Клуб CDO. Страница 42
1243
@cdo_club
Сообщество профессионалов в области работы с данными и ИИ
-
Клуб CDO
Куда движется разговорный и эмоциональный ИИ? к метавселенной? Является ли эмоциональный ИИ следующей эволюцией разговорного ИИ? Intel и Classroom Technologies работают над ИИ для определения настроения детей в виртуальных классах. А компания Uniphore, занимающаяся разговорным ИИ, является единорогом. В январе 2021г. компания купила Emotion Research Lab, которая использует технологии распознавания эмоций по лицу и отслеживания взгляда для захвата и анализа взаимодействий по видео в онлайн-режиме для повышения эффективности взаимодействия между людьми. В прошлом месяце компания представила свое решение Q for Sales, которое использует компьютерное зрение, тональный анализ, автоматическое распознавание речи и обработку естественного языка, чтобы фиксировать и давать рекомендации по всему эмоциональному спектру разговоров о продажах, чтобы повысить производительность отделов продаж. На это знаменитая уволенная сотрудник Google Тимнит Гебру, основатель исследовательского института этики ИИ, критически отнеслась к заявлениям Uniphore. «Тенденция внедрения лженауки в системы ИИ очень велика», — сказала она. «Эмоциональный ИИ — это следующая эволюция разговорного ИИ. Мы считаем, что контекст имеет решающее значение в человеческих разговорах, и объединение всех способов общения, используемых для взаимодействия в реальном времени, принесет пользу людям и бизнесу», — сказал Патрик Элен, вице-президент по искусственному интеллекту Uniphore. Эмоциональный ИИ идёт в метаверс? Сегодня все говорят про цифровые аватары. Возрастающая связь между цифровыми аватарами и эмоциональным ИИ, которая может привести к появлению виртуальных эмоциональных существ - большая веха в развитии технологий. Возможно, потребуется 10 лет, чтобы превратиться в зрелую метавселенную, но когда это произойдет, виртуальные существа, которые проецируют эмоции, станут действительно важной частью жизни. В какой-то момент вы не сможете различить, сидите ли вы перед реальным человеком или аватаром. По мнению Терезы Кушнер, руководитель отдела данных и аналитики в NTT Data Services, использование эмоционального ИИ в сочетании с аватарами - будущее технологии. «Цифровые люди могут улавливать ваше недовольство, главное - их правильно запрограммировать. В отличие от реальных людей, цифровые люди никогда не устают и не раздражаются после 10-часовой смены, что особенно важно для обслуживания клиентов. Другим приложением к лучшему миру могло бы быть, если бы эмоциональный ИИ мог помочь идентифицировать людей, чья депрессия может привести к убийствам», - отметила Кушнер. -
Клуб CDO
Некоторое время назад давал тут рекомендацию прочитать книгу: Инструменты руководителя. Понимай людей, управляй людьми вот, делюсь своими заметками в виде краткого саммари, для тех, кому лень читать всю книгу :) все таки книжка неплохая, ничего особо в ней отровенного нет, но очень хороший сборник всех лучших практик и подходов -
Клуб CDO
Дайджест статей 30/04/22 Data quality: What and why is it important? www.datasciencecentral.com/data-qu…mportant Big Data и логистика: чем большие данные полезны участникам отрасли https://habr.com/ru/post/663470/ Почему нам совсем не нравится Privacy Sandbox от Google https://habr.com/ru/company/brave/blog/650295/ Настоящее и будущее дата-инжиниринга https://habr.com/ru/company/vk/blog/661777/ Проверки защиты персональных данных — гайд по подготовке и прохождению https://habr.com/ru/company/bastion/blog/662752/ -
Реклама
-
Клуб CDO
В преддверии майских праздников мы решили опубликовать на нашем YouTube-канале ещё один из самых ожидаемых докладов OpenTalks.AI-2022. Григорий Сапунов (Intento), известный специалист в NLP и большой друг нашей конференции, уже традиционно выступил с обзором самых важных работ и результатов в области обработки естественного языка по итогам 2021 года: https://youtu.be/qynKLuFOVHg Enjoy!😎 -
Клуб CDO
