ИИ-стилист научился генерировать индивидуально подобранные наряды
Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Диего и Adobe Research рассказали об искусственном интеллекте, который не только изучает стиль человека, но и создаёт на его основе цифровую одежду. Система поможет компаниям создавать персонализированные предметы гардероба и прогнозировать модные тенденции.
Сначала исследователи использовали свёрточную нейросеть (CNN), которая проклассифицировала предпочтения пользователей на основе данных о покупках одежды на Amazon в шести категориях: обувь, футболки и брюки для женщин и мужчин. Такая рекомендательная модель используется онлайн-магазинами, предлагая «Другие товары, которые могут вам понравиться».
Затем учёные с помощью полученной информации обучили генеративно-состязательную сеть (GAN) — ИИ, который используется для создания реалистичных изображений. GAN комбинирует две нейросети: одна из них генерирует «образцы», а другая пытается отличить реалистичные изображения от неправдоподобных. Метод позволяет сети самой улучшать качество выдаваемых результатов. Этот алгоритм машинного обучения использовался, к примеру, при создании реалистичных изображений несуществующих голливудских звёзд.
В перспективе GAN поможет интернет-ритейлерам выяснять, чего не хватает клиентам в существующем выборе одежды. Однако для её изготовления исследователям нужно будет понять, как трёхмерно реализовать генерируемые нейросетью двумерные изображения.
К слову, некоторые компании уже позволяют покупателям отправлять личные данные для получения индивидуальных моделей нарядов.
Ранее нейросеть научили распознавать брендовую одежду и аксессуары на фотографиях.
Источник: http://www.cossa.ru/news #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Диего и Adobe Research рассказали об искусственном интеллекте, который не только изучает стиль человека, но и создаёт на его основе цифровую одежду. Система поможет компаниям создавать персонализированные предметы гардероба и прогнозировать модные тенденции.
Сначала исследователи использовали свёрточную нейросеть (CNN), которая проклассифицировала предпочтения пользователей на основе данных о покупках одежды на Amazon в шести категориях: обувь, футболки и брюки для женщин и мужчин. Такая рекомендательная модель используется онлайн-магазинами, предлагая «Другие товары, которые могут вам понравиться».
Затем учёные с помощью полученной информации обучили генеративно-состязательную сеть (GAN) — ИИ, который используется для создания реалистичных изображений. GAN комбинирует две нейросети: одна из них генерирует «образцы», а другая пытается отличить реалистичные изображения от неправдоподобных. Метод позволяет сети самой улучшать качество выдаваемых результатов. Этот алгоритм машинного обучения использовался, к примеру, при создании реалистичных изображений несуществующих голливудских звёзд.
В перспективе GAN поможет интернет-ритейлерам выяснять, чего не хватает клиентам в существующем выборе одежды. Однако для её изготовления исследователям нужно будет понять, как трёхмерно реализовать генерируемые нейросетью двумерные изображения.
К слову, некоторые компании уже позволяют покупателям отправлять личные данные для получения индивидуальных моделей нарядов.
Ранее нейросеть научили распознавать брендовую одежду и аксессуары на фотографиях.
Источник: http://www.cossa.ru/news #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
www.cossa.ru
Новости на Cossa.ru
Новости маркетинга и рекламы на сайте Cossa.ru
Искусственный интеллект сдал экзамен на врача
Созданный китайской компанией iFlyTek ИИ, наравне с выпускниками медицинских вузов успешно сдал экзамен на диплом врача, пишет South China Morning Post. В компании планируют использовать ИИ в сферах образования, медицины и юриспруденции.
iFlyTek Smart Doctor Assistant – китайский аналог американской системы искусственного интеллекта IBM Watson – успешно сдал стандартный экзамен на степень врача, набрав 456 баллов, что существенно больше минимально необходимых 360.
