Искусственный интеллект: что нам обещают и чем мы рискуем
В начале этого года 116 светил от мира технологий подписали открытое письмо с призывом к ООН запретить «смертоносные автономные оружейные системы». Они считают, что подобные могут привести к вооруженным конфликтам невиданных масштабов. Independent отметил, что «впервые эксперты по искусственному интеллекту и робототехнические компании приняли совместное решение по этому вопросу».
Но не все наблюдатели обеспокоены настолько. Эндрю Ын, до недавних пор работавший главным ученым в Baidu, пришел к выводу, что беспокоиться о роботах-убийцах — это как беспокоиться о перенаселенности на Марсе, и у нас будет достаточно времени, чтобы это осознать.
В первые годы 21 века немногие темы вызывали больше интереса или дебатов энергичнее, чем искусственный интеллект, начиная даже с самого понимания термина. В этом марте один из наблюдателей заметил, что «существует примерно столько же определений ИИ, сколько и ученых, разрабатывающих эту технологию». Робби Уайтинг, основатель консалтинговой компании Junior, утверждает, что «ИИ — это не просто громкое словечко — он изменит мир».
Хотя преувеличения действительно имеют место, ИИ уже перестраивает целые сферы деятельности, например, транспорт, финансы и здравоохранение. Главный технический директор Facebook полагает, что ИИ «может решать проблемы, масштабы которых охватывают всю планету». Илон Маск, между тем, утверждает, что «ИИ представляет фундаментальный риск для существования человеческой цивилизации». Большинство технологий не являются ни полезными, ни вредоносными — важно лишь то, кто их использует и почему.
Мало кто не согласен с тем, что ИИ развивается гораздо быстрее, чем мы пытаемся понять его сложную природу, многочисленные аспекты и далеко идущие последствия для национальной безопасности. В недавнем докладе Грегори Аллена и Таниэля Чана, аспирантов Гарвардского университета, есть призыв к правительству создать нечто вроде корпорации RAND для ИИ.
Исследователи RAND, в свою очередь, подписываются под словами гарвардской команды.
Они предлагают рассмотреть четыре области, в которых влияние ИИ может быть значительным, но неопределенным.
Рабочие места
Кай Фу Ли, председатель SinovationVentures, считает, что ИИ «направлен на крупномасштабное сокращение рабочих мест», при этом концентрируя богатства в руках компаний, которые развивают либо принимают ИИ. Другие считают, что подобные страхи присутствовали при появлении всех меняющих мир технологий вплоть до печатного станка в 15 веке.
Economist убеждает читателей в том, что «ИИ создает спрос на работу», и растущее число людей во всем мире «предоставляет цифровые услуги в Интернете». Какие компании и страны будут процветать в эпоху ИИ? Какие сегменты исчезнут, изменятся, будут созданы? Как изменится природа работы?
Военное дело
Сторонник боевых беспилотников утверждают, что такое оружие может поражать цели с гораздо более высокой точностью, чем люди; и чем крупнее роль, которую они играют в театре боевых действий, тем реже техники будут использовать их во вред.
Но что, если такое оружие станет независимым и будет работать самостоятельно, без вмешательства человека? Не приведет ли удаление людей из списка военного персонала к еще более суровой и неудержимой гонке вооружений?
Открытое письмо, опубликованное в ходе Международной совместной конференции по искусственному интеллекту в 2015 году, предупредило, что автономное оружие «не требует дорогостоящего или труднодоступного сырья, поэтому станет повсеместным и дешевым для всех значительных военных сил для массового производства». Будет ли эпоха с автоматизированным оружием более мирной или более воинственной?
Исследователи RAND призывают к аналитической структуре и международным усилиям, посвященным использованию боевых беспилотников высокой дальности в борьбе с терроризмом и точечных убийствах.
Принятие решений
Политики постоянно сталкиваются с огромным числом выборов и мотивов — в дни социальных сетей их много больше, чем двадцать лет назад. Такая информационная перегрузка не позволяет совлад
В начале этого года 116 светил от мира технологий подписали открытое письмо с призывом к ООН запретить «смертоносные автономные оружейные системы». Они считают, что подобные могут привести к вооруженным конфликтам невиданных масштабов. Independent отметил, что «впервые эксперты по искусственному интеллекту и робототехнические компании приняли совместное решение по этому вопросу».
Но не все наблюдатели обеспокоены настолько. Эндрю Ын, до недавних пор работавший главным ученым в Baidu, пришел к выводу, что беспокоиться о роботах-убийцах — это как беспокоиться о перенаселенности на Марсе, и у нас будет достаточно времени, чтобы это осознать.
