Neural Networks | Нейронные сети
11.7K subscribers
763 photos
169 videos
170 files
9.42K links
Все о машинном обучении

По всем вопросам - @notxxx1

№ 4959169263
加入频道
​Какое лицо реально?

Наш телеграм канал - https://tele.click/ai_machinelearning_big_data
«В интернете никто не знает, что ты собака»

Так говорит собака, сидящая за компьютером в мультфильме Питера Штайнера «Нью-Йоркер» 1993 года. Карикатура запечатлела радикальные изменения в характере человеческих взаимодействий, которые только начинались в 1993 году, изменения, которые не только радуют своими возможностями, но и пугают по той же причине.

За последние четверть века мы все усвоили «урок собаки». Случайным незнакомцем в Интернете может быть кто угодно и где угодно. Опытный импресарио на музыкальном форуме может быть ребенком в подвале его мамы. Четырнадцатилетняя девушка в чате может быть полицейским под прикрытием. Африканская нефтяная наследница в твоих входящих сообщениях, несомненно, мошенница.

Но в то время как мы научились не доверять именам и текстам, с изображениями всё по другому. Мы предполагаем, что изображение должно иметь реальный источник и мы склонны доверять изображениям. Бизнес-профиль с фотографией явно принадлежит кому-то. Человек на фотографии, на сайте знакомств, может оказаться на 10 килограмм тяжелее или на 10 лет старше, но если фотография есть, человек, очевидно, существует.

Но это уже не так. Новые алгоритмы машинного обучения позволяют быстро создавать синтетические «фотографии» людей, которых никогда не было.

Компьютеры хороши, но способность визуальной обработки вашего мозга еще лучше. Если вы знаете, что искать, вы можете заметить эти подделки одним взглядом (по крайней мере, на данный момент). Аппаратное и программное обеспечение, используемое для их генерации, будет продолжать совершенствоваться и может пройти всего несколько лет, пока люди не отстанут в этой гонке подделок и обнаружения.

Наша цель — дать вам понять, с какой легкостью можно подделать цифровую личность, и помочь вам обнаружить эти подделки одним взглядом.

https://habr.com/ru/post/441474/

🔗 Какое лицо реально?
Видеть сквозь иллюзии сфабрикованного мира «В интернете никто не знает, что ты собака» Так говорит собака, сидящая за компьютером в мультфильме Питера Штайне...
​Онлайн контест по решению задачи из теории игр
На факультативе по теории игр мы решаем различные интересные задачи, и я хотел бы поделиться с вами одной из таких.

https://habr.com/ru/post/441058/

🔗 Онлайн контест по решению задачи из теории игр
Привет, Хабр! Меня зовут Миша, и я студент. На факультативе по теории игр мы решаем различные интересные задачи, и я хотел бы поделиться с вами одной из таких.
🎥 Towards Robust Deep Learning (Remote talk) by Stephan Zheng
👁 1 раз 3654 сек.
DISCUSSION MEETING

THE THEORETICAL BASIS OF MACHINE LEARNING (ML)


ORGANIZERS: Chiranjib Bhattacharya, Sunita Sarawagi, Ravi Sundaram and SVN Vishwanathan

DATE : 27 December 2018 to 29 December 2018

VENUE : Ramanujan Lecture Hall, ICTS, Bangalore

ML (Machine Learning) has enjoyed tremendous practical success in the last decade with applications ranging from e-commerce to self-driving cars. The success of deep networks in vision and speech recognition are particularly notable examples. However, the th
Мало найдется тех, кто не заходит в социальные сети, хотя бы иногда, посмотреть “что там у друзей”. Но еще меньше тех, кто был бы доволен контентом, который им отобрала “умная лента”. Специалисты Одноклассников постоянно работают над улучшением алгоритмов работы с данными, мы хотим сделать ленту более релевантной а пользовательский опыт более положительным. В этот раз мы предлагаем тебе принять участие в уникальном челлендже по анализу данных социальных сетей от Одноклассников – SNA Hackathon 2019! Попробуй сделать мир чуть лучше, а ленту чуть интересней, используя свои уникальные Data Science скилы!

Мероприятие будет состоять из 2-х этапов: в рамках первого этапа, который проводится на площадке ml boot camp с 7 февраля по 15 марта, участников ждут задачи по компьютерному зрению, работе с естественными языками и разработке рекомендательных систем. Во втором этапе, который состоится в нашем Московском офисе, мы соберем в одном месте лучших из лучших в своих областях и дадим им возможность построить решение, объединяющее знания из всех миров.

https://www.snahackathon.org/

🔗 SNA Hackathon 2019
SNA Hackathon 2019 — контест по машинному обучению и анализу данных. Попробуй сделать мир чуть лучше, а ленту чуть интересней, используя свои уникальные Data Science скилы!
​Intuitive Deep Learning Part 2: CNNs for Computer Vision
What are Convolutional Neural Networks? How can we apply Neural Networks to recognize images?

https://towardsdatascience.com/intuitive-deep-learning-part-2-cnns-for-computer-vision-472bbb2c8060

🔗 Intuitive Deep Learning Part 2: CNNs for Computer Vision
What are Convolutional Neural Networks? How can we apply Neural Networks to recognize images?
Monetizing Machine Learning

Наш телеграм канал - https://tele.click/ai_machinelearning_big_data

Автор: Manuel Amunategui, Mehdi Roopaei
Год: 2018

Описание:
Take your Python machine learning ideas and create serverless web applications accessible by anyone with an Internet connection. Some of the most popular serverless cloud providers are covered in this book―Amazon, Microsoft, Google, and PythonAnywhere.
https://pp.userapi.com/c845418/v845418091/1b013a/V0GgLRpf4-Q.jpg

📝 Monetizing_Machine_Learning.pdf - 💾23 390 861