Журнал Яндекс Образования

Кажется, с оцифровкой рукописей разобрались. Но горизонт использования нейросетей для распознавания текста гораздо шире!

Например, сортировка почты. Подключив нейросеть к этому процессу, получается не только снизить вероятность ошибки в чтении адреса, но и ускорить процесс обработки данных. И посылки начинают раньше достигать рук нетерпеливых получателей.

Подробнее об этой и других сферах применения машинного распознавания текста читайте в новом материале.

Бывало, что вы перепечатывали свои рукописные заметки из блокнота и мечтали, чтобы за вас это сделал кто-то другой? Над такой функцией как раз работают в службе компьютерного зрения Яндекса.

ML-инженер Женя Карташев учит нейросеть усваивать написанный от руки текст. И рассказал нам о подробностях этого процесса.

✍️ Первый этап — это всегда распознавание текста в виде букв, слов или целых строк. Эти данные затем передаются нейронке.

✍️ Далее идёт предварительное обучение системы, где она разбирает алфавиты и разные написания символов.

✍️ Третий этап — декодирование признаков и предсказание. Здесь нейросеть учится понимать, как все элементы связаны друг с другом.

И наконец наступает постпроцессинг: перевод данных в готовый текст. И ещё анализ результата, чтобы пофиксить слабые места модели.

🤔 — это сложнее, чем кажется
😎 — элементарно!

Вдохновились историей Константина? Мы — да! И задумались о том, как бы мы соединили музыку и технологии? 

Использовали бы звуки процессора для создания бита 🎵 Или вывели бы закономерность кода на основе музыки Моцарта 🎶 

Какие идеи есть у вас? Делитесь в комментариях.

Музыка и технологии кажутся разными мирами, но Константин Артём совместил их в своей жизни. С одной стороны, профессиональный пианист, с другой — специалист по распознаванию речи в Яндексе 🎹 💻

В новом материале — вдохновляющая история о переплетении искусства и технологий. Константин делится тем, как музыка и математика идут в его жизни рука об руку, и как из этого рождаются новые решения для рабочих задач.

Читайте статью о том, как музыкальный талант помогает создавать технологии будущего 🚀

Из будущего — прямо в этот дайджест. Несём #возможности, которые вдохновляют учиться новому и создавать его самим ❤️‍🔥

В России разработали самый точный в мире метод машинного обучения SDDE, благодаря которому ИИ распознаёт объекты на фото. Риск ошибки снизился на 20% — это значит, что новую технологию можно будет применять в сложных сферах: например разработке беспилотных транспортных средств и медицинской диагностике.

Яндекс вручил научную премию в области машинного обучения Yandex ML Prize. Из 160 участников выбрали 14 лауреатов, которые представили самые перспективные и значимые работы. Например команда учёных под руководством Артёма Лыкова из Сколтеха первая в мире сделала универсальную когнитивную систему для разных типов роботов и представила робота-собаку, который понимает человеческую речь.

На факультете искусственного интеллекта РУДН начали обучать нейростудента Гришу ИИсаева. Это нейросеть на базе большой языковой модели — она создана, чтобы делать учёбу эффективнее. Говорят, в будущем у нейростудента появится свой образ и голос, чтобы общение было похоже на беседу с реальным человеком.

OpenAI выкатила новую поисковую систему ChatGPT Search. Она работает внутри чат-бота ChatGPT, опирается на актуальные источники и выдаёт только проверенные данные. Разработчики утверждают, что теперь ChatGPT знает вообще всё — мы уже ушли тестировать и изучать.

В Google ускорили процессы разработки с помощью искусственного интеллекта: теперь он сам пишет больше 25% кода. ИИ генерит код, потом его проверяют и согласовывают инженеры компании. А сами могут сосредоточиться на сложных задачах, которые пока нельзя доверить роботам.

⚡️ для подзарядки вдохновением, и погнали учиться дальше!