Привет, Хабр! Мы продолжаем рассказывать о новых трендах в BI, и сегодня речь пойдет о расширении возможностей аналитических систем и кастомизации дашбордов под конкретные (и порой уникальные) задачи клиентов. Для этого необходимо работать на стыке DS и BI, а значит — в BI должен быть базовый набор ML- инструментов (Machine Learning), доступных не только суровым математикам, но и бизнес-аналитикам. В этой статье мы рассмотрим возможные варианты пересечения сфер BI и DS для проведения более глубокой аналитики, с плюсами и минусами, а также покажем основные подходы к внедрению ML в BI на уровне стандартного функционала.
Искусственный интеллект
AI, ANN и иные формы искусственного разума
- Новые
- Лучшие
- Все
- ≥0
- ≥10
- ≥25
- ≥50
- ≥100
Видеозапись серии вебинаров The A-Z of Data — блок MLOps
Приветствую всех!
На протяжении последних нескольких месяцев, мы командой Data Phoenix, провели ряд вебинаров посвященных MLOps в рамках серии «The A-Z of Data».
Сегодня я хочу поделиться всеми видеозаписями прошедших вебинаров, а также пригласить на предстоящий, который будет посвящен MLOps инструменту — Pachyderm. Также буду благодарен за пожелания в комментариях тем, на которые вам было бы интересно послушать предстоящие вебинары.
Вебинар «Pachyderm in production: lessons learned»
Команда Data Phoenix Events приглашает всех, 29 сентября в 19:00, на технический вебинар из серии "The A-Z of Data", который будет посвящен MLOps инструменту - Pachyderm.
Говорит и показывает Yandex Scale 2021: текстовая трансляция и видео
Сегодня смотрим и читаем Yandex Scale 2021 — онлайн-конференцию про облачные технологии: инфраструктурные и платформенные, нативные и основанные на машинном обучении. И, конечно, про безопасность. Каждому из этих сегментов посвящён свой трек. О том, как развивается платформа и как мы надстраиваем новые блоки над базовой архитектурой, можно будет узнать из главного доклада в самом начале конференции. А дальше вас ждёт более 30 технических выступлений от наших экспертов, партнёров и клиентов.
Мы, levashove и Loxmatiymamont, в ближайшие семь часов будем вести для вас текстовую трансляцию, делиться впечатлениями и комментировать самые интересные новости.
Читать не надо слушать: как работает распознавание речи ВКонтакте
Прочитать текстовое сообщение — быстрее, чем прослушать голосовое. Ещё по тексту удобнее искать и уточнять детали. Воспринимать числа, адреса, номера телефонов и подобную информацию тоже проще в написанном виде. С другой стороны, записать голосовое зачастую удобнее, чем напечатать сообщение — ведь это можно делать параллельно с другими занятиями, на ходу или за рулём.
Автоматическое распознавание речи помогает преодолеть этот разрыв. Технология переводит устную речь в текст, а дальше с ним можно делать что вздумается: хоть выводить расшифровку, хоть передавать в поиск, хоть преобразовывать в команды для техники. Или, как в нашем случае, помогать пользователям общаться.
Меня зовут Надя Зуева, я занимаюсь голосовыми технологиями ВКонтакте. В этой статье расскажу, как работает наше распознавание голосовых сообщений: какие модели мы используем, на каких данных их обучаем и какие оптимизации применили для быстрой работы в проде.
В ближайшем будущем любой человек сможет клонировать свой голос при помощи ИИ
Мы уже писали о том, что искусственный интеллект дает возможность синтезировать голос известных людей. Использовать эту технологию можно, в частности, для озвучки персонажей в фильмах и мультфильмах. Актерам-людям даже делать ничего не придется — просто потребуется наговорить под запись определенный объем слов, что послужит базой для обучения нейросети.
Но, как оказалось, сделать то же самое может и обычный человек — правда, не сейчас, а в ближайшем будущем. Речь уже не об озвучке, а просто о «клонировании» своего голоса, который сможет использовать, например, цифровой ассистент.
