📞Google Duplex🤖
Google Duplex - новый сервис гугла, который будет за вас звонить в ресторан/парихмахерскую/кофейню и заказывать что-то. Гугл выпустили статью, где подробно разбирают интересные фишечки системы, из интересного - они научили систему разговаривать более человечно расставляя паузы, а так же звуки вроде «хм», «ах», «ага».
https://ai.googleblog.com/2018/05/duplex-ai-system-for-natural-conversation.html
Google Duplex - новый сервис гугла, который будет за вас звонить в ресторан/парихмахерскую/кофейню и заказывать что-то. Гугл выпустили статью, где подробно разбирают интересные фишечки системы, из интересного - они научили систему разговаривать более человечно расставляя паузы, а так же звуки вроде «хм», «ах», «ага».
https://ai.googleblog.com/2018/05/duplex-ai-system-for-natural-conversation.html
research.google
Google Duplex: An AI System for Accomplishing Real-World Tasks Over the Phone
Posted by Yaniv Leviathan, Principal Engineer and Yossi Matias, Vice President, Engineering, Google A long-standing goal of human-computer intera...
🔥 Обязательно послушайте то, как звучит разговор с этой системой, очень похоже на настоящего человека 🔥
http://www.gstatic.com/b-g/KOK4HAMTAPH5Z96154F6GKUM74A3Z1576269077.mp3
http://www.gstatic.com/b-g/KOK4HAMTAPH5Z96154F6GKUM74A3Z1576269077.mp3
📚Intel NLP📖
Судя по всему Intel в скором времени представят новую Open Source библиотеку для обработки естественного языка, данная библиотека призвана улучшить качество диалоговых систем. Библиотека будет включать в себя бенчмарки для академических исследований, например SQuAD (датасет с задачей поиска ответа в тексте), а так же возможностью тренировать NLP модели.
https://venturebeat.com/2018/05/24/intel-ai-lab-open-sources-library-for-deep-learning-driven-nlp/
P.S. Напомним, что в Феврале исследовательская группа IPavlov представили свой nlp-фреймворк для разработки диалоговых систем - DeepPavlov (http://deeppavlov.ai), который включает в себя многие компоненты, такие как form-filling, распознавание интентов, NER и другое.
Судя по всему Intel в скором времени представят новую Open Source библиотеку для обработки естественного языка, данная библиотека призвана улучшить качество диалоговых систем. Библиотека будет включать в себя бенчмарки для академических исследований, например SQuAD (датасет с задачей поиска ответа в тексте), а так же возможностью тренировать NLP модели.
https://venturebeat.com/2018/05/24/intel-ai-lab-open-sources-library-for-deep-learning-driven-nlp/
P.S. Напомним, что в Феврале исследовательская группа IPavlov представили свой nlp-фреймворк для разработки диалоговых систем - DeepPavlov (http://deeppavlov.ai), который включает в себя многие компоненты, такие как form-filling, распознавание интентов, NER и другое.
VentureBeat
Intel AI Lab open-sources library for deep learning-driven NLP
The Intel AI Lab has open-sourced a library for natural language processing to help researchers and developers give conversational agents like chatbots and virtual assistants the smarts necessary t…
🗂Minecraft Datset📦
Я тут опубликовал на Каггле новый картиночный датасет с 7.9к текстур скинов для майнкрафта. В целом это фановый датасет, который вы можете использовать в ваших ресерчах, например генератор новых скинов на базе GAN-сетки.
https://www.kaggle.com/alxmamaev/minecraft-skins
Я тут опубликовал на Каггле новый картиночный датасет с 7.9к текстур скинов для майнкрафта. В целом это фановый датасет, который вы можете использовать в ваших ресерчах, например генератор новых скинов на базе GAN-сетки.
https://www.kaggle.com/alxmamaev/minecraft-skins
Kaggle
Minecraft skins
7900 Minecraft player skins
🚖Uber Kepler📊
Uber представили свою новую OpenSource технологию для визуализации географических данных - Kepler. Система может рисовать точки, пути, карты высот, гистограммы и многое другое. Все это доступно интерактивно прямо через веб интерфейс, для работы необходимо лишь загрузить данные в определенном формате.
