AI LAB | Лаборатория ИИ
1.69K subscribers
605 photos
428 videos
23 files
879 links
Лаборатория ИИ
Эксперименты и интересные материалы на тему ИИ в архитектурном проектировании и не только.

По всем вопросам 24/7
@arthiteca

Вопросы сотрудничества и соучастия
@j_fede
加入频道
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
PP-YOLO
Новая реализация детектора объектов на основе PaddlePaddle
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Интерполяции между моделями StyleGAN2
Data Labeling или разметка данных — это трудоёмкий процесс, на фундаменте которого строится всё машинное обучение. В большинстве случаев разметкой приходится заниматься вручную. Лаборатория разметки — инструмент от Яндекса, которая автоматизирует этот процесс. На данный момент в Лаборатории можно: классифицировать изображения, классифицировать текст и распознавать объекты на изображениях. Размеченные данные подойдут как эталонные для машинного обучения, генерации и модерации контента и других бизнес-задач.

Лаборатория разметки работает на базе Яндекс.Толоки, краудсорсинговой платформы, на которой пользователи ежедневно выполняют более 13 миллионов задач по обработке данных. Лаборатория Яндекс.Толоки позволяет быстро создать свою задачу: система сама настроит проект и подберёт исполнителей. Разместить свою задачу можно здесь, минимальный объём задачи — 500 элементов, минимальный бюджет 12 000 рублей.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Meta-Sim2: Unsupervised Learning of Scene Structure for Synthetic Data Generation
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Fast Bi-layer Neural Synthesis of One-Shot Realistic Head Avatars
Создание изображений с высоким разрешением
От эскиза к фотографии
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Самоклассифицирующиеся цифры MNSIT
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Восстановление нескольких mesh по изображению
Проект для экспериментирования с подходами к планированию и моделированию, основанными на данных, с использованием реальных данных о вождении
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Fairmotion.
Предоставляет простые в использовании интерфейсы и инструменты для работы с данными захвата движения. Цель библиотеки - управлять сложностью представления движения, трехмерных преобразований, форматов файлов и визуализации, а также позволить пользователям сосредоточиться на задачах обучения высокого уровня.
Когда я работал в книжном сервисе Bookmate, наш продакт Максим Балабин говорил, что наши главные конкуренты — не другие книжные сервисы, а видеоигры. Рынок видеоигр больше, чем рынки кино, музыки и книг вместе взятые. В России делают игры, которые любят по всему миру, а их разработчики — долларовые миллионеры.

В новом эпизоде подкаста я постарался разобраться, как устроена эта индустрия, кто нужен для того чтобы создать видеоигру и как на ней заработать. В этом мне помогли два отличных гостя: Давид Арамян — продюсер, создатель студии Wooden Monkeys и Сергей Жданов — технический директор Pixonic.

Слушайте на всех платформах: Apple, Google, Castbox, Яндекс, Spotify, Overcast, ютуб и веб-версия.
Tensorbook, ноутбук для глубокого обучения

Lambda Tensorbook-отличный ноутбук для инженеров машинного обучения.
https://medium.com/data-science-rush/tensorbook-a-deep-learning-laptop-57e523046d5c