Если у вас есть непреодолимое желание изучить нейросети, то предлагаем для начала посмотреть следующие 2 видео (От Яндекса и Мейл). Второе видео будет по содержанию немного пересекаться с первым — это нормально и даст лучше понять (повторить) не особо простой материал.
Видео по нейросетям
Нейросети (видео)
Искать
Недавнее
- Машинное обучение с Apache Spark
- MLOps подход
- ML-pipeline в Apache Spark MLLib
- Анализ данных социальных сетей: подходы и методы
- Сверточная нейросеть в браузере (на JavaScript)
Тематика
- A/B (7)
- Artificial Intelligence (11)
- BI (1)
- Big Data (30)
- Data Mining (12)
- Data Science (40)
- Data Scientist (34)
- Datasets (1)
- Deep Learning (13)
- IR (1)
- JS (2)
- Machine Learning (34)
- MapReduce (2)
- Notes17 (5)
- Project Management (7)
- Python (9)
- R (17)
- Social Media (2)
- Spark (4)
- Text (2)
- Text Mining (2)
- Алгоритмы (21)
- Анализ данных (16)
- Англ (33)
- Базы данных (5)
- Бизнес (25)
- Визуализация (6)
- Заметки (16)
- Инструменты (15)
- Инфографика (4)
- Исследования (10)
- Маркетинг (21)
- Методы (16)
- Нейросеть (18)
- Новости (6)
- Обзор (4)
- Операционная Аналитика (7)
- Рекомендательные системы (1)
- Статистика (17)
- Цифровая экономика (2)
Data Scientist # 1
Машинное обучение, большие данные, наука о данных, анализ данных, цифровой маркетинг, искусственный интеллект, нейронные сети, глубокое обучение, data science, data scientist, machine learning, artificial intelligence, big data, deep learning
Эти нейросети ВЗОРВУТ твой ютуб канал. Обзор нейросетей для youtube.Ниши на американский канал
Данные — новый актив!
Эффективно управлять можно только тем, что можно измерить.
Источник: datascientist.one
Почему нейросеть Шедеврум от Яндекса захватила первое место в российском App Store. Установил и понял
Буквально на днях Яндекс выпустил бета-версию мобильного приложения «Шедеврум», в котором предлагается генерировать изображения с помощью нейросети по текстовому описанию. Приложение доступно в Google Play и App Store, и уже даже заняло первое место по популярности в русском сегменте App Store.
Казалось бы, ну очередная нейросеть, генерирующая картинки. Мы уже видели, на что способна Midjourney в плане создания изображений, да ещё Сбер тоже хвастается собственным ИИ под названием «Кандинский 2.0» с аналогичным функционалом.
Однако, в Яндексе придумали добавить в «Шедеврум» одну фишку, которой нет у других аналогов. И мне кажется, что именно это если и не уничтожит полностью соцсети в привычном нам понимании, то точно изменит их до неузнаваемости в самое ближайшее время.
Это же инст… а, нет, это «Шедеврум»
Вы только посмотрите! Это же безумно знакомая бесконечная лента, которая показывает картинки-посты других пользователей с возможностью поставить «лайк» тому, или иному изображению. Где-то я это уже видел…
Только вот в Шедевруме нельзя загрузить свою фоточку обеда, пляжа или запилить короткое видео о своей жизни. Вместо этого можно лишь генерировать картинки и выкладывать получившийся результат на обозрение всем желающим, собирая «лойсы» за особо удачно получившийся креатив.
Таким образом, эта фишка уравнивает абсолютно всех пользователей. Ведь больше всех лайков соберёт не тот, у кого есть крутая тачка, не известный артист или блогер, а тот кто придумает самое креативное, точное и понятное текстовое описание, по которому нейросеть создаст художественный шедевр.
Примеры креативов из Шедеврума. Помните, что нейросеть постоянно самообучается.
И может быть Шедеврум не будет очень популярным приложением, но эту фишку могут подсмотреть крупные игроки, вроде той же запрещённой в России фото соцсети. И только представьте, какая битва за лайки и аудиторию может начаться, если Цукерберг прикрутит похожий функционал к своему продукту.
Все топовые блогеры моментально окажутся на одной стартовой линии с миллионами простых людей, многие из которых будут гораздо креативнее.