В первые годы 21 века немногие темы вызывали больше интереса или дебатов энергичнее, чем искусственный интеллект, начиная даже с самого понимания термина. В этом марте один из наблюдателей заметил, что «существует примерно столько же определений ИИ, сколько и ученых, разрабатывающих эту технологию». Робби Уайтинг, основатель консалтинговой компании Junior, утверждает, что «ИИ — это не просто громкое словечко — он изменит мир».
Хотя преувеличения действительно имеют место, ИИ уже перестраивает целые сферы деятельности, например, транспорт, финансы и здравоохранение. Главный технический директор Facebook полагает, что ИИ «может решать проблемы, масштабы которых охватывают всю планету». Илон Маск, между тем, утверждает, что «ИИ представляет фундаментальный риск для существования человеческой цивилизации». Большинство технологий не являются ни полезными, ни вредоносными — важно лишь то, кто их использует и почему.
Мало кто не согласен с тем, что ИИ развивается гораздо быстрее, чем мы пытаемся понять его сложную природу, многочисленные аспекты и далеко идущие последствия для национальной безопасности. В недавнем докладе Грегори Аллена и Таниэля Чана, аспирантов Гарвардского университета, есть призыв к правительству создать нечто вроде корпорации RAND для ИИ.
Исследователи RAND, в свою очередь, подписываются под словами гарвардской команды.
Они предлагают рассмотреть четыре области, в которых влияние ИИ может быть значительным, но неопределенным.
Рабочие места
Кай Фу Ли, председатель SinovationVentures, считает, что ИИ «направлен на крупномасштабное сокращение рабочих мест», при этом концентрируя богатства в руках компаний, которые развивают либо принимают ИИ. Другие считают, что подобные страхи присутствовали при появлении всех меняющих мир технологий вплоть до печатного станка в 15 веке.
Economist убеждает читателей в том, что «ИИ создает спрос на работу», и растущее число людей во всем мире «предоставляет цифровые услуги в Интернете». Какие компании и страны будут процветать в эпоху ИИ? Какие сегменты исчезнут, изменятся, будут созданы? Как изменится природа работы?
Военное дело
Сторонник боевых беспилотников утверждают, что такое оружие может поражать цели с гораздо более высокой точностью, чем люди; и чем крупнее роль, которую они играют в театре боевых действий, тем реже техники будут использовать их во вред.
Но что, если такое оружие станет независимым и будет работать самостоятельно, без вмешательства человека? Не приведет ли удаление людей из списка военного персонала к еще более суровой и неудержимой гонке вооружений?
Открытое письмо, опубликованное в ходе Международной совместной конференции по искусственному интеллекту в 2015 году, предупредило, что автономное оружие «не требует дорогостоящего или труднодоступного сырья, поэтому станет повсеместным и дешевым для всех значительных военных сил для массового производства». Будет ли эпоха с автоматизированным оружием более мирной или более воинственной?
Исследователи RAND призывают к аналитической структуре и международным усилиям, посвященным использованию боевых беспилотников высокой дальности в борьбе с терроризмом и точечных убийствах.
Принятие решений
Политики постоянно сталкиваются с огромным числом выборов и мотивов — в дни социальных сетей их много больше, чем двадцать лет назад. Такая информационная перегрузка не позволяет совлад
👍1
Искусственный интеллект оказался эффективнее настоящих юристов
Искусственный интеллект Case Cruncher Alpha оказался эффективнее настоящих юристов в решении дел, связанных с неправильными выплатами по страховкам.
В поединке с искусственным интеллектом сошлись 100 юристов и юридических фирм. Специалистам и программе были представлены основные факты по сотням дел, связанных с неправильными выплатами по страховкам. Участников попросили предсказать, разрешит ли финансовый омбудсмен эти претензии. В итоге было составлено 775 прогнозов, по результатам которых победил искусственный интеллект.
Case Cruncher Alpha добился коэффициента точности 86,6%, тогда как у юристов этот показатель составил всего 66,3%.
Стоит отметить, что программа была разработана не известной корпорацией, а группой из четырех студентов Кембриджского университета. Начинали они с простого чат-бота, который отвечал на юридические вопросы.
Ранее ученые из университета Аделаиды научили искусственный интеллект предсказывать смерть пациента по результатам компьютерной томографии грудной клетки. #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Искусственный интеллект Case Cruncher Alpha оказался эффективнее настоящих юристов в решении дел, связанных с неправильными выплатами по страховкам.
