Google запустила сайт AI Experiments, пользователи которого могут поэкспериментировать с нейронными сетями Статьи редакции

Компания Google представила проект AI Experiments, в котором любой пользователь может поработать с нейросетями и алгоритмами машинного обучения, узнать, что они умеют делать и как «видят» предоставленные им данные, а также поделиться своими наработками в этой области.

По мнению разработчиков, сервис поможет пользователям разобраться, как работают основные алгоритмы машинного обучения. Кроме того, проект будет полезен сообществу разработчиков — код любого «эксперимента» можно скачать и изучить самостоятельно. Также у разработчиков есть возможность разместить на сайте свой собственный алгоритм — чтобы получить обратную связь или обучить алгоритм.

Сейчас на сайте можно опробовать работу восьми алгоритмов. Один из них, например, определяет, что нарисовал пользователь. Нейросеть распознаёт как простые объекты (круг, чашка, банан), так и более сложные — например, изображения животных.

Другой алгоритм распознаёт предметы на снимках. Ещё один — не только распознаёт предметы, но и предлагает перевод их названий на заданный язык.

Ещё один «эксперимент», размещённый на сайте, распознаёт щебетание птиц и определяет, к какому виду относится пернатое.

0
11 комментариев
Популярные
По порядку
Написать комментарий...

Гугл вообще красавчики — делают множество технологических плюшек, те же Guava, TensorFlow, которые позволяют стартапам и сторонним разработчикам пользоваться плодами огромного труда и ресурсов, который корпорация вложила в эти технологии. Что, по сути, серьёзно снижает порог вхождения и повышает шансы сделать что-то стоящее на базе AI.

Полезно! На Udacity есть отличный бесплатный курс по Deep Learning / TensorFlow от Гугла — всем интересующимся темой горячо рекомендую:

https://classroom.udacity.com/courses/ud730

6

Если честно, курс ужасный, один из самых плохих на Юдасити, из примерно 5 которые я смотрел.

Тем кто начинает разбираться в теме я бы рекомендовал Эндрю Нг
как вводный в ML с хорошей секцией по сеткам
https://www.coursera.org/learn/machine-learning

И потом лекции Карпатного в стенфорде
https://www.youtube.com/channel/UC2__PIf36huAgKFumlOIs6A
http://cs231n.stanford.edu/

Лекции очень круты тем что читались в начале этого года и освещают последние достижения в обучении сеток в плоть до декабря прошлого.

Требование к математике не очень высокие - нужно понимать что такое дифференцирование и уметь дифференцировать несложные функции + операции с матрицами. Но это нужно любому человеку который пытается в сетках разобраться.

1

Мне, чисто субъективно, курс понравился. Для меня главная фича — упор на практику и подготовленные IPython-ноутбуки, где можно сразу тыкать, экспериментировать и смотреть, что получается.

Но честно признаться — с одного курса всё сразу в голове не взлетит. Стоит держать себя в теме, постоянно читать/смотреть/экспериментировать/применять и тогда, постепенно, нарастает в голове мышление, связанное с машинным обучением.

Спасибо за ссылки на другие курсы — обязательно их посмотрю.

0

У меня просто документация TF туго шла и я решил глянуть для раскачки.

И меня поразило количество недоговоренностей и оборванных мыслей в этом курсе, при том что весь материал по сути я уже знал.

Я не претендую на истину в первой инстанции, но написал просто чтобы если кто-то прочитал ваш комментарий, был бы шанс передумать)

0

У вас типичная ситуация, когда курс уровнем ниже, чем ваша текущая база знаний в голове. Там совсем уж базовые вещи объясняются буквально на пальцах для тех, кто только только начинает вникать в машинобуч.

Универсально хороших курсов я не видел (хотя бывают универсально плохие) — начиная от личного восприятия спикера, какой кому темп подходит, уровень знания английского, уровень как по математике, так и по технологиям — в общем стоит потыкаться во все курсы и не бояться переключаться, если совсем не подходит.

Вспомнил про обзор различных курсов на Хабре, совсем свежий ещё: https://habrahabr.ru/company/npl/blog/311812/

1

Это больше нужно Гуглу - бесплатное обучение нами его алгоритма

3

Вот вы сейчас одним комментарием поставили под угрозу работу кучи специалистов в области Strong AI.

0

да ну, разводилово

2

Первая больше похожа на кактус, чем на кота, всё правильно.

0

Офигеть
Реально круто, что свои алгоритмы можно добавлять

1

Опа, а вот это интересно. Надо заценить на досуге.

0
Читать все 11 комментариев
Минэкономразвития РФ приняло предложения РСПП по совершенствованию рынка интеллектуальной собственности

На актуализации плана дорожной карты ТДК (трансформация делового климата) «Интеллектуальная собственность» в соответствии с пожеланиями бизнес-сообщества настоял первый заместитель председателя правительства Андрей Белоусов.

«Мегафон» заблокировал 36 тыс. ₽ на 2 недели по ФЗ № 115

Являюсь абонентом Мегафона второй десяток лет. Несколько лет назад завёл себе карту Мегафон-банка. Очень нравилось, и рекомендовал всем, так как:

На сайтах с эквайрингом от ПСБ появился Yandex Pay

Покупатели с аккаунтом «Яндекса» смогут оплачивать покупки, не вводя данные карты.

Чем отличается подход к бизнесу заказчиков с США и Европы от наших?

Всем привет, на связи маркетолог Даниил. Уже некоторое время работаю с иностранными заказчиками и в этой статье хотел бы поговорить об основных отличиях в подходах к бизнесу разных контингентов

Эксперимент: оформляем банковские карты без бумажных документов

Оформление затянулось, но проект все равно продолжили развивать.

Лайфхак в подборе: как ATS-системы помогают экономить время и бюджет рекрутеров

Процесс рекрутинга существенно не отличается от компании к компании. Есть несколько типичных шагов, которые проходит рекрутер: размещение вакансии на джоб-бордах, поиск соискателей по базам, согласование кандидатов с заказчиками, собеседование, выдача и проверка тестового задания, проверка кандидата службой безопасности.

Мвидео, облажались. Дважды

#жалобамвидео или как продать витринный образец

Это Элви Рэй Смит: он мечтал создать анимационный фильм на компьютере, соосновал Pixar, но ушёл из компании из-за Джобса Статьи редакции

Смит создал альфа-канал, который используется в Photoshop и других редакторах, работал в Xerox и LucasFilm и убеждал всех, что за компьютерной графикой будущее, однако всерьез его никто не воспринимал – кроме Стива Джобса.

Мвидео отказал в замене товара ненадлежащего качества. Битый телевизор

14.11.2021 доставка магазина Мвидео привезла мне домой телевизор LG. При приёме телевизора от доставщиков никаких недостатков не обнаружили ( или не заметили, потому что телевизор был весь запотевший). Включать для проверки тоже не стали из-за запотевания. В тот же вечер через несколько часов телевизор повесили и попытались включить, он не…

null