на создание новых экспериментов. Здесь собраны коллекции для изучения, причем новые добавляются каждую неделю. Повеселись”.Одним из самых забавных примеров является Giorgio Cam. Это эксперимент, построенный с помощью МО, создает музыку по фото ? Он распознает изображения, маркирует то, что он видит, а потом использует эти маркеры для своих песен. Сыграем в игру? ?

https://goo.gl/P4Ksxx

#hey_note

Рейтинг авторов

  • "Записки Дизайнера" (про дизайн и только про него 157 157 157
  • (Не) только немецкий 157 157 157
  • #анямастерконтента 157 157 157
  • #Фудтех 157 157 157
  • 10 идей и трендов дня 157 157 157
Показать весь рейтинг
Загрузка ...