«Мы опередили Watson.Система от IBM никогда не сдавала такие экзамены в США», – заявил председатель правления компании Лю Цинфэн. По его словам, технология, которая позволяет машинам говорить и даже думать, как люди, может быть с равным успехом использована в сфере образования, здравоохранения и юриспруденции.
«Наш ИИ не заменит врачей, он поможет врачам работать эффективнее, аккумулируя опыт самых лучших специалистов», – добавил Лю Цинфэн.
В России разрабатывается похожий проект «CoВrain‑Аналитика» – система искусственного интеллекта, которая будет предлагать возможные диагнозы и формировать персональную терапию для пациентов с заболеваниями мозга. Продукт, на создание которого уже направлено 450 млн рублей, до конца 2018 года будет представлен заказчику – Правительству РФ.
Источник: South China Morning Post #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Созданный китайской компанией iFlyTek ИИ, наравне с выпускниками медицинских вузов успешно сдал экзамен на диплом врача, пишет South China Morning Post. В компании планируют использовать ИИ в сферах образования, медицины и юриспруденции.
iFlyTek Smart Doctor Assistant – китайский аналог американской системы искусственного интеллекта IBM Watson – успешно сдал стандартный экзамен на степень врача, набрав 456 баллов, что существенно больше минимально необходимых 360.
«Мы опередили Watson.Система от IBM никогда не сдавала такие экзамены в США», – заявил председатель правления компании Лю Цинфэн. По его словам, технология, которая позволяет машинам говорить и даже думать, как люди, может быть с равным успехом использована в сфере образования, здравоохранения и юриспруденции.
«Наш ИИ не заменит врачей, он поможет врачам работать эффективнее, аккумулируя опыт самых лучших специалистов», – добавил Лю Цинфэн.
В России разрабатывается похожий проект «CoВrain‑Аналитика» – система искусственного интеллекта, которая будет предлагать возможные диагнозы и формировать персональную терапию для пациентов с заболеваниями мозга. Продукт, на создание которого уже направлено 450 млн рублей, до конца 2018 года будет представлен заказчику – Правительству РФ.
Источник: South China Morning Post #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Новый способ магнитной записи данных позволит создать нейронные сети
Британские ученые открыли новый способ магнитной записи данных, который позволяет хранить любую информацию в нанопроводах. По их словам, это позволит компьютерам обрабатывать информацию со скоростью человеческого мозга, пишет Phys.org.
Многие современные устройства записи данных, например, жесткие диски, используют способ хранения информации, основанный на магнитных состояниях. В этих устройствах используется всего два таких состояния, которые можно привязать к нулю и единице в бинарной системе записи цифровых данных.
Редкие магнитные состояния, где встречаются, например, три южных полюса, представляют собой сложные системы. Они могут действовать аналогично другим сложным системам, существующим в природе, — в том числе таким, как человеческий мозг.
Ученые из лондонского Императорского колледжа разработали метод записи магнитной информации в любой схеме, используя очень маленькое устройство, называемое магнитным силовым микроскопом. По словам ученых, этот метод можно использовать для изучения естественных сложных систем, например, соединяя три южных полюса вместе и наблюдая реакцию системы.
Благодаря новому методу системы магнитных нанопроводов могут функционировать как аппаратные нейронные сети — потенциально более мощные и эффективные, чем современные компьютеры.
«С помощью нового метода мы сможем научиться использовать системы магнитных нанопроводов для решения сложнейших задач, — говорит один из авторов исследования, доктор Джек Гартсайд. — В случае успеха это приведет к тому, что аппаратные нейронные сети станут ближе к реальности».
Источник: hightech.fm #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Британские ученые открыли новый способ магнитной записи данных, который позволяет хранить любую информацию в нанопроводах. По их словам, это позволит компьютерам обрабатывать информацию со скоростью человеческого мозга, пишет Phys.org.
Многие современные устройства записи данных, например, жесткие диски, используют способ хранения информации, основанный на магнитных состояниях. В этих устройствах используется всего два таких состояния, которые можно привязать к нулю и единице в бинарной системе записи цифровых данных.