📺 Космос: пространство, время, гравитация, инопланетяне | Документальный фильм Би-би-си Британский ученый и ведущий Брайан Кокс за свою карьеру снял множество фильмов о космосе. Но наука не стоит на месте, и новые открытия опровергают и дополняют наши представления о Вселенной. Как продвинулась наука за последние десять лет? Что нового мы узнали? Возможно, многие предыдущие фильмы Брайана требуют пересмотра через призму новейших открытий. https://youtu.be/oI-_W1ALo2E Русская служба Би-би-си имеет право на распространение этого документального фильма исключительно на территории России, Украины, Армении, Азербайджана, Беларуси, Казахстана, Кыргызстана, Молдовы, Таджикистана, Туркменистана и Узбекистана. @bbcrussian -
Клуб CDO
Офтопик, но кажется может быть интересно посмотреть -
Клуб CDO
Хочу напомнить, что премия Data Awards 2022 состтоиться 19/05/22 Списки номинантов финализированы, оценки за проекты выставлены, ждем итоги 🙂 https://www.osp.ru/lp/dataaward2022 -
Клуб CDO
CleverDATA – теперь в Yandex Cloud. Критериями выбора облачной платформы стали: уникальность сервисов, безопасность хранения данных и возможности масштабирования. CDP-платформа на Yandex Cloud уже доступна для действующих и потенциальных клиентов компании. Полную информацию читайте на сайте → #yacloud_news 
-
Клуб CDO
немного рекламы 🙂 -
Клуб CDO
Каким был 2021 год для отрасли ИИ? 🔎 Для России – очень позитивным. 😎 Рынок ИИ вырос на 28% к 2020 году и составил около 550 млрд. руб., венчурные инвестиции выросли на 170% до 226 млн. долларов. 📈 Наука также демонстрировала рост: российские исследователи опубликовали ~1700 статей в рецензируемых журналах и ~1000 публикаций на конференциях. 👨🏻🎓 Главные факты и цифры про искусственный интеллект в России в 2021 – в отчете Индекс ИИ-2021, который сегодня выпустил Центр компетенций НТИ по направлению “Искусственный интеллект” на базе МФТИ в рамках серии Альманах “Искусственный интеллект”. 📖 Скачать отчет Индекс ИИ-2021 -
Клуб CDO
Ура, супер отчёт вышел! -
Клуб CDO
DPO - перспективное направление Умение грамотно работать с данными, в том числе большими, станет наиболее важной компетенцией в будущем, выяснились на основании исследования аналитической компании Qlik и The Future. Для качественной защиты данных, компании нанимают специалистов, которые способны обеспечить соблюдение закона о защите персональных данных - это Data Protection Officer. На курсе повышения квалификации «Data Protection Officer» от Moscow Digital School вы разберете российское и международное законодательство в сфере персональных данных и получите знания и навыки, необходимые квалифицированному DPO. Старт потока: 12 мая 2022. Скидка 10% на обучение по промокоду: PERSDATA. Акция действует 5 дней. Регистрация на курс открыта по ссылке. 
-
Клуб CDO
Всем привет! Просто тестирую сервис отложенной оправки сообщений, что бы не тревожить подписчиков во внеурочное время. Ну и полезна ссылка заодно, о новом сервисе от Google (попозже краткий обзор напишу): cloud.google.com/blog/pr…-biglake -
Клуб CDO
Дайджест статей 24/04/2022 How AI and ML are transforming data quality management? www.datasciencecentral.com/how-ai-…nagement Dark Energy, Dark Data www.datasciencecentral.com/dark-en…ark-data 7 Data Lineage Tool Tips For Preventing Human Error in Data Processing www.smartdatacollective.com/data-li…ocessing Preserving Data Quality is Critical for Leveraging Analytics with Amazon PPC www.smartdatacollective.com/preserv…azon-ppc -
Клуб CDO
Что сулит планируемый Китаем 30-тикратный отрыв от США в ИИ? Все медиа мира взахлеб обсуждают новую языковую модель PaLM от Google. Эта супергигантская ИИ-система обучалась на 540 миллиардов параметров (втрое больше, чем у знаменитой GPT-3), за счет чего удалось совершить очередной прорыв в качестве обработки языка. Система PaLM способна рассуждать, применяя арифметическое и логическое мышление. Она на раз-два решает задачи типа: «У Роджера 5 теннисных мячей. Он покупает еще 2 упаковки мячей. В каждой упаковке по 3 мяча. Сколько теннисных мячей теперь у Роджера?» PaLM умеет объяснять Например, шутку «Я собирался лететь в гости к семье 6 апреля. Но мама сказала, что у отчима поэтические чтения в этот вечер, и я решил лететь 7го» PaLM объясняет так «Шутка в том, что мать говорящего пытается уговорить его пойти на поэтические чтения отчима, но говорящий не хочет идти, и поэтому он меняет свой рейс на следующий день после поэтических чтений». PaLM выстраивает цепочки рассуждений. Например, систему спрашивают: «Дженни смотрит в окно и видит под собой очень красивое облако. Она отстегивает ремень безопасности и направляется в туалет. Возможно ли, что Дженнифер движется со скоростью более 300 миль в час относительно Земли?» Цепочка рассуждений PaLM: «300 миль в час – это около 480 км/ч. Это, примерно, скорость коммерческого самолёта. Облака обычно находятся ниже самолётов, поэтому Дженнифер, вероятно, летит на самолёте» Следовательно, ответ «Да». А теперь внимание. ✔️ ИИ системы PaLM умеет все вышеупомянутое (и много больше) используя в языковой модели для предварительного обучения до 540 млрд параметров. ✔️ ИИ-платформу BaGuaLu – совместную разработку Университета Цинхуа, Alibaba Group, Zhejiang Lab и Пекинской академии искусственного интеллекта: уже обучают на 2-х триллионах параметров; до конца года планируют довести до 14,5 трлн, а потом и до 174 трлн параметров. Это значит, что уже до конца года у Китая может появиться отрыв в мощности языковых моделей от США в несколько десятков раз. Ну а что будут уметь столь огромные модели с числом параметров, превосходящим число синапсов в человеческом мозге, мы не знаем. Но это может оказаться для человечества большим откровением. Подробней см. презентацию BaGuaLu, сделанную на PPoPP несколько дней назад https://www.youtube.com/watch?v=T3-6WH1GyRw И описание BaGuaLu в ACM https://dl.acm.org/doi/10.1145/3503221.3508417 #Китай #БазисныеМодели #ИИ -
Реклама
-
Клуб CDO
А вот и новые, ещё более мощные языковые модели на подходе -
Клуб CDO
👨🎨 Как работает DALL-E 2? 🖼 В одном из последних постов рассказали вам про новую AI-модель и поделились кучей ссылок с примерами её работы. Давайте попробуем разобраться, что за магия происходит в модели и как она создает совершенно новые изображения с помощью короткого текстового описания. 💭 Итак, если объяснять процессы, которые происходят в модели простым языком, то глобально их три: модель получает текстовое описание, которое декодируется и попадает в пространство текстовых эмбедингов (математический способ представления информации). Затем они попадают в пространство эмбедингов изображений, где идет поиск наилучшего совпадения. После этого полученный эмбединг декодируется и мы получаем изображение. Вуаля! 📺 В основе модели лежит модель CLIP, которая занимается прямо противоположным: подбирает наиболее точное описание к каждому изображению. Как вы понимаете, для обеих моделей совершенно необходимо огроменное количество данных, а именно пар (изображение–точное описание). Вручную такое сделать достаточно трудно (руки и глаза точно устанут), поэтому данные собраны со всего Интернета. 🧪 Также, при построении DALL-E 2 использовались диффузионные модели. Сейчас мы быстро постараемся это понять, если к этому моменту вы еще не перегружены информацией. Эти модели берут изображение и постепенно добавляют к нему различные шумы до тех пор пока изображение не меняется до неузнаваемости. Затем, они пытаются провернуть этот процесс задом наперед: воссоздать исходное изображение. Таким образом, модель учится самостоятельно генерировать изображения (или любую другую информацию, например, музыку). 🔗 Сила DALL-E 2 заключается в большом количестве парных данных (естественного языка–изображения), которые доступны в Интернете. Использование таких данных не только устраняет недочеты, вызванные трудоемким процессом ручной маркировки данных. В первую очередь, шумный и даже неконтролируемый характер таких данных лучше всего отражает реальные данные, к которым должны быть устойчивы модели глубокого обучения. Если все эти выводы кажутся вам непонятными или недостаточными, то в этом видео девушка еще более подробно (на примере схем и изображений) рассказывает о том, как именно работает DALL-E 2 и почему каждый этап обработки важен и незаменим. -
Клуб CDO
А вот тут, если хотите погрузиться в принципе работы одной из FM