STACK MORE LAYERS

💻Neural Compute Stick⚙️ Интересная статейка про необычный гаджет. По своей сути это аппаратный ускоритель нейронных сетей, по большей части CNN 📷, с usb интерфейсом. Конечно, это никак не поможет в обработке сеток на вашем ноутбуке, однако это очень полезный гаджет для IoT устройств, например ResberryPI, который не обладает своим GPU. Neural Compute Stick в свою очередь позволяет снять лишнюю нагрузку с процессора. В статье есть небольшая инструкция по переносу Tensorflow моделек на этот девайс. https://habrahabr.ru/post/347438/

☁Google AutoML🤖 С каждым годом ML становится все более потребительским. Недавно гугл представили свою новую платформу для распознавания изображений. Ранее вы могли использовать Vision API (претренерованная сетка от гугла), или же создать свою модель и загрузить ее в GoogleCloud Platform. Сейчас с разработкой сервиса для распознавания изображений справится любой, вам просто необходимо загрузить данные в сервис, а дальше умные машины гугла сделают все за вас. В видео продемонстрирован пример с распознаванием типа облаков: https://youtu.be/GbLQE2C181U

🐱Pusheen Machine 🐈 Наткнулся недавно на интересный канальчик про ML. Автор пишет не часто, но посты содержательные, так что кнопку mute можно не нажимать :) https://t.me/pusheen_machine

👾Spectre&Meltdown👽 Недавно весь интернет взрывался от новости про уязвимость в процессорах Intel на хардварном уровне. Разработчики всех систем быстро подлатали ядро, но при этом проявляется одна проблема: это значительно уменьшает мощность вашего железа. Мощность - камень приткновения в ML, прочитайте небольшую заметку о том, как этот патч влияет на производительность в классических ML библиотеках. https://medium.com/implodinggradients/meltdown-c24a9d5e254e

🌷Flowers dataset🌹 Опубликовал свой старенький датасет с цветами. В датасете около четырех тысяч фотографий цветков, они разделены на пять классов: ромашка, тюльпан, роза, подсолнух и одуванчик. Если найду последнюю версию датасета с 11 видами растений, то опубликую ее тоже. https://www.kaggle.com/alxmamaev/flowers-recognition

👦Че пацаны, аниме?👧 Style2Paint - очередной проект основанный на GANах. Нейронка позволяет перенести некоторый стиль с выбраного вами рисунка на зарисовки в paint'е. Если описывать коротко, то это автоматическая раскраска :) Полгода назад появился схожий проект для демонстрации возможностей pix2pix, там вам давалась возможность рисовать котиков. https://github.com/lllyasviel/style2paints

💻 xgb2cpp 🖥 Интересная библиотечка, которая позволит ускорить вашу XGBoost модель. По факту это конвертер дампа модели в cpp файл, который вы уже можете скомпилировать. ❗️ Есть важный момент, преобразование возможно только для моделей тренированных спомощью multi:softprob. https://github.com/popcorn/xgb2cpp P.S. Сессия подошла к концу и можно вновь выкладывать новый материал. 🔥

"New Google's speech synthesizer called Tacotron 2. What audio is real?" 📉 @loss_function_porn

🌲Data-Елка🎄 Тут идет онлайн трансляция новогодней конференции Яндекса. Лекции весьма интересные:

14:10 Интересные идеи и статьи в Reinforcement learning в 2017 году - Сергей Свиридов
14:30 NLP – 2017 - Валентин Малых
14:50 NIPS, будущее и хайп - Александр Нотченко
15:10 Перерыв  
15:20 Алиса: что внутри? - Борис Янгель
15:40 Технологии беспилотных автомобилей - Антон Слесарев
16:00 ML в киберспорте - Пётр Ромов
16:20 Перерыв  
16:40 Соревнования по анализу данных – 2017 - Эмиль Каюмов
17:00 Data Science 2017 – 2018  -  Алексей Натекин

https://www.youtube.com/watch?v=yPKu2vE4UqM

🍄AI Mario🚘 Нашел интересное видио, тут чувак описывает с технической стороны, как работает система, которая научилась играть в марио и гоночки-марио. В вк былр множество гифок и видео с демонстрацией работы MarIO. Если тема Reinforcment Learning для вас интересна, советую глянуть. https://youtu.be/BQifVQPnRQk

📑 Keras-Text 📄 Если вы занимаетесь NLP, то данная библиотека может вас заинтересовать, поскольку она позволит сильно автоматизировать процесс, освободив время на исследования и эксперименты. Библиотека представляет из себя набор утилит для работы с текстом: WordTokenizer - повзоляет перевести ваши слова в некоторые представления в виде токенов, это могут быть как tfidf, так и GloVE и word2vec (это задается в параметрах токенайзера). Models - готовые к применению модели, представлены различные архитектуры сетей для работы с текстом, представлены как CNN, так и RNN модели. В целом библиотека интересна, советую глянуть примеры работы с ней. https://github.com/raghakot/keras-text

📷 Pix2PixHD 📸 Генерация фотореалистичных картинок Тут ребята выложили интересную работу, по созданию GAN для рисования фотореалистичных картинок, на основе цветовых масок. Подобное вы могли увидеть в likemo.net , только там вы рисовали в стиле художника. В видео они сравнивают результат с работой pix2pix (та штука, которая могла рисовать котиков). Pix2Pix генерит очень мыльную картинку, в свою очередь Pix2PixHD генерит все с высокой степенью детализации. В общем, стоит внимания 👇 https://tcwang0509.github.io/pix2pixHD/ P.S. Сетка написана на Pytorch, код прилагается.

💊Капсульные нейронные сети💊 В последнее время мои новости штурмуют различные новости и статейки про СapsNets. Решил собрать все в кучку 🗂. 🎥 Как написать свою капсульную сетку на TensorFlow https://youtu.be/2Kawrd5szHE 📹 Видосик от Saraj, крутой парень, если еще не подписались - подпишитесь https://youtu.be/VKoLGnq15RM 📖 Цикл статей от российского Датасайнтиста, про понимание капсульных нейронок. https://goo.gl/hu3jga 📰 Как это все работает, но уже на русском :) http://cv-blog.ru/?p=195 💻 TensorFlow имплементация капсульной сетки. https://github.com/naturomics/CapsNet-Tensorflow 🖥 Имплементация на PyTorch https://github.com/gram-ai/capsule-networks - 📝Если есть дополнения, присылайте их мне @alxmamaev, пост дополняется.

💻Сервера для ML🖥 Наткнулся тут на краткую заметку про выбор железа для ресерча в области ML и CV. Она небольшая и комментировать особо нечего, но автор мне понравился, можете посмотреть другие его статьи, возможно что-то заинтересует. http://cv-blog.ru/?p=207

🎥 Нейрофильм 📽 Просто не могу пройти мимо. Чуваки из беларуской киностудии RitZeed сняли фильм по сценарию нейросети в рамках одного хакатона в Минске. Получилось 🔥🔥🔥 Вот несколько ключевых реплик: Я просто подумал тебе подумать Так, я думаю еще постоять с тобой, с тобой, с тобой, с ней... Кстати, она продала тебе ее на полу. Если ты подождешь свой хлеб назад Я похудел в стену. Я подхожу к столу. И финал: Не смогу с тобой собирать. С ним. С ним! https://vk.com/video-31976785_456239720

Пример визуализации MNIST.