А если Тик-Ток предложит создавать ролики по текстовым описаниям? А если VK добавит функцию генерации постов с помощью ИИ, вроде «напишите кратко, что у вас нового, а наша нейросеть сгенерирует развернутый пост»?
Котиков нейросеть уже научилась рисовать весьма правдоподобно. Как и квадрокоптеры.
С одной стороны, такое развитие соцсетей выглядит очень логичным. Это будет просто следующий уровень, новые горизонты бесконечного потока контента.
А с другой стороны, мы будем видеть только плоды фантазии искусственного интеллекта, которые не имеют ничего общего с реальностью. Могут поменяться ценности, а вместе с ними даже восприятие реальности. Мир сузится до волшебных картинок с несуществующими пейзажами, гаджетами, тачками и существами.
И если ещё вчера один из миллионов подписчиков крутого блогера смотрел на новую тачку своего кумира и хотел такую же, то сегодня этот же условный «ноунейм» будет мечтать об умении визуализировать свои фантазии в текстовом виде, чтобы скормить их нейросети.
А то и сам станет новым топовым блогером, если ум позволяет генерировать яркий текстовый бред.
В этих постах ещё нет рекламных интеграций. Пока нет.
Вернёмся из матрицы в современный мир. В том же Шедевруме уже есть возможность репостить картинки в другие соцсети, но ещё не реализованы комментарии постов, нет раздела «избранное», списка друзей, и много чего ещё.
Но это лишь вопрос времени. Когда в приложении появятся привычные и удобные инструменты для социального взаимодействия, многие и не заметят, как станут проводить в этом, и ему подобных приложениях, всё больше времени.
С приходом аудитории придут и рекламодатели, а значит появятся деньги, которые сможет заработать каждый, если составит правильный запрос на хайповую картинку.
Надеюсь, что через несколько лет я всё ещё буду смотреть на фотографии друзей в своей ленте, а не на вымышленные изображения. Иначе чем наша жизнь будет отличаться от сюжета «Матрицы», в котором людям искусственный интеллект по сути показывал сгенерированные красивые картинки их жизни, в то время как настоящая жизнь сжалась до размеров капсулы с питательным раствором?
(48 голосов, общий рейтинг: 4.29 из 5)
Хочешь больше? Подпишись на наш Telegram.
Буквально на днях Яндекс выпустил бета-версию мобильного приложения «Шедеврум», в котором предлагается генерировать изображения с помощью нейросети по текстовому описанию. Приложение доступно в Google Play и App Store, и уже даже заняло первое место по популярности в русском сегменте App Store. Казалось бы, ну очередная нейросеть, генерирующая картинки. Мы уже видели, на что способна Midjourney.
Микк Сид
Пишу обо всём, что интересно и познавательно — гаджеты, события, репортажи. Увлекаюсь игрой на барабанах, меломан со стажем.
Источник: www.iphones.ru
Нейросеть — что это такое и как она работает простыми словами?
Здравствуйте, уважаемые читатели проекта Тюлягин! Сегодня в новой статье мы обсудим, что такое нейросеть и как она работает. Кроме этого из статьи вы поймете для чего вообще нужны нейросети. А также рассмотрим возможности нейросетей на которые они способны и которые они еще не могут делать. Важно понимать, что под нейросетью в данной статье мы будем понимать искусственную нейронную сеть.
- Что такое Нейросеть?
- Как работает Нейросеть?
- Для чего нужны Нейросети и на что они способны?
- Виды нейросетей
- Книги про нейросети
- Лучшие нейросети
Что такое Нейросеть?
Нейросеть — это написанная человеком компьютерная программа, которая функционирует и работает подобно человеческому мозгу. А именно программа пропускает входную информацию в виде данных через систему «нейронов».
Нейроны в данном случае представляют из себя более простые программы, которые взаимодействуют между собой и на выходе преобразуют данные в некоторый результат, на основе этих взаимодействий, опыта и ошибок предыдущих операций программы. То есть другими словами нейросеть — это программа способная к самообучению. Название нейросети происходит из-за похожести на функционирования нервной системы и мозга человека. Так слово «нейрон» происходит от греческого слова «нерв».
Как работает Нейросеть?