Редкие магнитные состояния, где встречаются, например, три южных полюса, представляют собой сложные системы. Они могут действовать аналогично другим сложным системам, существующим в природе, — в том числе таким, как человеческий мозг.
Ученые из лондонского Императорского колледжа разработали метод записи магнитной информации в любой схеме, используя очень маленькое устройство, называемое магнитным силовым микроскопом. По словам ученых, этот метод можно использовать для изучения естественных сложных систем, например, соединяя три южных полюса вместе и наблюдая реакцию системы.
Благодаря новому методу системы магнитных нанопроводов могут функционировать как аппаратные нейронные сети — потенциально более мощные и эффективные, чем современные компьютеры.
«С помощью нового метода мы сможем научиться использовать системы магнитных нанопроводов для решения сложнейших задач, — говорит один из авторов исследования, доктор Джек Гартсайд. — В случае успеха это приведет к тому, что аппаратные нейронные сети станут ближе к реальности».
Источник: hightech.fm #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Искусственный интеллект Kian поможет выбрать новый автомобиль от KIA
Корейская компания KIA сообщает о том, что американским клиентам бренда стал доступен чат-бот Kian, который обладает продвинутым искусственным интеллектом. Отмечается, что бот уже доступен для использования в мессенджере Facebook, а в скором времени решение будет внедрено и на официальный портал бренда.
Разработчики отметили, что новый бот Kian имеет некоторые сходства с решением NiroBot, но обладает более продвинутым искусственным интеллектом. Сообщается, что Kian способен предоставить потенциальным покупателям всю необходимую информацию – цены, ставки кредита, специальные предложения, тест-драйвы, официальные видео с моделями бренда, а также варианты покупки дополнительного оборудования. Бот также сможет подсказать расположение ближайшего дилерского центра KIA.
Отмечается, что новый чат-бот Kian способен распознавать голосовые команды, а также запоминать запросы клиентов и на их основе формировать будущие ответы. Сааб Чехаб, вице-президент KIA по маркетингу, уверен, что чат-бот станет намного практичнее, чем общения с консультантом. Новый бот также сможет подсказать клиенту оптимальный семиместный автомобиль, или модель, которая обладает лучшим показателем расхода топлива. Кроме того, модели KIA могут сравниваться с предложениями от конкурентов в ценовом сегменте.
Источник: www.vladtime.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Корейская компания KIA сообщает о том, что американским клиентам бренда стал доступен чат-бот Kian, который обладает продвинутым искусственным интеллектом. Отмечается, что бот уже доступен для использования в мессенджере Facebook, а в скором времени решение будет внедрено и на официальный портал бренда.
Разработчики отметили, что новый бот Kian имеет некоторые сходства с решением NiroBot, но обладает более продвинутым искусственным интеллектом. Сообщается, что Kian способен предоставить потенциальным покупателям всю необходимую информацию – цены, ставки кредита, специальные предложения, тест-драйвы, официальные видео с моделями бренда, а также варианты покупки дополнительного оборудования. Бот также сможет подсказать расположение ближайшего дилерского центра KIA.
Отмечается, что новый чат-бот Kian способен распознавать голосовые команды, а также запоминать запросы клиентов и на их основе формировать будущие ответы. Сааб Чехаб, вице-президент KIA по маркетингу, уверен, что чат-бот станет намного практичнее, чем общения с консультантом. Новый бот также сможет подсказать клиенту оптимальный семиместный автомобиль, или модель, которая обладает лучшим показателем расхода топлива. Кроме того, модели KIA могут сравниваться с предложениями от конкурентов в ценовом сегменте.
Источник: www.vladtime.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Samsung запустит центр для исследования искусственного интеллекта
Известная южнокорейская компания Samsung намерена открыть специальный центр для исследования искусственного интеллекта (ИИ). Об этом пишет издание The Korea Herald со ссылкой на заявление цифрового гиганта.
