Выбирайте сервис DBaaS и вы получите:
• готовую базу данных необходимой конфигурации;
• помощь в миграции с любой ИТ-инфраструктуры;
• безопасность данных: БД разворачиваются внутри защищенного периметра;
• экспертизу и поддержку сертифицированных специалистов.

Решайте конкретные задачи бизнеса, а не занимайтесь настройкой и обслуживанием баз данных!

Оформите бесплатный тестовый доступ на нашем сайте.

Приглашаем к сотрудничеству в рамках партнерской программы.

📞 Тел: +74957894135
🌏 Сайт: https://nubes.ru/

Недообученные нейросети — лучшие feature экстракторы

К удивительному выводу пришли две независимые группы исследователей из Google и Baidu — чем дольше учить нейронную сеть, тем хуже выразительная способность её фичей. То есть, не смотря на рост top-1 accuracy по мере обучения, качество её репрезентаций в какой-то момент начинает падать!

VGG и AlexNet давно известны тем, что их фичи отлично подходят для оценки perceptual similarity, но оказалось, что и все современные SOTA модели тоже подходят — просто надо брать не самый последний чекпоинт.

Более того, похоже, что для down-stream задач тоже лучше использовать эмбеддинги от недообученных моделей.

P.S. Проблема в том, что в какой-то момент модель становится настолько умной, что её фичи только она сама и понимает 🤷‍♂️

статья1, статья2

Ты гарантированно получишь работу с зп от 100 000₽ и устроишься на позицию Junior+ или Middle Java-разработчика после обучения в Kata.

За 8-9 месяцев беспощадного кодинга под руководством ментора ты изучишь весь необходимый стек Java: Java Core, ООП, Spring, Hibernate, Git и другое.

Здесь не учат с нуля — чтобы поступить в Kata, придется сдать тестовое задание и быть готовым к переезду в Москву или Петербург.

Ты платишь за учебу только после трудоустройства на позицию разработчика с минимальной зп от 100 000₽. Отучился, но на работу не взяли? Тогда ты ничего не должен — это закреплено в договоре.

Записывайся на курс: https://clck.ru/rbRt6

меня как моушн дизайнера печалит что в демо далли можно генерить только статику. но при этом далли отлично умеет в инпейнтинг - дорисовку недостающей части изображения. в этом эксперименте каждую следующую картинку я генерил на основе предыдущей, уменьшая и поворачивая ее. получается такой бесконечный зум аут, в процессе создания которого можно полностью менять наполнение кадра

@тоже моушн

6DRepNet: 6D Rotation representation for unconstrained head pose estimation

Статейка о распознавании 3Д позы головы в дикой природе. Основной трюк метода в "удобном для нейросети" 6D представлении матрицы поворота.

Есть репозиторий с кодом, весами и демкой для веб -камеры.

@ai_newz

Мета выпустила переводчик на 200 языков.

Зацените новый прорыв Меты в области машинного перевода, о котором только что объявил Марк Цукерберг. Они создали и выложили в открытый доступ модель, с громким названием No language left behind (Ни один язык не останется за бортом), которая переводит с 200 различных языков.

Методы из этой работы были применены для улучшения переводов на Facebook, Instagram и даже Wikipedia.

📖 Статья
🗽 Код

Не могу не поделиться ссылкой на такой классный курс!

MIT 6.S192: Deep Learning for Art, Aesthetics, and Creativity

https://ali-design.github.io/deepcreativity

Лекции на ютубе:
https://www.youtube.com/watch?v=MABLFo7IV3I&list=PLCpMvp7ftsnIbNwRnQJbDNRqO6qiN3EyH

Больше 280 (!) нейронных сетей для работы с графикой на одном сайте

Мы сделали самую большую библиотеку нейронных сетей для работы с графикой. Она бесплатна и обновляется ежедневно - AI library by Phygital+

Внутри удобный поиск, описание, примеры и гуглколабы для ускорения работы креатора и повышения его воображения. Пишите обратную связь автору канала: что хотите добавить, какой функционал нужен.

А чтобы дать возможность всем освоить ИИ, скоро мы анонсируем серию открытых лекций и OpenCall для художников о том, как ИИ можно использовать в своих работах. Подписывайтесь)

А если хотите первыми получить доступ к нашему продукту, который соединил лучшие нейронные сети в одном удобном интерфейсе - добавляйтесь тут в waitlist

Тинькофф приглашает на питерский AI-митап 🔎

На митапе команда исследований расскажет о том, как развивает AI-ресерч в Тинькофф.

— Расскажут про последние статьи в NLP Research — модели early exiting и контролируемую генерацию;
— разберут недавние эксперименты со стохастическими нейронными сетями;
— объяснят ситуации, когда применяли Offline RL в реальной жизни.

Митап пройдет 29 июля в Санкт-Петербурге в технопарке ЛЕНПОЛИГРАФМАША. Начало в 19:00. Регистрируйтесь по ссылке: https://l.tinkoff.ru/ai-saintp-research-meetup

Practical Deep Learning. Пятый запуск курса
https://course.fast.ai/

Dataset: Simulacra Aesthetic Captions — это набор данных из более чем 238 000 синтетических изображений, созданных с помощью моделей ИИ, таких как скрытое GLIDE CompVis и Stable Diffusion , из более чем сорока тысяч запросов, отправленных пользователями. Изображения оцениваются пользователями по их эстетической ценности от 1 до 10 для создания триплетов подписи, изображения и рейтинга. Результатом является высококачественный бесплатный набор данных с более чем 176 000 оценок.

https://github.com/JD-P/simulacra-aesthetic-captions

Модели для предсказания красочности (Aesthetic) картинки. Это код соответствия модели и логического вывода для эстетических регрессий CLIP, обученных на Simulacra Aesthetic Captions . Эти удивительно простые модели подражают человеческому эстетическому суждению. Их можно использовать в таких задачах, как фильтрация наборов данных, чтобы перед обучением удалить из корпуса заведомо некачественные изображения.

https://github.com/crowsonkb/simulacra-aesthetic-models

Awesome Image Aesthetic Assessment and Cropping Awesome

https://github.com/bcmi/Awesome-Aesthetic-Evaluation-and-Cropping

Веса Stable Diffusion официально релизнули в открытый доступ. Выкуси, OpenAI.

https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release

Новый чекпоинт тут.
Что такое Stable Diffusion тут.

@ai_newz

Доброе утро, народ! Вот вам пять строк, как запустить Stable Diffusion у себя на коленке. Не перегрейтесь!

Тут более подробный туториал.

@ai_newz

Тренды в Artificial Intelligence 2022 от Aiindex.

Compressed Vision for Efficient Video Understanding

DeepMind опубликовал интересную статью, с далеко идущими последствиями. Идея довольно простая и элегантная:

У нас есть много длинных видео, работать с ними сложно по ряду причин (long sequences, размер и тп). Так почему бы нам сначала не сжать эти видосы (с помощью нейрокодека), а потом обучать нейросеть уже на сжатых видео?

Так они и поступили. Мне кажется этот подход будет хорошо работать и с другими долгими последовательностями, например со стримами с датчиков.

🌟 Блог-пост
📖 Статья

https://github.com/instill-ai/vdp

Visual Data Preparation (VDP) is an open-source visual data ETL tool to streamline the end-to-end visual data processing pipeline:

Extract unstructured visual data from pre-built data sources such as cloud/on-prem storage, or IoT devices

Transform it into analysable structured data by Vision AI models

Load the transformed data into warehouses, applications, or other destinations