Оффлайн
- Регистрация
- 23.09.18
- Сообщения
- 12.347
- Реакции
- 176
- Репутация
- 0
Кажется, что ни один пост сейчас не обходится без упоминаний коронавируса, и эта подборка не станет исключением.
С конца января количество открытых репозиториев, в которых упоминается COVID-19, стало
You must be registered for see links
. В них можно найти наборы данных, модели и визуализации. Появляются массы публикаций о применении алгоритмов машинного обучения для борьбы с распространением COVID-19, но мало какие из них позволяют ознакомиться с исходным кодом.
Подобные материалы в подборку не попали, потому что здесь, как и в двух предыдущих выпусках, собраны публикации, которые призваны снизить порог входа в сферу ML. Больше внимания уделяется инструментам, которые абстрагируют поведение сложных моделей в высокоуровневые API, которые можно начинать применять уже сейчас.
You must be registered for see links
Google DeepMind опубликовали результаты своего исследования по предсказанию структуры белков вируса. Для этого использовалась опенсорсная DNN
You must be registered for see links
. Эта информация может быть полезна при разработке новых лекарств. Однако, как DeepMind ясно дает понять на своем веб-сайте, эти данные не проверены экспериментально, и нельзя быть уверенным в точности структур.
You must be registered for see links
Один из создателей
You must be registered for see links
рассказывает, как начать применять машинное обучение для прогнозирования тяжелых случаев заражения коронавирусом с помощью рентгенографии грудной клетки. Внутри инструкция о том, как подготовить набор данных, осуществить предпроцессинг и провести обучение модели. Большой упор делается на объяснение предсказаний, которые делает нейронная сеть. Объяснение состоит из двух сопоставленных изображений. Области подсвечиваются зеленым или красным цветом, чтобы указать что способствовало прогнозу.
You must be registered for see links
Здесь можно найти данные по пациентам, данные по географии распространения и даже подборку из миллионов твитов, в которых упоминается вирус.
Далее материалы, не связанные с коронавирусом
You must be registered for see links
Google Research представили два легковесных инструмента, которые полностью работают в браузере. Таким образом, данные не покидают пользовательское устройство, что обеспечивает их безопасность.
You must be registered for see links
выводит приблизительную трехмерную геометрию поверхности лица из потока изображения или видео, а, значит, может работать с обычной камерой без датчика глубины (
You must be registered for see links
).
You must be registered for see links
распознает кисти рук в видеопотоке и на основе двадцати одного ориентира (суставы пальцев и ладони) определяет местоположение частей кисти (
You must be registered for see links
). Дальнейшее развитие этих инструментов позволит распознавать эмоции и жесты, и возможно изменит то, как мы взаимодействуем с контентом в интернете.
You must be registered for see links
Большинство исследований по распознаванию объектов сосредоточены на прогнозировании двухмерных объектов, в то время как прогнозирование с 3D открывает массу сфер применения от беспилотных автомобилей до дополненной реальности.
Создатели опенсорсного фреймворка Mediapipe представили новый инструмент Objectron, который вычисляет трехмерные ограничивающие рамки для объектов в реальном времени на мобильных устройствах. Уже сейчас можно протестировать
You must be registered for see links
на моделях, обученных распознавать
You must be registered for see links
и
You must be registered for see links
.
You must be registered for see links
На основе модели MobileBERT Q&A авторы статьи создали
You must be registered for see links
, которое работает подобно поиску по странице, с разницей в том, что можно задать вопрос, и расширение попробует найти на него ответ.Например, в статье про крабов авторы задали вопрос: “Как крабы двигаются”, и алгоритм подсветил фрагмент текста “Обычно крабы передвигаются боком”. На странице с рецептом лазаньи авторы задали вопрос, как долго ее выпекать, на что получили ответ: 25 минут.
Также приводятся и менее удачные примеры, однако уже сейчас виден потенциал применения этой модели.
На этом все, спасибо за внимание!