«Мы создаем центр для поддержки исследований, связанных с искусственным интеллектом, который является базовой технологией для четвертой промышленной революции», – подчеркивается в пресс-релизе Samsung.
В компании также отмечают, что «продолжат удерживать три бизнес-сегмента – бытовую электронику, IT и мобильную связь».
«Будет проведена небольшая перестановка, чтобы оперативно реагировать на изменения рынка и повысить операционную эффективность», – указали в Samsung.
Источник: mir24.tv #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Известная южнокорейская компания Samsung намерена открыть специальный центр для исследования искусственного интеллекта (ИИ). Об этом пишет издание The Korea Herald со ссылкой на заявление цифрового гиганта.
«Мы создаем центр для поддержки исследований, связанных с искусственным интеллектом, который является базовой технологией для четвертой промышленной революции», – подчеркивается в пресс-релизе Samsung.
В компании также отмечают, что «продолжат удерживать три бизнес-сегмента – бытовую электронику, IT и мобильную связь».
«Будет проведена небольшая перестановка, чтобы оперативно реагировать на изменения рынка и повысить операционную эффективность», – указали в Samsung.
Источник: mir24.tv #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Разработчик из Новой Зеландии создал виртуального политика
Программист из Новой Зеландии Ник Гарритсен создал первого в мире виртуального политика.
Виртуальный политик – это бот по имени Сэм, пообщаться с которым можно через мессенджер Facebook. По утверждению разработчика, Сэм — виртуальная женщина-политик, которая обязательно примет участие в следующих всеобщих выборах в 2020 году.
Технические подробности о новом боте Герритсен не раскрывает, утверждая лишь, что при его создании использовались технологии искусственного интеллекта. Благодаря этому Сэм постоянно обучается, запоминает и анализирует вопросы и ответы своих собеседников.
Как отмечает издание, Сэм пока способна говорить на ограниченное число тем, причем не может трактовать задаваемые вопросы. Список вопросов, на которые Сэм уверенно дает ответы, опубликован на сайте политика. На вопросы не из списка виртуальная женщина-политик либо не отвечает, либо дает очень странные ответы.
На вопросы из списка новозеландская Сэм отреагировала хотя и с задержкой, но адекватно. На просьбу рассказать о дате следующих выборов, она дала исчерпывающую информацию. На вопрос о глобальном изменении климата Сэм ответила, что к 2100 году средняя температура вырастет на два градуса Цельсия, а уровень моря поднимется на 0,5 метра.
Источник: zn.ua #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Программист из Новой Зеландии Ник Гарритсен создал первого в мире виртуального политика.
Виртуальный политик – это бот по имени Сэм, пообщаться с которым можно через мессенджер Facebook. По утверждению разработчика, Сэм — виртуальная женщина-политик, которая обязательно примет участие в следующих всеобщих выборах в 2020 году.
Технические подробности о новом боте Герритсен не раскрывает, утверждая лишь, что при его создании использовались технологии искусственного интеллекта. Благодаря этому Сэм постоянно обучается, запоминает и анализирует вопросы и ответы своих собеседников.
Как отмечает издание, Сэм пока способна говорить на ограниченное число тем, причем не может трактовать задаваемые вопросы. Список вопросов, на которые Сэм уверенно дает ответы, опубликован на сайте политика. На вопросы не из списка виртуальная женщина-политик либо не отвечает, либо дает очень странные ответы.
На вопросы из списка новозеландская Сэм отреагировала хотя и с задержкой, но адекватно. На просьбу рассказать о дате следующих выборов, она дала исчерпывающую информацию. На вопрос о глобальном изменении климата Сэм ответила, что к 2100 году средняя температура вырастет на два градуса Цельсия, а уровень моря поднимется на 0,5 метра.
