Будущее - рядом
Еще не все свыклись с мыслью о машинном обучении и нейронных сетях, а уже подоспели генеративно-состязательные сети. Представляете: одна сеть делает ошибки и обманывает другую, а та ищет ошибки и «ложные входы». Зачем это нужно? - спросите вы. А как иначе оцифровать алгоритмы человеческих действий - ведь пользователи, к примеру, формулируя запрос в «поисковике», не всегда пишут безупречно грамотно. При наличии сходных массивов данных, отличающихся по какому-то параметру (например, выборки по жителям разных территорий, мужчинам и женщинам, статистика разных стран или городов etc), возникает необходимость разработки единого алгоритма обработки, сведения и представления информации. Для решения этих задач также используются состязательные сети. С их помощью можно «состарить» человека на фотографии, снять мультфильм, расшифровать рукопись...
Бестселлер Кайлаша Ахирвара «Состязательные cети. Проекты» («Generative Adversarial Networks Projects») был высоко оценён разработчиками систем искусственного интеллекта разной сложности. В ней представлены основные понятия и принципиальные подходы к созданию отдельных модулей и построению сетей, а также решения конкретных задач обработки изображений, 3D-моделей, видео, включая синтез текста в изображение, а в перспективе - генерацию текста и музыки, создание инфографики из текста.
Пособие «Состязательные cети. Проекты» вышло в издательстве «ДМК Пресс».