Визуализация данных для систем ИИ: Как сделать нейросети понятными
Привет, Хабр! Меня зовут Ильнар и в этой статье я решил поделиться своим небольшим проектом по тому, как сделать нейросети понятными.Представьте: вы потратили 20 минут на создание идеального запроса к нейросети, перечитали его три раза, нажали отправить и... получили совсем не то, что ожидали. Звучит знакомо? Но что если я скажу, что есть способ получать качественные и предсказуемые результаты от ИИ за секунды, без необходимости изучать хитрые приемы формирования запросов?
ML Q & AI. Глава 5. Уменьшение переобучения при помощи данных
← Предыдущая глава |Предположим, что мы обучаем классификатор при помощи обучения с учителем и замечаем, что он страдает от переобучения. Какие существуют основные подходы для уменьшения переобучения путем модификации или дополнения данных?Переобучение
Новый биткоин для эпохи интеллекта
Этой статьей я возвращаюсь к теме про Справедливость-2035, но в этот раз с конкретным решением, которое буквально на днях анонсировал Эмад Мостак (экс владелец Stability AI, в первую очередь известной по Stable Diffusion). Он более года работал над этим концептом.ПреамбулаПроект "Интеллектуальный Интернет" борется с фундаментальной несправедливостью в текущем развитии технологий искусственного интеллекта. Эта несправедливость проявляется в нескольких ключевых аспектах:Несправедливый доступ и концентрация власти:
Топ моделей для контента
В последние годы генеративные нейросети стали не просто трендом, а полноценным инструментом для создания контента. Текст, изображения, аудио и даже видео — всё это можно сгенерировать с помощью моделей искусственного интеллекта
Какие профессии реально может заменить ИИ
Авторская колонка Михаила Шумовского, редактора журнала «Конверт». Текст написан специально для авторской рассылки «Честно».Последние 2 года я активно изучаю нейросети. Пытаюсь упростить и автоматизировать свои рабочие процессы, работать руками меньше, а зарабатывать — больше.Я даже завёл свой канал про нейронки, где постоянно общаюсь с крутыми и интересными ребятами. И один из самых частых вопросов, который прилетает в комменты —
ML Q & AI. Глава 4. Гипотеза о лотерейном билете
← Предыдущая глава |О чем говорит гипотеза о лотерейном билете, и чем она полезна на практике, если оказывается верной?Гипотеза о лотерейном билете — это идея, которая появилась в 2018 году в контексте обучения нейронных сетей. Она утверждает, что в случайно инициализированной нейронной сети существует подсеть (или «выигрышный билет»), которая, если ее обучить независимо, сможет достичь такой же точности на тестовом датасете, как и полная сеть после такого же количества шагов обучения. Авторы гипотезы — Джонатан Франкл и Майкл Карбин.
Вышла Ultra3D — нейросеть для генерации высокодетализированных 3D-моделей
Исследователи из Китая представили Ultra3D — нейросеть для генерации высокодетализированных 3D-моделей. На вход нейросеть получает изображение, а на выходе выдаёт готовую 3D-модель с возможностью экспорта в нескольких форматах.
