Результаты поиска по тегу «Машинное обучение» 13 результатов

  • Не селфи единым: как нейросети помогают ученым искать сверхбыстрые звезды и диагностировать болезни

    Приложение Teleport на основе нейросетей, которое за секунду превращает селфи в коллаж с разноцветными волосами, всего за несколько дней заняло второе место в рейтинге бесплатных приложений AppStore. Сейчас его скачали более 1,5 млн раз, сервис стал вирусным, почти повторив успех похожих приложений по редактированию фото: Meitu, превращающее любого в героя аниме, FaceApp, позволяющее посмотреть на себя в старости и даже «поменять» пол, и приложение Prizma, которое любой, даже не самый удачный снимок способно превратить в шедевр в стиле Моне или Ван Гога. Сегодня нейросети помогают выбрать цвет волос и помады, «придумывают» названия сортов пива и рисуют котиков, но их идеальное применение, конечно же, не ограничивается зарабатыванием «лайков» в Instagram. Под силу им и куда более серьезные задачи в бизнесе, финансовом секторе и науке. Диагностика заболеваний, поиск сверхбыстрых звезд и редких животных — о том, как нейросети помогают ученым, в обзоре ITMO.NEWS.

  • Заместить нельзя помочь: на какую работу в сфере IT «позарился» искусственный интеллект

    В разговорах о влиянии, которое искусственный интеллект (ИИ) окажет на работу человека, много внимания уделяется крайностям. С одной стороны, резкие заголовки предупреждают, что робот заберет вашу работу, а с другой стороны, некоторые эксперты утверждают, что ИИ никогда не заменит людей. На сегодняшний день наиболее вероятна история, что машинное обучение и искусственный интеллект помогут оптимизировать человеческий труд и позволят людям отойти от выполнения монотонных задач, сконцентрировавшись на более сложных аспектах работы. В этом обзоре мы расскажем о ряде профессий в IT-сфере, частичная или полная автоматизация которых в ближайшие десять лет наиболее вероятна.  

  • «Парсек»-2017: как большие данные и современные игровые технологии изменят мир?

    О чем исследователи могут узнать по фото и лайкам в Instagram? Можно ли установить взаимосвязь между реальным городом и цифровым пространством? И как выделить в огромном массиве данных информацию, которая позволит изменить будущее городов? Об этом и многом другом ученые и спикеры Университета ИТМО рассказали на научно-популярной конференции «Парсек», которая проходит в рамках крупнейшего фестиваля для любителей фантастики «Старкон». Вуз организовал собственную секцию, посвященную Big Data, машинному обучению и игровым технологиям. Понятно об анализе данных, предсказательном моделировании и о том, к каким выводам приводит ученых исследование социальных сетей, — в материале ITMO.NEWS.

  • Фестиваль MediaIN: как алгоритмы машинного обучения меняют современное искусство

    С 14 по 16 июля на Новой сцене Александринского театра прошел фестиваль медиаискусства MediaIN. На разных площадках театра посетители могли познакомиться с интерактивными, световыми и звуковыми инсталляциями, а также работами в области видеоарта. ITMO.NEWS поговорил с медиахудожником, композитором и продюсером Тарасом Машталиром, чьи работы демонстрировались посетителям фестиваля MediaIN на протяжении всех трех дней. Идеолог проекта SONICOLOGY создал часть своих проектов в сотрудничестве с Высшей школой светового дизайна Университета ИТМО, где также в течение семестра читал лекции в рамках образовательной программы.

  • Попасть в соцсети: как ученые могут использовать фото вашего обеда в Instagram

    Сотрудники НИИ наукоемких компьютерных технологий Университета ИТМО уже долгое время работают с анализом данных социальных сетей. В ходе последних исследований разработчики научились считывать эмоции пользователей Instagram, Twitter и других социальных сетей по их постам и использовать результаты анализа как в развлекательных, так и в социально значимых сферах. ITMO.NEWS рассказывает о последних проектах в области анализа данных социальных сетей и тех результатах, которые удалось достичь разработчикам.