ИИ в качестве тренера: советы и мотивационные беседы для чемпионов
Компания SportsBettingDime в партнерстве с OpenAI работает над спортивным проектом с привлечением технологий искусственного интеллекта. Цель проекта — создание цифрового спортивного тренера, который способен мотивировать команду или же давать полезные советы, которые помогают вырвать победу у противника. В перспективе наработки проекта планируется использовать для бизнеса.
Проект базируется на GPT-3, это уже третье поколение алгоритма обработки языка от OpenAI. В прошлом году GPT-3 наиболее масштабной и продвинутой языковой моделью в мире. К сожалению, она может работать лишь для решения задач на английском языке. Ну а о подробностях проекта — под катом.
Таким может быть ИИ для Warhammer 40k
Вы хотели бы оттачивать мастерство, пробовать новые стратегии в настольной версии Warhammer, играя против ИИ? Программист и фанат Warhammer начинает обучать ИИ для девятого издания этой игры.
Пока у нас стартует курс по Machine Learning и Deep Learning, приглашаем посмотреть на общий план проекта и рассуждения разработчика.
Новый запуск курса Natural Language Processing
TL;DR: Этой осенью сообщество Open Data Science и компания Huawei делают новый запуск курса. Регистрироваться на сайте ODS.ai
Как мы фронтиры науки с помощью тематического моделирования искали
Некоторое время назад перед нашей NLP-командой была поставлена необычная задача: построения системы определения фронтиров науки. Некоторые из нас до постановки задачи ни разу даже не слышали слово «фронтир», и мы начали с того, что стали разбираться, что оно значит. Буквальное историческое определение слова frontier – это граница между освоенными и неосвоенными поселенцами свободными землями на Диком Западе. Естественно, от этого буквального определения нам была интересна только часть про границу между освоенным и неосвоенным, она же «передний край науки». Получается, перед нами была поставлена задача автоматически определить, где проходит этот передний край.
Фотогалерея на максималках
~1 год назад я начал разрабатывать свою фотогалерею (песочницу для теста всяких технологий). Данная статья – это описание её архитектуры, а также различные твики/лайфхаки/микрогайды которые я узнал за время разработки + немного про производительность.
Как мы “повернули реки вспять” на Emergency DataHack 2021, объединив гидрологию и AutoML
Хабр, привет!
Под катом хотелось бы поговорить об опыте участия нашей команды из лаборатории моделирования природных систем Национального центра когнитивных разработок Университета ИТМО в хакатоне Emergency DataHack 2021. И победы в нём :)
Нейроморфные вычисления и их успехи
Идеи философов о человеческом разуме привели к вере в то, что рациональное мышление можно описать, пользуясь алгебраическими или логическими механизмами. Позже, с появлением электронных приборов, компьютеров и закона Мура, человечество попало в состояние постоянного ожидания того, что вот ещё немного — и появится машина, разум которой сравним с человеческим. Некоторые объявляли разумные машины спасителями человечества, а некоторые видели в этих машинах источник великого бедствия, так как полагали, что появление на Земле второй разумной сущности приведёт к уничтожению первой, то есть — людей.
Как увидеть в фильме больше, чем способен человеческий глаз?
Обращали ли вы когда-нибудь внимание на то, сколько всего в кадре упускает наш мозг при просмотре фильма? Каждый раз, когда вы пересматриваете своё любимое кино, вы замечаете что-то новое.
Возьмём для примера великое – “Назад в будущее”. Главное, что захватывает в фильме, это, конечно, сюжет. Но во сколько лет на какой просмотр вы узнали, что в конце фильма магазин "Две сосны" поменял своё название на "Одинокая сосна"? Это происходит потому, что Марти сбивает дерево на ферме Пибоди, влетев в прошлое на DeLorean DMC-12. В первый раз это тяжеловато увидеть, но это важная деталь сюжета.
А помните ли вы диван, на котором так уютно сидели “Друзья” в квартире Моники и Рейчел? Наверняка, у нас всех в памяти хранится его общий вид, но когда заходишь в магазин и хочешь купить такой же, вряд ли вспомнишь всё в деталях.
В момент просмотра фильма, мы часто сфокусированы на сюжете и происходящем на переднем плане, из-за чего можем упускать детали, без которых фильм может показаться не столь продуманным.