В поединке с искусственным интеллектом сошлись 100 юристов и юридических фирм. Специалистам и программе были представлены основные факты по сотням дел, связанных с неправильными выплатами по страховкам. Участников попросили предсказать, разрешит ли финансовый омбудсмен эти претензии. В итоге было составлено 775 прогнозов, по результатам которых победил искусственный интеллект.
Case Cruncher Alpha добился коэффициента точности 86,6%, тогда как у юристов этот показатель составил всего 66,3%.
Стоит отметить, что программа была разработана не известной корпорацией, а группой из четырех студентов Кембриджского университета. Начинали они с простого чат-бота, который отвечал на юридические вопросы.
Ранее ученые из университета Аделаиды научили искусственный интеллект предсказывать смерть пациента по результатам компьютерной томографии грудной клетки. #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Нейросеть вместо препода, игра вместо зубрежки: как искусственный интеллект изменит образование
Индивидуальные занятия с преподавателем — один из самых эффективных методов обучения. В условиях традиционной образовательной системы невозможно обеспечить всех учеников личными тьюторами или репетиторами. Во-первых, просто нет достаточного количества подготовленных преподавателей. Во-вторых, такие занятия обычно стоят достаточно дорого, и они по карману далеко не каждой семье.
Но благодаря развитию искусственного интеллекта индивидуальные тьюторы в будущем могут появиться абсолютно у всех.
Так называемые интеллектуальные обучающие системы (intelligent tutoring systems) уже создаются. В бразильской умной системе Geekie есть видеоуроки, подготовленные преподавателями из топовых бразильских школ, задания и тесты. Система охватывает всю школьную программу и помогает ученикам подготовиться к выпускным экзаменам. Если школьник что-то не понял, он может переслушать материал или переделать проваленный тест.
Если школьник хочет поступить на экономический факультет, Geekie сделает акцент на экономику и математику, а будущим врачам даст более сложные задания по биологии и химии.
Американская платформа Knewton действует по схожим принципам и пытается внедрить интеллектуальные обучающие системы в университетское образование. Разработчики Knewton создают курсы, содержание которых и студенты, и преподаватели могут адаптировать в соответствии со своими целями. Компания Dreambox сделала интеллектуальную систему, которая учит школьников математике. А австралийский стартап Smart Sparrow разработал открытую платформу, которая позволяет преподавателям самим создавать интерактивные курсы и использовать интеллектуальные возможности системы, чтобы адаптировать учебные планы под каждого учащегося. На платформе разработано уже более десятка курсов, в основном университетского уровня.
Что это изменит
— У учащихся будет возможность выбирать. Можно будет построить и постоянно менять полностью индивидуальную траекторию обучения со школы до вуза, а при желании — не прекращать учиться никогда, имея пожизненный доступ к вашему индивидуальному «преподавателю» через смартфон или компьютер.
Вы постоянно сможете выбирать все новые курсы, а умная и знакомая с вашими знаниями и интересами система будет каждый раз адаптировать их лично под вас.
— Такие системы повышают эффективность обучения. В Университете Алабамы экзамен после внедрения курсов платформы Knewton успешно сдали на 20% больше студентов, чем в предыдущие годы. А в Северо-Восточном университете Иллинойса студенты, использовавшие Knewton, сдали экзамены в среднем на 12,5 балла (по 100-балльной шкале) выше, чем их однокурсники, которые не пробовали пользоваться системой.
— Учителя смогут учиться у ИИ. Когда система определенным образом меняет учебный план, люди могут узнать, какие факторы — например, знания ученика, его потребности или эмоциональное состояние — повлияли на ее решение, и посоветовать обычным учителям в схожих ситуациях повторять действия компьютера.
Источник: news.rambler.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Индивидуальные занятия с преподавателем — один из самых эффективных методов обучения. В условиях традиционной образовательной системы невозможно обеспечить всех учеников личными тьюторами или репетиторами. Во-первых, просто нет достаточного количества подготовленных преподавателей. Во-вторых, такие занятия обычно стоят достаточно дорого, и они по карману далеко не каждой семье.
Но благодаря развитию искусственного интеллекта индивидуальные тьюторы в будущем могут появиться абсолютно у всех.
