Mail.ru: Достижения в глубоком обучении за последний год
Приветствую, друзья. Я рад открыть этот корпоративный блог компании Datalytica, и сегодня первой записью хочу поделиться с интереснейшей заметкой из корпоративного блога компании Mail.ru на Хабрахабр, в которой представлены достижения в глубоком обучении за последний год. Очень рекомендую к прочтению, вы будете удивлены и воодушевлены тем, что уже достигнуто к настоящему времени в области искусственных нейронных сетей, машинного обучения и искусственного интеллекта в целом.
Особенно впечатляют достижения в направлении распознавания образов — нейросети становятся всё более точными и не спотыкающимися на простых и даже сложных помехах. При этом под распознаванием образов мы понимаем не только обработку изображений, поиск на них интересных объектов и другие подобные задачи, но в принципе всю комплексную задачу в выявлении во входном потоке информации некоторых заранее определённых классов подпоследовательностей. Так что сюда подпадает и чтение по губам, и распознавание речи, и распознавание дорожных знаков гуглоавтомобилями и многое другое.
Статья также интересная тем, что даёт наводки на описания многих современных архитектур нейронных сетей. Если вспомнить 50-ые года XX века, когда в наличии был только перцептрон, то сегодня у нас есть широкий набор инструментов для нейросетевого подхода в искусственном интеллекте. И статья позволяет примерно оценить их способности и понять задачи, которые можно ими решать.
В общем, читайте статью. И да пребудет с вами Нейросила.
Особенно впечатляют достижения в направлении распознавания образов — нейросети становятся всё более точными и не спотыкающимися на простых и даже сложных помехах. При этом под распознаванием образов мы понимаем не только обработку изображений, поиск на них интересных объектов и другие подобные задачи, но в принципе всю комплексную задачу в выявлении во входном потоке информации некоторых заранее определённых классов подпоследовательностей. Так что сюда подпадает и чтение по губам, и распознавание речи, и распознавание дорожных знаков гуглоавтомобилями и многое другое.
Статья также интересная тем, что даёт наводки на описания многих современных архитектур нейронных сетей. Если вспомнить 50-ые года XX века, когда в наличии был только перцептрон, то сегодня у нас есть широкий набор инструментов для нейросетевого подхода в искусственном интеллекте. И статья позволяет примерно оценить их способности и понять задачи, которые можно ими решать.
В общем, читайте статью. И да пребудет с вами Нейросила.
Комментарии
Отправить комментарий