نستمر في جمع المواد من منطقة ML من أجلك. كما هو الحال دائمًا ، نعطي الأفضلية للمشاريع التي تحتوي على روابط لمستودعات غير فارغة ، أو نوفر واجهات برمجة تطبيقات عالية المستوى.
قدمت شركة Iris MediaPipe ، وهي شركة متخصصة في حلول ML مفتوحة المصدر للتعرف على الكائنات في الفضاء - مثل FaceMesh و Handpose ، والتي على أساسها قمنا بتجميع عرض توضيحي - أداة جديدة Iris . كما يوحي الاسم ، يتعرف نموذج التعلم الآلي هذا على القزحية والتلميذ ومحيط العين باستخدام كاميرا RGB بسيطة في الوقت الفعلي. مع وجود خطأ أقل من 10٪ ، فإنه يحدد أيضًا المسافة بين الهدف والكاميرا بدون مستشعرات العمق. لسوء الحظ ، في حين أن الخوارزمية غير قادرة على تحديد الاتجاه الذي ينظر إليه الشخص ، تمامًا كما أنها غير قادرة على تحديد هوية الشخص ، ولكن بالاشتراك مع Pose Animator ، تتيح لك إنشاء المزيد من الشخصيات المتحركة "الحية" ، لذلك نحن في انتظار اتجاه أقنعة الرسوم المتحركة.
FMKit
لا تحاول Mediapipe فقط حل مشكلة المعدات الطرفية باهظة الثمن باستخدام خوارزميات التعلم الآلي - فقد طور باحثون من جامعة أريزونا طريقة للتفاعل مع بيئات الواقع الافتراضي أو الواقع المعزز بدون وحدات تحكم خاصة.
تتعرف الخوارزمية الخاصة بهم على الكلمات المكتوبة في الهواء بإصبعك. كان من المستحيل الاستغناء عن أجهزة الإدخال على الإطلاق ؛ يستخدم المطورون مستشعر التقاط الحركة Leap Motion. GitHub مع شفرة المصدر ومجموعات البيانات FMKit. طور
باحثو الأسلوب والدلالات
في المدرسة التقنية العليا السويسرية في زيورخ شبكة عصبية مفتوحةمما يسمح لك بمعالجة الصورة المُنشأة بسمات عالية المستوى وأوصاف نصية. عند إدخال النموذج ، يمكنك إعطاء قناع للكائنات بفئاتها. ستنشئ الشبكة العصبية صورة متشابهة في الهيكل. يمكنك تحرير محتوى الصورة باستخدام الاستعلامات النصية. النموذج يعمل على مرحلتين. في البداية ، يتم إنشاء خلفية الصورة ، وفي الثانية - يقوم المولد بتجميع مقدمة الصورة مع مراعاة الخلفية التي تم إنشاؤها. هذا يحل مشكلة القطع الأثرية التي تظهر في الخلفية عند إزالة أو نقل الصور من المقدمة.
المفاعل الدلالي
إذا كنت تقوم بإنشاء تطبيق يعتمد على اللغة ، مثل برنامج دردشة لخدمة العملاء أو لعبة مهمة ، فقد تكون مهتمًا بهذه الأداة. Semantic Reactor هو مكون إضافي لجداول بيانات Google يتيح لك تشغيل نماذج فهم اللغة الطبيعية على بياناتك الخاصة. تعرض لعبة المتصفح هذه ما تستطيع الأداة القيام به. لحسن الحظ ، يدعم أيضًا نموذجًا متعدد اللغات تم تدريبه في 16 زوجًا ، بما في ذلك اللغة الروسية.
فوكس
يثير التعلم الآلي العديد من الخلافات الأخلاقية التي يمكن حلها ... نفس التعلم الآلي. طور باحثون في جامعة شيكاغو خوارزمية تجعل التغييرات على مستوى البكسل غير مرئية للعين البشرية في الصور الفوتوغرافية بحيث تصبح غير قابلة للاستخدام في النماذج الأخرى. يسمون هذه العملية إخفاء الصورة. أطلقوا على الآلة اسم جاي فوكس ، المعروف للجميع بفضل القناع المجهول. يدعي المبدعون أنه يمكن نشر الصور المقنعة على الشبكات الاجتماعية ، وإذا تم استخدامها لتدريب نماذج التعرف على الوجه ، فلن يسمح التقنيع للنموذج بالتعرف عليك في الصورة بسبب التشويه. كما يقولون ، إسفين.
