cnn.
Как одна операция из линейной алгебры захватила мир ИИ
Всё началось довольно тихо — без шоу-программ и футуристичных роботов на сцене. В 2017-м исследователи Google опубликовали статью с до смешного скромным названием: Attention is All You Need. Тогда мало кто понял, что именно в этот момент случилось новое «деление эпох»: теперь у ИИ было чёткое «до» и «после».Сегодня почти весь генеративный ИИ — от ChatGPT до Midjourney, от Gemini до Claude — внутри себя основан на трансформерах. А фундамент всей этой революции оказался… ну прямо скажем, совсем не похожим на научную фантастику. Просто скалярное произведение двух векторов — действие из школьной линейной алгебры
Как я свертки ускорял
Вовка плохого не посоветуетПосле написания статьи про NormIs-1
От 0 до 10 миллионов ИИ-проверок в месяц: как мы продуктивизировали CV в Пятёрочке за 8 месяцев
Привет, Хабр! Меня зовут Иван Попов, я руковожу командой компьютерного зрения CV Hub в дирекции искусственного интеллекта X5 Tech. А ещё у нас в команде есть Иваныч. Так пользователи «Пятёрочки» ласково называют нашу CV-систему, которая модерирует фотографии в «Клубе тайных покупателей». Когда анкета закрывается за час, в комментариях пишут: «Иваныч сегодня хорошо работает». Имя дали сами пользователи, совпадение с моим именем чистая случайность, опыт Amazon Go не повторяем))
Как свёрточные нейронные сети видят мир
Привет, Хабр! Меня зовут Яна Вольнова, я ex-разработчик систем распознавания образов, а сейчас преподаю глубокое машинное обучение в МГТУ им. Н.Э. Баумана и пишу курсы для Яндекс Практикума, например, «Инженер по глубокому обучению нейросетей» и «Компьютерное зрение — CV»
Наш «домашний» НИИ обошёл DINOv2, ViT и десятки ML‑моделей в сегментации видео
Мы открыли и разрабатываем новый способ обработки информации - TAPe (Theory of Active Perception, Теория активного восприятия). Работаем над ней давно, результаты мягко говоря впечатляющие, постепенно начинаем ими делиться. Немного писали о Теории на Хабре здесь. Исторически мы начали именно с обработки видео (когда-нибудь об этом расскажем).
Часть 3: Архитектура нейросети для распознавания голосовых команд
Дорогие читатели!Продолжаю серию статей о моём дипломном проекте «Голосовое управление Умным домом». В Части 1 я рассказал о концепции и видении проекта, в Части 2 — о проектировании пользовательского опыта. В этой части я подробно разберу архитектуру нейронной сети, которая лежит в основе системы распознавания голосовых команд.Это техническая часть серии, где я покажу код, объясню выбор архитектуры и расскажу о технических решениях, которые позволили достичь точности 94.55% на проверочной выборке.
TAPe + ML: универсальная архитектура компьютерного зрения вместо патчей и «сырых» пикселей
Пять лет назад я начал работать с или в проекте Comexp Research Lab - научно-исследовательской компании, в которой тогда было два человека (считая меня). На самом деле исследованиями компания в своей области занимается примерно 15 лет, просто именно на последние пять лет (и особенно на последние полтора года) пришлась самая интенсивность разработок и открытий.
Аугментация данных для повышения точности классификации вредоносного ПО с использованием модели CNN
Актуальность исследованияСовременные компьютерные атаки становятся все более сложными и изощренными, создавая серьезную угрозу информационной безопасности как для крупных организаций, так и для обычных пользователей устройств, подключенных к глобальной сети. Вредоносное программное обеспечение (ВПО) эволюционирует, используя сложные методы сокрытия и мутации кода, что затрудняет его выявление антивирусными программами и системами защиты.
Как искать различия на изображениях в визуальном тестировании ПО с помощью ИИ
Ключевые выводыОбнаружение различий между двумя изображениями — важная задача в визуальной автоматизации тестирования, когда скриншот нужно сравнить с предыдущей версией или эталонным дизайном.Генеративный ИИ на базе мультимодальных языковых моделей отлично распознаёт и объясняет содержимое изображения, но способен выявлять различия лишь в тех аспектах, на которых он был явно обучен.Эта задача обычно решается с помощью сверточной нейронной сети (CNN), сравнивающей небольшие фрагменты изображений (область 9×9 пикселей) вместо отдельных пикселей.