  • WWSSS’17: почему изучение и распознавание машинами видеоконтента становится все более популярным

    С 1 по 8 июля в Санкт-Петербурге проходит ежегодная международная Летняя школа Web Science 2017, организаторами которой в этом году выступили лаборатория Интернет-исследований Национального исследовательского университета Высшей школы экономики и Лаборатория компьютерных технологий Университета ИТМО. Web Science – новая междисциплинарная площадка для обсуждения того, как Всемирная паутина (World Wide Web) трансформирует наше общество. Для изучения этого влияния исследователи сегодня используют основы как социальных наук, так и компьютерных. Участниками WWSSS’17 стали специалисты из разных сфер, но всех их объединяет интерес к сети Интернет как к социально-технической системе.

  • Как компаниям искать путь к сердцу потребителей по их «следам» в интернете, выяснили стажеры университета в Сингапуре

    В будущем социальные сети могут существенно сократить путь маркетологов к сердцам клиентов. Алгоритмы анализа больших данных уже сейчас выясняют «всю подноготную» потребителей. С их помощью можно отслеживать негативные отзывы о продукте, узнавать о пожеланиях покупателей, определять их психотипы и продвигать товар разным аудиториям. Исследованиями в этой области занимались магистранты кафедры компьютерных технологий в Национальном университете Сингапура, где ребята проходили стажировку. Ребята прошли стажировку в азиатском вузе. Они рассказали о своей научной работе, а также о плюсах и минусах жизни в городе-государстве.

  • «В отличие от людей, нейросети никогда не устают»: специалист по Data Science Андрей Созыкин — о возможностях и «черных ящиках» нейронных сетей

    Нейросети помогают лечить инфаркты, управляют автомобилями, «заставляют» нас улыбаться на фото и подсказывают банкам, какую услугу стоит нам предложить. С каждым днем они захватывают все новые сферы жизни, а компании расширяют возможности применения больших данных. Но как все это работает изнутри и с чего в принципе стоит начать путь специалиста по анализу больших данных? На эти и другие вопросы ответил специалист по Data science, заведующий кафедрой высокопроизводительных компьютерных технологий Уральского федерального университета Андрей Созыкин в ходе открытого семинара, организованного компанией NVIDIA и Университетом ИТМО. В интервью ITMO.NEWS он рассказал, без каких знаний не обойдется современный Data Scientist, при чем здесь «черный ящик» и почему «открыть» его не так просто.

  • В «Курилке Гутенберга»: что стоит на пути создания мыслящих машин и нужны ли андроидам чувства?

    Роботы уже давно научились писать стихи, они обыгрывают человека в Го, могут шутить, делать комплименты дамам и дарить цветы на 8 марта — порой кажется, что уже завтра бездушные машины с легкостью повторят весь спектр эмоций человека, а искусственный интеллект по своим возможностям превзойдет человеческий мозг. Но что для этого нужно? Попытаться создать ИИ по образу и подобию человека, наделить машину когнитивными функциями? Однозначно нет, считает доктор технических наук, профессор Университета ИТМО и СПбГУ, а также автор нескольких книг по искусственному интеллекту Алексей Потапов. Более того, «биологическая метафора», напротив, может стать серьезным препятствием на пути создания мыслящих машин. Почему? Об этом он рассказал в ходе научно-популярного лектория «Курилка Гутенберга» в Университете ИТМО. Самые интересные тезисы лекции приводим в нашем материале.

  • Какой вы покемон: как тренируют нейронные сети и зачем это нужно

    Бот-диагност, который подсказывает вам, к какому врачу обратиться, или система, которая сама, без участия человека, определит победительницу конкурса красоты, — это не прогнозы писателей-фантастов, а описание реально существующих программ. За каждой из них стоит работа нейронных сетей, которые с каждым днем учатся еще точнее анализировать текст, распознавать предметы на фото и лица конкретных людей. Даже «натренировать» сеть искать для каждого человека «своего» покемона — не проблема, считает студентка Университета ИТМО Людмила Корнилова. Зачем это нужно и как научить машину искать людей, она рассказала ITMO.NEWS.

Архив по годам:
Пресс-служба