Источник: zn.ua #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Как мы обучаем нейронные сети? Градиентный спуск https://towardsdatascience.com/how-do-we-train-neural-networks-edd985562b73 #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Medium
How do we ‘train’ neural networks ?
I. Introduction
Lenovo инвестирует в развитие технологий искусственного интеллекта
Компания Lenovo объявила о новых инициативах по использованию технологий искусственного интеллекта (ИИ) для увеличения продуктивности и решения задач своих заказчиков.
В недавнем исследовании 76% респондентов отметили, что технологии ИИ играют ключевую роль в формировании операционной стратегии компании, а 64% назвали эту технологию фундаментальной для обеспечения долгосрочного роста их организации. Ожидается, что к 2020 году всего в мире будет накоплено около 44 триллионов гигабайт данных, и у компаний уже давно появилась потребность в глубоком анализе этих данных. Эта задача может быть решена посредством использования инфраструктуры для высокопроизводительных вычислений (HPC), которая способна эффективно обрабатывать большие объемы поступающей информации и обеспечивать необходимые потребности бизнеса и науки для достижения высоких результатов.
Кирк Скауген, президент Lenovo Data Center Group: «Искусственный интеллект уже оказывает значительное влияние на традиционные бизнес-стратегии и научные исследования. Большинство руководителей высшего звена считают развитие этого направления приоритетной задачей на следующий год. Чтобы эффективно использовать огромные объемы данных, доступные сегодня организациям, необходимо применять ИИ как средство достижения успеха в конкурентной бизнес-среде. С помощью наших глобальных центров инноваций ИИ и широкого портфеля продуктов и услуг, мы помогаем заказчикам внедрять технологии ИИ».
Источник: www.crn.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Компания Lenovo объявила о новых инициативах по использованию технологий искусственного интеллекта (ИИ) для увеличения продуктивности и решения задач своих заказчиков.
В недавнем исследовании 76% респондентов отметили, что технологии ИИ играют ключевую роль в формировании операционной стратегии компании, а 64% назвали эту технологию фундаментальной для обеспечения долгосрочного роста их организации. Ожидается, что к 2020 году всего в мире будет накоплено около 44 триллионов гигабайт данных, и у компаний уже давно появилась потребность в глубоком анализе этих данных. Эта задача может быть решена посредством использования инфраструктуры для высокопроизводительных вычислений (HPC), которая способна эффективно обрабатывать большие объемы поступающей информации и обеспечивать необходимые потребности бизнеса и науки для достижения высоких результатов.
Кирк Скауген, президент Lenovo Data Center Group: «Искусственный интеллект уже оказывает значительное влияние на традиционные бизнес-стратегии и научные исследования. Большинство руководителей высшего звена считают развитие этого направления приоритетной задачей на следующий год. Чтобы эффективно использовать огромные объемы данных, доступные сегодня организациям, необходимо применять ИИ как средство достижения успеха в конкурентной бизнес-среде. С помощью наших глобальных центров инноваций ИИ и широкого портфеля продуктов и услуг, мы помогаем заказчикам внедрять технологии ИИ».
Источник: www.crn.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Искусственный интеллект научили избегать безвыходных ситуаций
Машинное обучение позволило в последние годы совершить огромный прогресс во многих областях. Алгоритмам необходимы большие наборы тренировочных данных и множество попыток, в которых он обучается выполнению задач в разных условиях. Такой подход позволяет получать в результате более эффективные алгоритмы, чем те, чье поведение запрограммировано «вручную», но помимо большого времени обучения это имеет еще один недостаток — нередко алгоритм во время очередной попытки приходит в необратимое состояние, и разработчик должен сбросить его и среду к исходному состоянию.
Группа под руководством Сергея Левина (Sergey Levine) из Google Brain и Калифорнийского университета в Беркли предложила научить алгоритмы самостоятельно решать проблему перезапуска после неуспешного выполнения задачи и минимизировать количество сбросов к исходному состоянию. Основа метода состоит в том, что алгоритм учится не только правильно выполнять поставленную задачу, но и возвращаться из текущего состояния в исходное.