Но не беспокойтесь. В 2021 это больше не проблема, ведь теперь есть платформа компьютерного зрения Layer, которая смотрит кино вместе с вами. От неё никаким деталям не спрятаться и не скрыться. Давайте заглянем “под капот”?
Нейродайджест: главное из области машинного обучения за август 2021
Новая архитектура-генералист для работы с комбинированными типами данных от DeepMind, генерация внешности от младенчества до глубокой старости, синтез фотореалистичных изображений по наброску и многое другое в августовской подборке.
Как нейросети помогают делать ремастеры
Наиболее очевидный способ освежить игру — увеличить в ней разрешение, обновить текстуры и можно снова выкладывать в стор. В том числе по этой причине GTA V выходит уже на третьем поколении консолей, но сейчас не об этом.
Есть примеры и легендарных проектов, которым переиздание было просто необходимо. Среди таких, например, Mass Effect Legendary Edition. Игра стала одним из первых AAA-ремастеров, где разработчики, чтобы облегчить себе жизнь, использовали нейросети для апскейлинга текстур. Наткнулись на подробный разбор, что это за технология, чем отличается от DLSS и как работает. Примеры тоже имеются. Подробности — под катом.
Возможное будущее ИИ, Python как модель мышления или незаслуженно забытый Акинатор
В процессе познания нейронных сетей я практически не увидел информации о том, чтобы кто-то приближался или хотя бы шёл к созданию сущности, похожей на настоящий ИИ. Большая часть задач, которые решаются нейросетями, это довольно тривиальные вещи, вроде распознавания объектов, имитации чего-либо, автоматизации какой-то задачи с условиями или предсказания поведения объектов, чьи математические модели слишком сложны для моделирования и/или вообще неизвестны.
Однако что же с исследовательской частью проблемы? Где и как люди отвечают на вопрос "Как улучшить сам ИИ, чтобы было легче выполнять задачи?" или "Есть ли что-то, что можно добавить в основу ИИ, кроме структуры нейронов и принципов их взаимодействия?"
Крупные IT-корпорации замораживают некоторые ИИ-проекты по этическим соображениям
Уровень развития искусственного интеллекта сейчас достиг таких высот, что руководителям IT-корпораций иногда приходится жать на «красную кнопку». То есть, останавливать реализацию некоторых проектов с применением искусственного интеллекта, чаще всего — по этическим соображениям.
И речь здесь вовсе не о проблемах, красочно показанных Джеймсом Кэмероном в «Терминаторе». Искусственный интеллект неспособен угрожать человечеству хотя бы потому, что это слабая форма ИИ, а не полноценный разум. Все немного проще — мы говорим о синтезе голосов, максимально приближенных к оригиналу, алгоритмам отбора людей, которым стоит (или нет) предоставить кредит и т.п.
Простая нейронка без библиотек и многомерных массивов
Руководство? Гайд? В общем описание моего опыта создания простой, а главное понятной любому новичку нейросети :)
Дисклеймер: хочу сказать, что смысл этой статьи не в правильном способе создания нейросетей, таких статей сотни, а в способе понять, что такое нейросети и наконец перейти от теории к практике.
Летняя стажировка для робототехников в Dragon Tree Labs
Наступление осени ознаменовало начало нового учебного года. И по давней школьной традиции, мы решили написать сочинение на тему: «Как я провел лето». А этим летом в компании Dragon Tree Labs прошла первая летняя стажировка для студентов старших курсов, которые решили связать свою жизнь с робототехникой.
Стажеры работали над 2 проектами: команда #1 с роботом Richy – робот с open source кодом для программирования, а команда #2 - работала с Квадрупедом Unitree Robotics A1 и получила задачи по управлению этим роботом-собакой, навигации и обучению его новым командам.
Что из этого получилось, читайте в статье, где мы собрали фидбек стажеров о полученных навыках и опыте.
Вклад авторов
-
alizar 3983.0 -
marks 2200.4 -
3Dvideo 891.0 -
BarakAdama 640.0 -
ilya42 618.0 -
AlexeyR 597.0 -
Pochtoycom 523.8 -
ZlodeiBaal 502.0 -
ivansychev 482.7 -
Syurmakov 448.0