Психологический портрет с помощью нейросети и обычной камеры.

Сегодня рассказываем о ребятах из команды Social Globe, которые заняли третье место на Imagine Cup в прошлом году. И не зря, ведь их сервис способен отследить цифровой след и составить психологический профиль человека по его данным из соцсетей. А идентификация происходит с помощью обычной камеры и нейросетей.

Подробнее: https://aka.ms/az_article_0218

#article #azure #dotnet

Машинное обучение в канализации (в хорошем смысле).

Сточные воды… Казалось бы, что тут может быть связанного с технологиями. Ну, возможно, какой-нибудь датчик загрязненности. Но, оказывается, нет. Все намного интереснее. Ведь машинное обучение помогает выявлять аномалии и отклонения в системе контроля сточных вод.

Подробнее: https://aka.ms/ai_article_0318

#article #ai

Искусственный интеллект и нейросети для .NET-разработчиков.

Стратегия Microsoft в области ИИ включает в себя демократизацию ИИ для разработчиков, т.е. предоставление простых в использовании фреймворков и сервисов для решения интеллектуальных задач. В этой статье рассказывается, как .NET-разработчики могут использовать возможности ИИ в своих проектах: начиная от готовых когнитивных сервисов и заканчивая обучением нейросетей на .NET-языках.

Подробнее: https://aka.ms/dotnet_article_0318_2

#dotnet #article

Основы квантовых вычислений: чистые и смешанные состояния.

Недавно мы рассказали о способе наглядного представления однокубитных состояний — сфере Блоха. Всем чистым состояниям соответствуют точки на поверхности сферы Блоха, а смешанным — точки внутри нее. В этой публикации мы постараемся объяснить, что на самом деле представляют собой чистые и смешанные состояния.

Подробнее: https://aka.ms/qq_article_0418_2

#quantum #article

Квантовая телепортация на языке Q#.

Скажем сразу: квантовая телепортация не позволит перенести бабушку из деревни в квартиру. В этой статье мы расскажем о другом — передаче квантовой информации. Просвещайтесь!

Подробнее: https://aka.ms/article_quantum_0418

#quantum #article

Просто добавь воды: разработка с H2O.ai.

В течение последних нескольких лет интерес к технологиям машинного обучения и искусственного интеллекта быстро рос. Решение H2O.ai становится все более популярным в этой сфере: оно поддерживает быстрые алгоритмы машинного обучения в оперативной памяти и недавно получило поддержку глубокого обучения. Сегодня поговорим о разработке с использованием H2O.

Подробнее: https://aka.ms/ai_az_0518

#ai #azure #article

Как нас анализируют в кинотеатрах… и не только.

Компьютерное зрение все глубже интегрируется в нашу жизнь. При этом, мы даже не замечаем всего этого наблюдения за нами. Сегодня расскажем о системе, помогающей анализировать эмоции посетителей на конференциях, в учебном процессе, в кинотеатрах и много где ещё. Кстати, покажем код и расскажем о практических кейсах.

Подробнее: https://aka.ms/ai_az_article_0618

#azure #ai #article

F# и ML.Net: совместная работа.

Недавно мы анонсировали ML.NET, платформу машинного обучения для .NET. Один из наших пользователей сразу же задумался: а как это выглядит с F#? В этой статье он рассмотрел использование модуля регрессии ML.NET и описал отказоустойчивость как платформы в целом, так и отдельных ее частей.

Подробнее: https://aka.ms/0618_dotnet_article

#dotnet #article

Использование ML.NET - Введение в машинное обучение и ML.NET.

ML.NET - это кросс-платформенный фреймворк с открытым исходным кодом, доступный в виде пакета NuGet. Он может быть дополнен библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow, Accord.NET и CNTK. Автор этой статьи расскажет подробнее о платформе и начале работы с ней.

Подробнее: https://aka.ms/0618_article_dotnet

#dotnet #article