https://uber.github.io/kepler.gl/#/
Uber представили свою новую OpenSource технологию для визуализации географических данных - Kepler. Система может рисовать точки, пути, карты высот, гистограммы и многое другое. Все это доступно интерактивно прямо через веб интерфейс, для работы необходимо лишь загрузить данные в определенном формате.
https://uber.github.io/kepler.gl/#/
✍️NLP Architect by Intel⌨️
Интел таки представили свою новую библиотеку для работы с NLP, библиотека призвана упростить процесс создания диалговых систем. Как я и говорил, с первого взгляда библиотека похожа на DeepPavlov: она включает в себя множество уже готовых компонент, таких как NER, выделение интентов, Q&A система.
Библиотека может работать совместно с несколькими популярными фреймворками: nGraph, neon, Tensorflow, Dynet.
https://github.com/NervanaSystems/nlp-architect
Интел таки представили свою новую библиотеку для работы с NLP, библиотека призвана упростить процесс создания диалговых систем. Как я и говорил, с первого взгляда библиотека похожа на DeepPavlov: она включает в себя множество уже готовых компонент, таких как NER, выделение интентов, Q&A система.
Библиотека может работать совместно с несколькими популярными фреймворками: nGraph, neon, Tensorflow, Dynet.
https://github.com/NervanaSystems/nlp-architect
GitHub
GitHub - IntelLabs/nlp-architect: A model library for exploring state-of-the-art deep learning topologies and techniques for optimizing…
A model library for exploring state-of-the-art deep learning topologies and techniques for optimizing Natural Language Processing neural networks - GitHub - IntelLabs/nlp-architect: A model library...
📣OpenAI Language Understanding Model📝
Недавно OpenAi выпустили свою новую статью, в которой они описывают новую NLP модель, которая позволит вам быстрее и лучше решать задачи с классификацией текста, Q&A и т.д.
Коротко описать статью можно так: NLP + unsupervise = 🔥.
Обучение модели состоит из двух этапов: Обучение Attention-Transformer’а в виде лингвистической модели на большом, неразмеченном корпусе (5GB), после чего модель тюнится на нужной нам задаче, в результате мы получаем хорошую модель.
Стоит отметить, что первый этап обучения занял 1 месяц на 8 GPU, однако это нужно проделать всего один раз, после чего мы можем тюнить модель на любой задаче.
https://blog.openai.com/language-unsupervised/
Недавно OpenAi выпустили свою новую статью, в которой они описывают новую NLP модель, которая позволит вам быстрее и лучше решать задачи с классификацией текста, Q&A и т.д.
Коротко описать статью можно так: NLP + unsupervise = 🔥.
Обучение модели состоит из двух этапов: Обучение Attention-Transformer’а в виде лингвистической модели на большом, неразмеченном корпусе (5GB), после чего модель тюнится на нужной нам задаче, в результате мы получаем хорошую модель.
Стоит отметить, что первый этап обучения занял 1 месяц на 8 GPU, однако это нужно проделать всего один раз, после чего мы можем тюнить модель на любой задаче.
https://blog.openai.com/language-unsupervised/
🇷🇺Bayes Group - Words Defenitions🇷🇺
Bayes Group (российская исследовательская группа по машинному обучению) опубликовала новую работу, которая призвана устранить главную проблему моделей по типу word2vec - семантическую многозначность. Достигается это благодаря тому, что у слова есть некоторый контекст «звезда в космосе» или «звезда выпустила новый альбом». В работе продемонстировано как благодаря этому можно генерировать различные определения для одного слова, на удивление они шикарны 🔥
Хорошая статейка на вечер.
https://twitter.com/bayesgroup/status/1011945583454584834
Bayes Group (российская исследовательская группа по машинному обучению) опубликовала новую работу, которая призвана устранить главную проблему моделей по типу word2vec - семантическую многозначность. Достигается это благодаря тому, что у слова есть некоторый контекст «звезда в космосе» или «звезда выпустила новый альбом». В работе продемонстировано как благодаря этому можно генерировать различные определения для одного слова, на удивление они шикарны 🔥
Хорошая статейка на вечер.