Так называемые интеллектуальные обучающие системы (intelligent tutoring systems) уже создаются. В бразильской умной системе Geekie есть видеоуроки, подготовленные преподавателями из топовых бразильских школ, задания и тесты. Система охватывает всю школьную программу и помогает ученикам подготовиться к выпускным экзаменам. Если школьник что-то не понял, он может переслушать материал или переделать проваленный тест.
Если школьник хочет поступить на экономический факультет, Geekie сделает акцент на экономику и математику, а будущим врачам даст более сложные задания по биологии и химии.
Американская платформа Knewton действует по схожим принципам и пытается внедрить интеллектуальные обучающие системы в университетское образование. Разработчики Knewton создают курсы, содержание которых и студенты, и преподаватели могут адаптировать в соответствии со своими целями. Компания Dreambox сделала интеллектуальную систему, которая учит школьников математике. А австралийский стартап Smart Sparrow разработал открытую платформу, которая позволяет преподавателям самим создавать интерактивные курсы и использовать интеллектуальные возможности системы, чтобы адаптировать учебные планы под каждого учащегося. На платформе разработано уже более десятка курсов, в основном университетского уровня.
Что это изменит
— У учащихся будет возможность выбирать. Можно будет построить и постоянно менять полностью индивидуальную траекторию обучения со школы до вуза, а при желании — не прекращать учиться никогда, имея пожизненный доступ к вашему индивидуальному «преподавателю» через смартфон или компьютер.
Вы постоянно сможете выбирать все новые курсы, а умная и знакомая с вашими знаниями и интересами система будет каждый раз адаптировать их лично под вас.
— Такие системы повышают эффективность обучения. В Университете Алабамы экзамен после внедрения курсов платформы Knewton успешно сдали на 20% больше студентов, чем в предыдущие годы. А в Северо-Восточном университете Иллинойса студенты, использовавшие Knewton, сдали экзамены в среднем на 12,5 балла (по 100-балльной шкале) выше, чем их однокурсники, которые не пробовали пользоваться системой.
— Учителя смогут учиться у ИИ. Когда система определенным образом меняет учебный план, люди могут узнать, какие факторы — например, знания ученика, его потребности или эмоциональное состояние — повлияли на ее решение, и посоветовать обычным учителям в схожих ситуациях повторять действия компьютера.
Источник: news.rambler.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
14 декабря Бизнес-инкубатор «Ингрия» приглашает стартапы в области искусственного интеллекта принять участие в инвестиционной сессии AI Day.
Только 12 проектов выступят с питчами перед инвесторами и представителями банков, ритейлеров, телеком-операторов и других компаний, заинтересованных внедрять решения на базе технологии искусственного интеллекта.
Приглашаем компании и команды разработчиков, реализующих проекты в следующих областях:
• машинное обучение;
• интеллектуальный анализ данных и прогнозирование;
• технологии распознавания и компьютерное зрение;
• чатботы и речевые технологии;
• торговые роботы;
• системы поддержки принятия решений реального времени.
Приём заявок до 30 ноября
Подробности и регистрация по ссылке goo.gl/ymMW6F https://pp.userapi.com/c840136/v840136307/43e67/1g2vSJJAHrA.jpg
Только 12 проектов выступят с питчами перед инвесторами и представителями банков, ритейлеров, телеком-операторов и других компаний, заинтересованных внедрять решения на базе технологии искусственного интеллекта.
Приглашаем компании и команды разработчиков, реализующих проекты в следующих областях:
• машинное обучение;
• интеллектуальный анализ данных и прогнозирование;
• технологии распознавания и компьютерное зрение;
• чатботы и речевые технологии;
• торговые роботы;
• системы поддержки принятия решений реального времени.
Приём заявок до 30 ноября
Подробности и регистрация по ссылке goo.gl/ymMW6F https://pp.userapi.com/c840136/v840136307/43e67/1g2vSJJAHrA.jpg
Здравствуйте, тут на нашу радость каталог визуализации теперь есть на русском)
Немного помогала с коллегой в переводах, поэтому делюсь со всеми, потому что штука полезная! Это не реклама, ни на что не обязывает, просто делюсь ресурсом)
https://datavizcatalogue.com/RU/index.html #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Немного помогала с коллегой в переводах, поэтому делюсь со всеми, потому что штука полезная! Это не реклама, ни на что не обязывает, просто делюсь ресурсом)
https://datavizcatalogue.com/RU/index.html #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Datavizcatalogue
Каталог Визуализации Данных
Удобное руководство и библиотека различных методов визуализации данных, инструментов и учебного ресурса для визуализации данных.
