Обновления ИИ от Ikea, TensorFlow.js + AutoML, искусственный интеллект и творчество, телеприставка Nvidia на базе искусственного интеллекта, обновляемые модели Core ML 3 и многое другое
НОВОСТИ
Приложение Ikea AR получает обновления с новыми функциями искусственного интеллекта, но в нем по-прежнему нельзя покупать мебель
Ikea Place, впервые выпущенный в 2017 году, представляет собой приложение с дополненной реальностью, которое позволяет пользователям предварительно просматривать различные цифровые изображения предметов мебели в реальном пространстве. Новые обновления этого приложения будут предлагать больше персонализации с помощью ИИ - со временем пользователи должны увидеть больше стилистически релевантных предложений, основанных на их предыдущем использовании приложения. Но одна часть головоломки все еще отсутствует ... вы не можете купить ни один из предложенных предметов в самом приложении. Интересное обсуждение того, почему это может быть так, а также дополнительная информация о новых возможностях приложения. ["Подробнее"]
В новой приставке Nvidia используется искусственный интеллект для преобразования контента в 4K
Третье поколение Nvidia Shield, ТВ-приставки Nvidia для потоковой передачи контента, включает новое интересное обновление на базе искусственного интеллекта: автоматическое масштабирование контента с 720p или выше до 4K. Это возможно благодаря обновлению оборудования Nvidia до оборудования коробки. Tegra X1 был обновлен до Tegra X1 +, и это тот маленький плюс (и, конечно же, то, что происходит под капотом), который позволяет использовать повышающую дискретизацию на основе боксов. ["Подробнее"]
Google теперь использует BERT для улучшения результатов поиска
Google объявил о том, что они будут внедрять мощную архитектуру нейронной сети BERT в поисковую систему, что наверняка займет у специалистов по SEO работу. Обновление разработано, чтобы сделать поиск более эффективным с помощью диалоговых запросов, что якобы является тем способом, которым Google хочет, чтобы мы выполняли поиск. Google утверждает, что с BERT на картинке они могут предложить более релевантные результаты по 1/10 поисков. Обновление скоро появится в США, но для избранных фрагментов обновление доступно во всем мире. ["Подробнее"]
Создавайте и развертывайте модели TensorFlow.js с помощью AutoML
Новое обновление TensorFlow.js, встроенной в браузер среды машинного обучения TensorFlow, позволяет разработчикам обучать пользовательские модели и развертывать их в приложениях JS с помощью AutoML Google Cloud. Важная интеграция, которая открывает двери для создания пользовательских моделей на основе уже помеченных данных, и все это в рамках автоматизированного рабочего процесса AutoML. Такая интеграция гарантирует, что разработчики JS, у которых может быть меньше опыта работы с машинным обучением, смогут использовать нейронные сети в своих приложениях. ["Подробнее"]
[Видео] Как Big Data стал творческим соавтором
Эта примерно девятиминутная PBS-функция исследует некоторые способы, которыми большие данные (и искусственный интеллект, как расширение) формируют творческий потенциал нашей культуры. От моды до телевидения и не только, это интересный и доступный взгляд на возможности - и подводные камни - позволяющий ИИ влиять (или иногда диктовать) наши творческие поиски. ["Смотреть"]
КОД / БИБЛИОТЕКИ
[Heartbeat] Потрясающие проекты машинного обучения 2019 года - с визуальными демонстрациями
Наш обзор некоторых из самых впечатляющих проектов машинного обучения года, в которых представлены потрясающие визуальные демонстрации. Ссылки на страницы кода / исследований / проектов, если таковые имеются. ["Исследовать"]
[Видео] Inside TensorFlow Lite
Взгляд изнутри на внутренние учебные занятия команды TensorFlow по TFLite - включает в себя глубокие технические погружения и код разработчиков, стоящих за фреймворком. ["Смотреть"]
[GitHub] imxieyi / waifu2x-ios
Реализация waifu2x (сверхвысокое разрешение изображений для искусства в стиле аниме) в iOS Core ML. ["Исследовать"]
[GitHub] thangtran480 / hair-segmentation
Реализация сегментации волос на Android с помощью TFLite. ["Исследовать"]
[GitHub] HasnainRas / Fast-SRGAN
GAN с одним изображением со сверхвысоким разрешением, в котором в качестве генератора используется архитектура MobileNet. ["Исследовать"]
ОБУЧЕНИЕ
PyTorch Mobile: классификация изображений в iOS
Следуя нашей новости и руководству по работе с PyTorch Mobile на Android, на этой неделе Анупам Чью составил отличное руководство по работе с новым рабочим процессом PyTorch на iOS. ["Учить больше"]
[Heartbeat Collections] Машинное обучение на Android: управление моделями и оптимизация
Каталог публикаций Heartbeat, посвященных методам управления и оптимизации моделей машинного обучения на Android. ["Учить больше"]
Сравнение решений Apple и Google для оптического распознавания текста на устройстве
Омар М’Хаимдат проводит убедительное сравнение решений для распознавания текста, предлагаемых Apple и Google, и обнаруживает некоторые удивительные результаты в процессе [Подробнее]
[Бесплатный курс Udemy] Введение в TensorFlow Lite
Сотрудники Udemy объединились с TensorFlow Lite, чтобы предложить этот бесплатный курс по работе с фреймворком TensorFlow на устройстве. ["Учить больше"]
Как создавать и обучать обновляемые модели на iOS с помощью Core ML 3
В этой превосходной серии из двух частей от Анупама Чу реализована одна из самых захватывающих новых функций Core ML 3: обновляемые модели с помощью обучения на устройстве. [Часть 1] [Часть 2]
Примечание редактора. Heartbeat - это онлайн-публикация и сообщество, созданное авторами и посвященное изучению зарождающегося пересечения разработки мобильных приложений и машинного обучения. Мы стремимся поддерживать и вдохновлять разработчиков и инженеров из всех слоев общества.
Независимая редакция, Heartbeat спонсируется и публикуется Fritz AI, платформой машинного обучения, которая помогает разработчикам учить устройства видеть, слышать, ощущать и думать. Мы платим участникам и не продаем рекламу.
Если вы хотите внести свой вклад, переходите к нашему призыву участников. Вы также можете подписаться на наши еженедельные информационные бюллетени (Deep Learning Weekly и Fritz AI Newsletter), присоединяйтесь к нам на » «Slack и подписывайтесь на Fritz AI в Twitter , чтобы узнавать обо всех последних новостях в области мобильного машинного обучения.