Для этого исследователи предлагают программировать алгоритм таким образом, чтобы его поведение обуславливалось двумя компонентами: планировщиком, отвечающим непосредственно за поставленную задачу, и планировщиком, который определяет, сможет ли алгоритм пройти цепочку действий в обратную сторону. Действие первого планировщика рассматривается как безопасное только в случае, если после него систему можно вернуть в исходное состояние. Если действие ведет к необратимым последствиям, второй планировщик прекращает его. Если же система все же вошла в необратимое состояние, алгоритм может совершить полную перезагрузку окружения и окажется в исходной позиции.
Источник: nplus1.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Машинное обучение позволило в последние годы совершить огромный прогресс во многих областях. Алгоритмам необходимы большие наборы тренировочных данных и множество попыток, в которых он обучается выполнению задач в разных условиях. Такой подход позволяет получать в результате более эффективные алгоритмы, чем те, чье поведение запрограммировано «вручную», но помимо большого времени обучения это имеет еще один недостаток — нередко алгоритм во время очередной попытки приходит в необратимое состояние, и разработчик должен сбросить его и среду к исходному состоянию.
Группа под руководством Сергея Левина (Sergey Levine) из Google Brain и Калифорнийского университета в Беркли предложила научить алгоритмы самостоятельно решать проблему перезапуска после неуспешного выполнения задачи и минимизировать количество сбросов к исходному состоянию. Основа метода состоит в том, что алгоритм учится не только правильно выполнять поставленную задачу, но и возвращаться из текущего состояния в исходное.
Для этого исследователи предлагают программировать алгоритм таким образом, чтобы его поведение обуславливалось двумя компонентами: планировщиком, отвечающим непосредственно за поставленную задачу, и планировщиком, который определяет, сможет ли алгоритм пройти цепочку действий в обратную сторону. Действие первого планировщика рассматривается как безопасное только в случае, если после него систему можно вернуть в исходное состояние. Если действие ведет к необратимым последствиям, второй планировщик прекращает его. Если же система все же вошла в необратимое состояние, алгоритм может совершить полную перезагрузку окружения и окажется в исходной позиции.
Источник: nplus1.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
В Беларуси сняли фильм по сценарию нейросети
Белорусская кинокомпания RitZEED сняла короткометражку по сценарию, который написала нейросеть. Фильм под названием «Завод станкостроительных станков» опубликован на YouTube-канале студии.
«Весь сценарий написан нейросетью, авторские права у нее», – говорится в подписи к трехминутному видео.
В картине показана история героев с именами Джонни, Джо, мистер Блундин, Морфеус, Джон Рут. Сюжет фильма не поддается пересказу, поскольку написанный нейросетью текст является абсурдным.
«Ты собираешься просто подобрать свои полицейские стекли? Я не привел тебя в полицейском себя», – так выглядит один из диалогов картины.
Интернет-пользователи положительно оценили работу белорусской кинокомпании и выразили надежду увидеть продолжение.
Источник: mir24.tv #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Белорусская кинокомпания RitZEED сняла короткометражку по сценарию, который написала нейросеть. Фильм под названием «Завод станкостроительных станков» опубликован на YouTube-канале студии.
«Весь сценарий написан нейросетью, авторские права у нее», – говорится в подписи к трехминутному видео.
В картине показана история героев с именами Джонни, Джо, мистер Блундин, Морфеус, Джон Рут. Сюжет фильма не поддается пересказу, поскольку написанный нейросетью текст является абсурдным.
«Ты собираешься просто подобрать свои полицейские стекли? Я не привел тебя в полицейском себя», – так выглядит один из диалогов картины.
Интернет-пользователи положительно оценили работу белорусской кинокомпании и выразили надежду увидеть продолжение.
Источник: mir24.tv #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python