Высокопроизводительные вычисления для клиентов Azure: Проект Microsoft и Cray
Компания Microsoft начала совместный проект с компанией Cray, чтобы предоставить клиентам Azure доступ к высокопроизводительным вычислениям (HPC) для исследований в области искусственного интеллекта, моделирования и решения ресурсоемких аналитических задач.
Читать дальше → https://goo.gl/BAMGDn
Компания Microsoft начала совместный проект с компанией Cray, чтобы предоставить клиентам Azure доступ к высокопроизводительным вычислениям (HPC) для исследований в области искусственного интеллекта, моделирования и решения ресурсоемких аналитических задач.
Читать дальше → https://goo.gl/BAMGDn
Habr
Высокопроизводительные вычисления: Проект Microsoft и Cray
Компания Microsoft начала совместный проект с компанией Cray, чтобы предоставить клиентам Azure доступ к высокопроизводительным вычислениям (HPC) для исследований в области искусственного интеллекта,...
Искусственный интеллект станет рабом или заменит человека?
На российском форуме по системам искусственного интеллекта RAIF в ходе дискуссии эксперты рынка попытались выяснить: machine learning – это технологический пузырь или насущная необходимость для бизнеса?
Руководитель департамента «Цифровой банкинг» банка УРАЛСИБ Александр Сахаров рассказал, что за последний год мировой объем инвестиций в искусственный интеллект (ИИ) составил 40 млрд долл. США. Этот показатель значительно вырос за последние три года, что говорит об увеличении интереса к технологии со стороны бизнеса.
Сам УРАЛСИБ использует технологии ИИ и машинного обучения последние 15 лет. Однако если раньше это были примитивные алгоритмы для прогноза фрода и дефолтов, то сейчас ситуация резко изменилась и ИИ используется для решения более сложных задач. В первую очередь это связано с увеличением базы данных и ростом подключенных устройств, которых, по словам А. Сахарова, на данный момент насчитывается 26 млрд штук.
О появившихся тенденциях развития ИИ рассказал старший инвестиционный менеджер Runa Capital Константин Виноградов. Так, в настоящее время все решения, которые могут быть программным обеспечением, становятся ПО. А также все операции, которые могут быть заменены ИИ, становятся на этот путь модернизации.
По его мнению, есть два сценария последствий массового внедрения ИИ. Первый из них положительный – ИИ станет «рабом человечества» по примеру рабов в Древнем Риме. Второй сценарий – отрицательный. ИИ полностью заменит людские ресурсы в тех сферах, где это возможно. Здесь К. Виноградов провел параллель с появлением трактора в сельском хозяйстве в начале 20 века, что привело к сокращению фермеров и лошадей. Первые переквалифицировались в горожан, в свою очередь популяция лошадей значительно уменьшилась.
А. Сахаров добавил, что уже сейчас 85% биржевого рынка в США составляют роботы. Активное внедрение ИИ приведет к увольнению из различных сфер 1,2 млрд человек во всем мире.
Однако все эксперты сходятся во мнении, что ИИ нужно использовать. Главное понимать – для решения каких задач. Директор по разработке и внедрению ПО Инфосистемы Джет Владимир Молодых рассказал, что, для того, чтобы компании понять, нужен ли ей ИИ тли нет, ей необходимо ответить на вопрос: позволит ли эта технология сэкономить на производстве?
В. Молодых отвечая на вопрос «нужна ли господдержка им» добавил, что на данный момент у ИИ нет глобальных ограничений, мешающих его развитию. Есть только рабочие моменты, которые оперативно решаются. Источник: plusworld.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
На российском форуме по системам искусственного интеллекта RAIF в ходе дискуссии эксперты рынка попытались выяснить: machine learning – это технологический пузырь или насущная необходимость для бизнеса?
Руководитель департамента «Цифровой банкинг» банка УРАЛСИБ Александр Сахаров рассказал, что за последний год мировой объем инвестиций в искусственный интеллект (ИИ) составил 40 млрд долл. США. Этот показатель значительно вырос за последние три года, что говорит об увеличении интереса к технологии со стороны бизнеса.
Сам УРАЛСИБ использует технологии ИИ и машинного обучения последние 15 лет. Однако если раньше это были примитивные алгоритмы для прогноза фрода и дефолтов, то сейчас ситуация резко изменилась и ИИ используется для решения более сложных задач. В первую очередь это связано с увеличением базы данных и ростом подключенных устройств, которых, по словам А. Сахарова, на данный момент насчитывается 26 млрд штук.
