Python’ом по машинлернингу.

Проблема гигантской переписки, которую менеджерам приходится сортировать и пересылать в соответствующие отделы, практически универсальная, и её надо решать современными способами. В этой статье мы расскажем о решенном с использованием ML практическом кейсе компании Актион-пресс.

Подробнее: https://aka.ms/ai_article_0318_1

#ml #ai

StackOverflow выпустил очередное исследование по аудитории разработчиков. Помимо прочих интересностей, отмечу блок про технологии и общество, во многом посвященный реакции на AI.

1. 40% радуется, что AI увеличивает автоматизацию работы, только 20% находит это опасным. Наоборот, около 28% и 28% опасаются, что алгоритмы, соответственно, принимают важные решения и могут превосходить человеческий интеллект, и по 23% этому рады.
2. При этом 48% считает, что разработчики или создатели AI ответственны за его последствия. Около 28% готовы переложить ответственность на государство и регуляторов.
3. В целом 73% сильнее воодушевлены возможностями, нежели опасаются последствий.
4. Дизайнеры и мобильные разработчики боятся наступления сингулярности. Дата-сайнтисты, исследователи, девопс-специалисты и менеджены инженеров и продуктов существенно сильнее боятся нечестных алгоритмов.

https://insights.stackoverflow.com/survey/2018 #ai #developers #concerns

Коэффициент Джини. Из экономики в машинное обучение.

В 1912 году итальянский статистик и демограф Коррадо Джини написал знаменитый труд «Вариативность и изменчивость признака», и в этом же году «Титаник» затонул в водах Атлантики. Казалось бы, что общего между этими двумя событиями? Всё просто, их последствия нашли широкое применение в области машинного обучения. И если датасет «Титаник» в представлении не нуждается, то об одной статистике, впервые опубликованной в труде итальянского учёного, рассказывается в этой статье.

Подробнее: https://aka.ms/ai_science_article_0318

#ml #ai #article

Немножко прикладного кода в ленту. Тут коллеги рассказывают, как использовать Tiramisu (это вариация сверточной сеточки на DenseNet-архитектуре) для задачи сегментации изображений.

Если точнее, то сценарий такой: в ритейл-магазин приходит новая партия товара (одежды), нужно быстро сопоставить ее с существующим каталогом. Альтернативно: сотруднику или покупателю нужно быстро найти информацию по предмету одежды, находящемуся перед глазами. Фактически, нужно реализовать визуальный поиск, в котором сотрудник сможет по фотке с мобильника, найти соответствующую вещь в каталоге.

Тонкость в том, что фотка с мобильного может быть зашумлена фоном, поэтому для корректного сравнения желательно на лету сделать обтравку изображения. А это и есть один из вариантов задачи сегментации.

Обзор: https://www.microsoft.com/developerblog/2018/04/18/deep-learning-image-segmentation-for-ecommerce-catalogue-visual-search/
Исходный код: https://github.com/CatalystCode/image-segmentation-using-tiramisu/

#ai #ml #practice

Книга "Искусственный интеллект сегодня".

Бесплатная книга про искусственный интеллект в наше время. В ней описываются поле действия AI, его технологии, нейролингвистическое программирование, а также интеграция искусственного интеллекта в человеческую жизнь.

Скачать: https://aka.ms/book_ai_0518

#book #ai

Первые итоги на пути создания искусственного бухгалтерского интеллекта.

Помните, как в романе «Автостопом по Галактике» машина высчитала ответ на все извечные вопросы и это был ответ «42». Команда сервиса для предпринимателей «Кнопка» оказалась более практичной и завела 42 робота, чтобы дать ответ на гораздо более прозаические вопросы. Первые разработки начались еще в 2016 году, но год назад приложения перенесли в Azure и работа закипела. По случаю годовщины мы попросили сооснователя и технического директора сервиса «Кнопка» ответить на вопросы нашего блиц-интервью.

Подробнее: https://aka.ms/az_ai_article_0518

#ai #article

AI.Hack Minsk.

Уже завтра пройдет хакатон AI.Hack Minsk, на котором участники поработают над своими проектами по искусственному интеллекту. Хакатон приурочен к международной tech-конференции EMERGE, которая соберет в Минске более 1000 участников из США, Гонконга, Европы, а также СНГ. Ну а сам хакатон будет проходить online. Присоединяйтесь!

Регистрация: https://aka.ms/event_0518

#ai #event

Инструмент для улучшения кода IntelliCode.

В рамках конференции разработчиков Microsoft Build 2018 мы анонсировали функцию Visual Studio IntelliCode, которая помогает писать код быстрее и избегать ошибок. Сервис предлагает разработчику подсказки-шаблоны, предугадывая его цели.

Подробнее: https://aka.ms/ai_news_0518

#msbuild #news #ai

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 в Тинькофф использовали Windows Hello для аутентификации пользователя.

Windows Hello – это технология биометрической аутентификации пользователя по отпечатку пальца, сетчатке глаза, трёхмерному сканированию лица и даже по венозной схеме ладони. После авторизации и создания ПИН-кода, аутентификацию пользователя можно переложить на плечи Windows Hello. Так и сделали ребята из Тинькофф.

Подробнее: https://aka.ms/ai_0518

#ai #hello #article

Как не пропустить ни одного сообщения.

Обработка событий — одна из самых распространенных задач в области бессерверных технологий. Сегодня расскажем о том, как создать надежный обработчик сообщений, который сведет к нулю их потерю. Кстати, примеры написаны на C# с использованием библиотеки Polly, но показанные подходы будут работать с любыми языками (если не указано обратное).

Подробнее: https://aka.ms/ai_az_article_0518

#ai #azure #article

Баскетбол заинтересовался искусственным интеллектом.

Гарт Кейс, вице-президент НБА по информационным технологиям, помог разработать новую систему на основе ИИ, автоматически сортирующую и организующую огромный поток фотографий с игр тридцати команд, каждая из которых проводит 82 матча в регулярном сезоне, не считая игр плей-офф. NBA Photo Sorter пришла на смену утомительной ручной сортировке.

Подробнее: https://aka.ms/news_ai_0518

#ai #news #msbuild

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