https://twitter.com/bayesgroup/status/1011945583454584834
Twitter
BayesGroup
Check out our new paper "Conditional Generators of Words Definitions" (@acl2018) by @artygadetsky, @silkbottle and Dmitry Vetrov on how to generate word definitions in face of ambiguity by virtue of a usage example. Paper: https://t.co/Cu8KPHjNdN Code: h…
😆 Joke time 😆
friend: yo dude, wanna drink?
me: nah man, that stuff kills brain cells.
friend: you say its killing brain cells but i say its just real life dropout to prevent overfitting
friend: yo dude, wanna drink?
me: nah man, that stuff kills brain cells.
friend: you say its killing brain cells but i say its just real life dropout to prevent overfitting
Forwarded from Pusheen Machine
Летняя школа по deep learning на задачах анализа звука, изображений, и аудиовизуального распознавания эмоций
Летнюю школу организовывет ЦРТ - Центр речевых технологий в Петербурге со 2 по 15 августа. И набор в нее уже закрыт.
Но можно зарегестрироваться и получить ссылки на онлайн лекции!
Поэтому если кому интересно - https://mlschool.speechpro.ru/
Летнюю школу организовывет ЦРТ - Центр речевых технологий в Петербурге со 2 по 15 августа. И набор в нее уже закрыт.
Но можно зарегестрироваться и получить ссылки на онлайн лекции!
Поэтому если кому интересно - https://mlschool.speechpro.ru/
mlschool.speechpro.ru
STC ML School 2019 | Летняя школа машинного обучения
Летняя школа машинного обучения. Прокачай свои знания в области deep learning на задачах анализа звука, изображений, и аудиовизуального распознавания эмоций.
Forwarded from Karim Iskakov - канал (karfly_bot)
"PyTorch 1.0 is released now! torch.jit, C++ API, c10d distributed"
🔎 https://github.com/pytorch/pytorch/releases
📉 @loss_function_porn
🔎 https://github.com/pytorch/pytorch/releases
📉 @loss_function_porn
✍️BERT Language Model📚
Гугл вслед за ELMO, OpenAI выпустил свою работу о лингвомодели для трансферлернинга.
Модель представляет из себя biderectional LM, который не требует дополнительной настройки.
https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf
Гугл вслед за ELMO, OpenAI выпустил свою работу о лингвомодели для трансферлернинга.
Модель представляет из себя biderectional LM, который не требует дополнительной настройки.
https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf
📝 ONNX.js 🎉
Microsoft вслед за Гуглом поддержали движение запуска нейросеточек прямо в браузере и выпустили свой фреймворк onnx.js.
По своей сути он похож на tf.js, все так же вы можете запустить сетку прямо в браузере, хоть с телефона, хоть с десктопа, при этом есть даже поддержка GPU.
Главная особенность - запуск любых сеток в формате onnx, а не только tf. Это означает, что теперь вы можете портировать свои pytorch 🔥 модельки на мобильные платформы, если приложение построено на базе веб-технологий.
https://github.com/Microsoft/onnxjs
Microsoft вслед за Гуглом поддержали движение запуска нейросеточек прямо в браузере и выпустили свой фреймворк onnx.js.
По своей сути он похож на tf.js, все так же вы можете запустить сетку прямо в браузере, хоть с телефона, хоть с десктопа, при этом есть даже поддержка GPU.
Главная особенность - запуск любых сеток в формате onnx, а не только tf. Это означает, что теперь вы можете портировать свои pytorch 🔥 модельки на мобильные платформы, если приложение построено на базе веб-технологий.
https://github.com/Microsoft/onnxjs
GitHub
GitHub - microsoft/onnxjs: ONNX.js: run ONNX models using JavaScript
ONNX.js: run ONNX models using JavaScript. Contribute to microsoft/onnxjs development by creating an account on GitHub.
😱Эта модель упростит вам разметку данных для сегментации!💸
Просто забавная штука, модель для сегментации, которая способна научиться выделять объекты на изображении, всего по одному референсному примеру, просто wow.
https://github.com/rezazad68/fewshot-segmentation
Просто забавная штука, модель для сегментации, которая способна научиться выделять объекты на изображении, всего по одному референсному примеру, просто wow.
https://github.com/rezazad68/fewshot-segmentation
GitHub
GitHub - rezazad68/fewshot-segmentation
Contribute to rezazad68/fewshot-segmentation development by creating an account on GitHub.