انظر ورش
دراسة حالة للتعلم الآلي في الصناعة الزراعية. تحولت شركة John Deere ، أكبر شركة لتصنيع المعدات الزراعية في العالم ، إلى التعلم الآلي وتكنولوجيا رؤية الكمبيوتر للتحكم بشكل أفضل في الأعشاب الضارة. تحدد الشبكة العصبية الأعشاب الضارة من الصور ، ثم تقوم برشها على الفور بمبيدات الأعشاب. هذا يوفر الموارد دون الإضرار بالمحصول. تم استخدام إطار عمل PyTorch لتدريب جميع النماذج. كانت الصعوبة الأولى التي واجهها منشئو المحتوى هي إعداد مجموعات البيانات ووضع العلامات عليها ، بسبب التشابه الخارجي للأعشاب مع المحاصيل الأخرى. كان نشر النماذج على الأجهزة أمرًا صعبًا أيضًا ، حيث يجب على الروبوت اتخاذ القرارات بسرعة والتحرك في جميع أنحاء الميدان.
خبير اقتصادي لمنظمة العفو الدولية
إن تطوير السياسة الاقتصادية وتقييم فعاليتها لا يواكب التغيرات في العالم المحيط ، حيث أنه ، على سبيل المثال ، يمكن ملاحظته على خلفية وباء عالمي. بالإضافة إلى ذلك ، تتطلب النماذج الاقتصادية العديد من الافتراضات ، مما يحد من قدرتها على وصف الظروف الاقتصادية الحالية بشكل كامل: على سبيل المثال ، يمكنهم دراسة ضرائب الدخل بمعزل عن غيرها ، مع استبعاد ضرائب الاستهلاك.
تقترح Salesforce خوارزميات ML لحل هذه المشكلات وقد نشرت إطارًا يستخدم التعلم المعزز والنمذجة الاقتصادية لتصميم وتقييم السياسات الاقتصادية الجديدة بناءً على البيانات بسرعة.
ScaNN
ليس من الصعب البحث حتى في قاعدة بيانات كبيرة للمقالات باستخدام استعلامات تتطلب مطابقة تامة للعنوان أو المؤلف ، حيث يسهل فهرسة هذه المعلمات. في حالة الاستفسارات الأكثر تجريدًا ، لم يعد بإمكانك الاعتماد على مقاييس التشابه ، مثل عدد الكلمات الشائعة بين جملتين. على سبيل المثال ، يتعلق طلب البحث "خيال علمي" بـ "المستقبل" أكثر من "العلم" ، على الرغم من أن الاستعلام الثاني يحتوي على كلمة واحدة تطابق الاستعلام.
لقد برعت نماذج التعلم الآلي في فهم اللغة ويمكنها تحويل المدخلات إلى حفلات الزفاف ، وتمثيلات متجهية للكلمات المدربة على دمج المدخلات المتشابهة في مجموعات. قدمت Google أداة بحث تشابه مفتوحة المصدر لمثل هذه النواقل.
إعادة تصيير الأشخاص من صورة واحدة
تعد إعادة تقديم شخص بناءً على صورة واحدة مهمة صعبة. غالبًا ما تخلق الخوارزميات الحديثة أعمالًا مثل التشويه غير الواقعي لأجزاء الجسم والملابس.
توضح هذه الدراسة خوارزمية جديدة تسمح للناس بالتحول إلى ملابس جديدة من خلال إعادة تجسيد النسيج. إنه يعرض الوضع وشكل الجسم في شبكة حدودية يمكن إعادة بنائها من صورة واحدة وتعديلها بسهولة. بدلاً من خرائط الأشعة فوق البنفسجية الملونة ، يقترح المنشئون استخدام خرائط السمات لترميز المظهر. حتى الآن ، الجودة ضعيفة ولا توجد مصادر ، لكن يمكنك بالفعل تخيل كيف سيتم تطبيق هذه التكنولوجيا قريبًا في التجارة الإلكترونية.
المكافأة: في مايو قلناحول الخوارزمية التي تحدد عمق الإطارات في الفيديو ، ولكن بعد ذلك كان من الممكن تقييم عرض الفيديو فقط ، والآن أصبح الكود المصدري للمشروع متاحًا .
هذا كل شيء ، شكرا لاهتمامكم!