Как я уже писал выше нейросеть — это определенная программа, написанная человеком и работающая по принципу нашего с вами мозга. Эта программа состоит из множества других встроенных программ, которые принимают информацию, производят простейшие операции и вычисления и передают данные дальше. У каждой программы или так называемого «нейрона» существует два параметра — это вход и выход. Именно входной и выходной информацией (или сигналами) нейроны взаимодействуют между друг другом. У каждого нейрона есть собственный внутренний алгоритм который воздействует на входной сигнал, трансформирует его и выдает видоизмененный.
Нейроны отвечают за различные функции, например прием, обработку или выдачу данных. Нейроны которые близки по назначению объединяются в слои и уровни. А связи между нейронами по аналогии со строением мозга человека называют синапсами.
В ходе взаимодействий, встроенные в программу «нейроны» выявляют сложные зависимости и связи между входной и выходящей информацией, после чего образовывают некоторое обобщение результатов. Кроме этого искусственные нейронные сети помимо анализа информации также могут воспроизводить и дополнять свой собственные опыт и выводы из предыдущих ошибок.
Для чего нужны Нейросети и на что они способны?
На текущий момент искусственные нейронные сети, созданные людьми, способны решить ряд задач и выполнять действия по сортировке, предсказанию и распознаванию различной информации, событий или объектов:
- определять класс и название объекта по фотографии, находить похожие фото
- разделять большое количество данных или предметов по определенным признакам на группы и классы
- выявлять зависимость одних объектов от других и обобщать их
- прогнозировать различные события, показатели, демографические данные, экономические показатели, котировки акций, прогноз погоды и т.д..
- выявлять и определять целевую аудиторию для проведения маркетинговых компаний
- создавать обучающие алгоритмы в симуляции спортивных соревнований и компьютерных играх
- диагностировать потенциальные болезни в медицине
- используются для анализа платежеспособности людей при выдачи им кредита или ипотеки
- используются поисковыми роботами для выдачи и формирования рекомендованного контента
Также, кроме перечисленных выше вариант использования нейросетей, существуют и другие, не совсем тривиальные — запись музыки и видео.
Помимо этого, важно понимать что искусственные нейронные сети — это не простые алгоритмы, которые выполняют заранее определенные действия в определенный момент. Нейросети — это программы, которые способны обучаться на собственном опыте, ошибках и получаемой информации вокруг. Так они могут обрабатывать большое количество информации, в разных ее видах, в том числе и способны обрабатывать человеческую речь.
Виды нейросетей
Виды нейросетей могут отличаться по способу приема сигнала и данных, так существует нейросети, которые принимают сигналы (или как их также называют синапсами) на только входные нейроны, принимают на все нейроны одновременно, а также на нейроны разных слоев и уровней.
Всего существует большое множество классификаций нейросетей по разным характеристикам:
- нейросети по типу входной информации
- нейросети по способу обучения
- нейросети по способу настройки синапсов
- нейросети по времени передачи сигнала
- нейросети по типу и характеру связи
Книги про нейросети
Ниже перечислен список литературы по нейросетям, часть из них является ознакомительной литературой по нейросетям, а другая часть является серьезной технической литературой для программистов и инженеров нейросетей:
- Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика — Ф. Уоссермен
- Нейронные сети — Саймон Хайкин
- Самоорганизующиеся карты — Тойво Кохонен
- Нейросетевые модели и алгоритмы. Справочник — Дмитрий Тархов
- Make Your Own Neural Network — Tariq Rashid
- A Brief Introduction to Neural Networks — David Kriesel
- An Introduction to Statistical Learning — Gareth James
- Programming Collective Intelligence — Toby Segaran
- Neural Networks: A Systematic Introduction — Raul Rojas
- Deep Learning: Methods and Applications — Li Deng Dong Yu
Лучшие нейросети
Также в заключении хотел бы вам представить ряд известных и малоизвестных сервисов, работающих с ипсользованием технологии нейросетей:
- FaceApp
- Deep Dream
- FaceHero
- http://What-Dog.net
- Algorithmia
- Murphy
- FastText
- http://How-Old.net
- Prisma
- The Emojini 3000
- Deep Photo Style Transfer
- Face Recognition
- Magneta
- Sonnet
- deeplearn.js
- Fast Style Transfer in TensorFlow
- Pysc2
- http://aiportraits.com
- http://thispersondoesnotexist.com
- #isitnude
А на этом сегодня все про нейросети, добавляйте статью и сайт в закладки! Если у вас остались вопросы или комментарии, то пишите их ниже. До новых встреч на страницах проекта Тюлягин!
Источник: tyulyagin.ru