О появившихся тенденциях развития ИИ рассказал старший инвестиционный менеджер Runa Capital Константин Виноградов. Так, в настоящее время все решения, которые могут быть программным обеспечением, становятся ПО. А также все операции, которые могут быть заменены ИИ, становятся на этот путь модернизации.
По его мнению, есть два сценария последствий массового внедрения ИИ. Первый из них положительный – ИИ станет «рабом человечества» по примеру рабов в Древнем Риме. Второй сценарий – отрицательный. ИИ полностью заменит людские ресурсы в тех сферах, где это возможно. Здесь К. Виноградов провел параллель с появлением трактора в сельском хозяйстве в начале 20 века, что привело к сокращению фермеров и лошадей. Первые переквалифицировались в горожан, в свою очередь популяция лошадей значительно уменьшилась.
А. Сахаров добавил, что уже сейчас 85% биржевого рынка в США составляют роботы. Активное внедрение ИИ приведет к увольнению из различных сфер 1,2 млрд человек во всем мире.
Однако все эксперты сходятся во мнении, что ИИ нужно использовать. Главное понимать – для решения каких задач. Директор по разработке и внедрению ПО Инфосистемы Джет Владимир Молодых рассказал, что, для того, чтобы компании понять, нужен ли ей ИИ тли нет, ей необходимо ответить на вопрос: позволит ли эта технология сэкономить на производстве?
В. Молодых отвечая на вопрос «нужна ли господдержка им» добавил, что на данный момент у ИИ нет глобальных ограничений, мешающих его развитию. Есть только рабочие моменты, которые оперативно решаются. Источник: plusworld.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Condé Nast создал искусственный интеллект — он определяет бренды и цвета сумок
Для этого машине показали 17 тысяч сумок.
На сайте технического отдела американского издательского дома Condé Nast (Vogue, GQ, Glamour, Allure) появился материал о новой разработке сотрудников — программе с использованием искусственного интеллекта, которая классифицирует сумки по брендам и цветам.
Первым шагом Condé Nast в использовании технологий искусственного интеллекта стал автоматический рубрикатор и генератор тегов. По информации источника, редакции издательства могут не обозначать раздел статьи и не проставлять метки — машинный интеллект определит, кто изображен на фотографиях, о каких компаниях и о каких продуктах идет речь в тексте.
Следующая ступень для разработчиков Condé Nast — научить нейросеть различать объекты на картинках и в видеороликах. Сервис, который различает цвета и бренды сумок, — серьезное достижение в этой области. Программа анализирует каждую деталь объекта на изображении — ручки, обработку кожи, логотипы и монограммы, швы — и сравнивает с 17 тысячами примеров в своей базе. Среди них — фотографии с подиумов, селфи из инстаграма, студийные снимки и рекламные кампании.
На данный момент искусственный интеллект издательства знает только семь брендов сумок: Coach, Gucci, Prada, Louis Vuitton, Marc Jacobs, Kate Spade и Chanel. У программы есть восьмой вариант ответа — No Handbags («Нет сумок»). Так она обозначает модели, которые не знает.
Источник: www.buro247.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Для этого машине показали 17 тысяч сумок.
На сайте технического отдела американского издательского дома Condé Nast (Vogue, GQ, Glamour, Allure) появился материал о новой разработке сотрудников — программе с использованием искусственного интеллекта, которая классифицирует сумки по брендам и цветам.
Первым шагом Condé Nast в использовании технологий искусственного интеллекта стал автоматический рубрикатор и генератор тегов. По информации источника, редакции издательства могут не обозначать раздел статьи и не проставлять метки — машинный интеллект определит, кто изображен на фотографиях, о каких компаниях и о каких продуктах идет речь в тексте.
Следующая ступень для разработчиков Condé Nast — научить нейросеть различать объекты на картинках и в видеороликах. Сервис, который различает цвета и бренды сумок, — серьезное достижение в этой области. Программа анализирует каждую деталь объекта на изображении — ручки, обработку кожи, логотипы и монограммы, швы — и сравнивает с 17 тысячами примеров в своей базе. Среди них — фотографии с подиумов, селфи из инстаграма, студийные снимки и рекламные кампании.
На данный момент искусственный интеллект издательства знает только семь брендов сумок: Coach, Gucci, Prada, Louis Vuitton, Marc Jacobs, Kate Spade и Chanel. У программы есть восьмой вариант ответа — No Handbags («Нет сумок»). Так она обозначает модели, которые не знает.
Источник: www.buro247.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python