Лекция Владимира Игловикова на тренировке Яндекса по машинному обучению

Скорее всего, вы слышали об авторе этой лекции. Владимир ternaus Игловиков занял второе место в британском Data Science Challenge, но организаторы конкурса не стали выплачивать ему денежный приз из-за его российского гражданства. Затем наши коллеги из Mail.Ru Group взяли выплату приза на себя, а Владимир, в свою очередь, попросил перечислить деньги в Российский Научный Фонд. История получила широкий охват в СМИ.

Спустя несколько недель Владимир выступил на одной из тренировок Яндекса по машинному обучению. Он рассказал о своём подходе к участию в конкурсах, о сути Data Science Challenge и о решении, которое позволило ему занять второе место.

Читать дальше →

Google и MIT научили смартфоны ретушировать фотографии в реальном времени

В прошлом месяце мы писали о группе сотрудников Google из подразделения Machine Perception, обучивших систему на основе глубоких нейронных сетей профессиональной обработке фотографий. Еще тогда высказывались предположения, что Google с высокой долей вероятности не оставит эту перспективную идею и реализует в каком-нибудь продукте. Теперь же стало известно, что специалисты Google совместно с коллегами из Лаборатории […]

Биомеханика и искусственный интеллект в медицине. Лекция на YaC 2017

В этой лекции руководитель компании «Интеллект и инновации» Егор Токунов рассказывает, как нейросети позволяют влиять на двигательные навыки человека и как они могут помочь в реабилитации больных с двигательными нарушениями.

Егор выступил в секции digital health на Yet another Conference 2017.

Под катом — расшифровка и часть слайдов.

Читать дальше →

Neural conversational models: как научить нейронную сеть светской беседе. Лекция в Яндексе

Хороший виртуальный ассистент должен не только решать задачи пользователя, но и разумно отвечать на вопрос «Как дела?». Реплик без явной цели очень много, и заготовить ответ на каждую проблематично. Neural Conversational Models — сравнительно новый способ создания диалоговых систем для свободного общения. Его основа — сети, обученные на больших корпусах диалогов из интернета. Борис hr0nix Янгель рассказывает, чем хороши такие модели и как их нужно строить.

Под катом — расшифровка и основная часть слайдов.

Читать дальше →