Викиновости

Новые системы машинного обучения от Fаcebook и Google. Код для раскрашивания чёрно-белых фотографий

3 ноября 2018 года

Опубликовано несколько новых открытых проектов в области машинного обучения:

  • DeOldify — проект, использующий наработки в области глубинного машинного обучения для автоматического раскрашивания чёрно-белых фотографий и восстановления качества старых изображений. Основной системы является генеративно-состязательная сеть (GAN), включающая две нейронные сети — одна генерирует образцы, а вторая отбраковывает недостаточно реалистичные результаты.

В разработке используются библиотеки Fast.AI, PyTorch и Tensorboard (надстройка над Tensorflow для PyTorch). Модель обучена на структурированной коллекции изображений ImageNet. Для повышения качества фотографий используется та же модель, что и для раскраски, которая расширена элементами для корректировки яркости и контраста и обучена с использованием симуляции выцветших фотографий и фотографий снятых на старые или плохие фотоаппараты. Код проекта опубликован под лицензией MIT.

  • Компания Facebook открыла исходные тексты платформы Horizon, которая преподносится как первая платформа обучения с подкреплением (RL), которую можно использовать для оптимизации систем в крупных промышленных окружениях. Horizon уже более года используется в различных приложениях Facebook для решения таких задач, как персонализация рекомендаций в мессенджере, принятие решений о частоте и доставке уведомлений (пользователь получает только наиболее релевантные уведомления о новых публикациях и комментариях) и оптимизация качества потокового видео (выбор битрейта и корректировка параметров на лету во время воспроизведения видео в режиме 360-градусов на основе оценки качества канала связи и состояния буферизации).

Horizon предоставляет готовые компоненты для обучения с использованием популярных алгоритмов обучения с подкреплением, обработки и преобразования данных, распределённого обучения, выбора оптимальных стратегий и оптимизации. Платформа рассчитана на решение прикладных задач, в которых фигурируют массивы данных в миллионы и миллиарды наблюдений и достаточно медленный цикл обратной связи (по сравнению с симулятором). В отличие от других платформ, которые прежде всего рассчитаны на проведение экспериментов и создание исследовательских прототипов, Horizon изначально развивается как готовое решение, пригодное для внедрения на предприятиях.

Платформа использует PyTorch 1.0 для моделирования и обучения, и применяет Caffe2 для хранения и обработки моделей. Поддерживаются алгоритмы Q-обучения (DQN, Deep Q-Network) Discrete-Action DQN, Parametric-Action DQN, Double DQN, Dueling DQN и Dueling Double DQN, а также алгоритмы DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) и SAC (Soft Actor-Critic). Код платформы написан на языке Python и опубликован под лицензией BSD.

  • Компания Google опубликовала реализацию метода машинного обучения BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) и готовые натренированные модели к нему. BERT позволяет создавать системы для обработки информации на естественном языке (NLP, Natural Language Processing). Например, BERT может применяться для построения автоответчиков, ботов и различных диалоговых систем, отвечающих на задаваемые вопросы и определяющих смысл фраз.

В тесте SQuAD F1 решение на базе BERT продемонстрировало уровень точности ответов на вопросы в 93,2 %, что на 2 % лучше, чем результат, полученный при прохождении данного теста человеком. В тесте GLUE система BERT показала уровень точности в 80,4 % (на 7,6 % лучше прошлого рекорда), в тесте MultiNLI — 86,7 % (на 5,6 % лучше). Система построена на базе фреймворка TensorFlow и поставляется под лицензией Apache 2.0. Для загрузки также доступно несколько натренированных моделей, которые также распространяются под лицензией Apache 2.0.

  • dbclf — открыт код мобильного приложения Identify Dog Breeds для идентификации пород собак по картинке c помощью нейросети. Программа использует платформу TensorFlow. Для обучения модели использована база данных изображений собак ImageNetDogs. Код распространяется под лицензией Apache 2.0.

Источники править


 
 
Creative Commons
Эта статья содержит материалы из статьи «Новые системы машинного обучения от Fаcebook и Google. Код для раскрашивания чёрно-белых фотографий», опубликованной OpenNET и распространяющейся на условиях лицензии Creative Commons Attribution (CC BY) — указание автора, источник и лицензию.
 
Эта статья загружена автоматически ботом NewsBots в архив и ещё не проверялась редакторами Викиновостей.
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.

Комментарии

Викиновости и Wikimedia Foundation не несут ответственности за любые материалы и точки зрения, находящиеся на странице и в разделе комментариев.



Источник — https://ru.wikinews.org/w/index.php?title=Новые_системы_машинного_обучения_от_Fаcebook_и_Google._Код_для_раскрашивания_чёрно-белых_фотографий&oldid=10114883