​Я создал свой собственный дипфейк за две недели и $552
Создавая это видео, я научился многому

Технология дипфейков использует глубокие нейронные сети для убедительной замены на видео одного лица другим. У этой технологии есть очевидный потенциал для злонамеренного использования, и она становится всё более распространённой. По поводу социальных и политических последствий этого тренда было написано уже много хороших статей.

И это не одна из них. Вместо этого я сам поближе ознакомлюсь с этой технологией: как работает ПО для дипфейков? Насколько сложно их создавать, и насколько хорошими получаются результаты?

Я решил, что лучше всего ответить на эти вопросы, создав собственное дипфейк-видео. Редакция выделила мне сколько дней на то, чтобы поиграться с ПО и $1000 на оплату облачных вычислений. Через пару недель я получил результат, представленный на видео в начале статьи. Начал я с видео Марка Цукерберга, выступающего перед конгрессом, и заменил его лицо на лейтенант-командера Дейту (Брента Спайнера) из фильма «Звёздный путь: следующее поколение». Всего было потрачено $552.

🔗 Я создал свой собственный дипфейк за две недели и $552
Создавая это видео, я научился многому Технология дипфейков использует глубокие нейронные сети для убедительной замены на видео одного лица другим. У этой техн...

🎥 Untitled
👁 1 раз ⏳ 1886 сек.

​Учёные автоматизируют исследования поведения животных, чтобы декодировать работу мозга
Машинное обучение и глубокие нейросети способны распознать и анализировать «язык поведения» животных способами, находящимися за пределами человеческих возможностей

Для отслеживания движений животных в природной среде учёные всё чаще обращаются к методам машинного обучения (МО). На этом видео алгоритм DeepPoseKit отслеживает движение и ориентацию пустынной саранчи в замкнутом пространстве, чтобы снабдить исследователей данными по совместному поведению насекомых.

В попытках понять, что происходит в головах у животных, отправляли нейробиологов по неожиданным путям: от подглядывания непосредственно в живой мозг до управления нейронами при помощи световых вспышек, создания сложных устройств и виртуальных окружений.

В 2013 году это привело нейробиолога Боба Датту вместе с коллегами из Гарвардской медицинской школы в супермаркет Best Buy, находящийся на той же улице, что и их лаборатория.

🔗 Учёные автоматизируют исследования поведения животных, чтобы декодировать работу мозга
Машинное обучение и глубокие нейросети способны распознать и анализировать «язык поведения» животных способами, находящимися за пределами человеческих возможност...

​The Design of AI-Based Products: 13 Things to Consider

🔗 The Design of AI-Based Products: 13 Things to Consider
Once the problem has been researched and defined, a design team can start working on testable prototypes. There are 13 things that need…

​Restoring ancient text using deep learning: a case study on Greek epigraphy"
https://arxiv.org/abs/1910.06262
Code: https://github.com/sommerschield/ancient-text-restoration/
#ArtificialIntelligence #DeepLearning #NeuralNetworks

🔗 sommerschield/ancient-text-restoration
Restoring ancient text using deep learning: a case study on Greek epigraphy. - sommerschield/ancient-text-restoration

​Подюорка книг Practical Data Science

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data

📝 Practical_Data_Science.pdf - 💾7 977 463

📝 Practical_Data_Science_Cookbook_2nd_Edition.zip - 💾13 379 790

📝 Seppe vanden Broucke, Bart Baesens - Practical Web Scraping for Data Science_ Best Practices and Examples with Python (2018,.. - 💾5 026 646

📝 Data_Science_with_Java_Practical_Methods_for_Scientists_and_Engineers.zip - 💾10 559 555

​WikiMatrix: Mining 135M Parallel Sentences in 1620 Language Pairs from Wikipedia

https://github.com/liusongxiang/StarGAN-Voice-Conversion

AdaGAN: Adaptive GAN for Many-to-Many Non-Parallel Voice Conversion

https://openreview.net/forum?id=HJlk-eHFwH

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data

🔗 liusongxiang/StarGAN-Voice-Conversion
This is a pytorch implementation of the paper: StarGAN-VC: Non-parallel many-to-many voice conversion with star generative adversarial networks - liusongxiang/StarGAN-Voice-Conversion

​Common Machine Learning Programming Errors in Python

🔗 Common Machine Learning Programming Errors in Python
Common Python Errors in Machine Learning

​Google AI for breast cancer detection beats Doctors.

🔗 Google AI for breast cancer detection beats Doctors.
The AI developed by Google detects breast cancer with higher accuracy

​The Importance of Privacy: Sexual Fetishes, Salaries, and Other Things We Know About You

🔗 The Importance of Privacy: Sexual Fetishes, Salaries, and Other Things We Know About You
It’s time to stop pretending that you can be anonymous on the Internet.

🎥 Linear Regression in Machine Learning | Machine Learning Tutorial | myTectra
👁 1 раз ⏳ 4547 сек.
Interested in the field of Machine Learning? Then this course is for you!
myTectra is providing both classroom and live virtual training. myTectra enables professionals the flexibility to learn at their own time and location, even from their mobile devices.

So what is Linear Regression in Machine Learning?
Before knowing what is linear regression, let us see the definition of regression.
Regression is a method of modeling a target value based on independent predictors.
Linear regression is a machine learn

​Three Things I learned from Creating Fake Faces Using AI

🔗 Three Things I learned from Creating Fake Faces Using AI
Some ethical issues I realized that are relevant to both the expert and the common person.

​Practical Web Scraping for Data Science

📝 Seppe vanden Broucke, Bart Baesens - Practical Web Scraping for Data Science_ Best Practices and Examples with Python (2018,.. - 💾5 026 646

​Артур Хачуян: искусственный интеллект в маркетинге
Артур Хачуян — известный российский специалист по обработке больших данных, основатель компании Social Data Hub (сейчас Tazeros Global). Партнёр НИУ ВШЭ. Подготовил и представил совместно с НИУ ВШЭ законопроект по Big Data в Совете Федерации Выступал в институте Кюри в Париже, СПБГУ, ФУ при Правительстве РФ, на Red Apple, International OpenDataDay, RIW 2016, AlfaFuturePeople.

Лекция записана на open-air фестивале «Гик-пикник» в Москве в 2019 году.

Артур Хачуян (далее – АХ): – Если из огромного количества отраслей – из медицины, из строительства, из чего-то, чего-то выбирать то, где технология больших данных, машинного обучения, глубинного обучения наиболее часто используется, то это, наверное, маркетинг. Потому что последние где-то года три всё, что окружает нас в каких-то рекламных коммуникациях, сейчас завязано именно на анализ данных и именно на том, что можно назвать искусственным интеллектом. Поэтому сегодня буду рассказывать вам про это из такой, очень отдалённой истории…

🔗 Артур Хачуян: искусственный интеллект в маркетинге
Артур Хачуян — известный российский специалист по обработке больших данных, основатель компании Social Data Hub (сейчас Tazeros Global). Партнёр НИУ ВШЭ. Подгото...

​Urban water inlet features detection from EagleView aerial imagery using Mask R-CNN/Keras/ArcGIS

🔗 Urban water inlet features detection from EagleView aerial imagery using Mask R-CNN/Keras/ArcGIS
A promising deep learning practice

​Chest Radiograph Interpretation with deep learning ✔
https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2019191293

Evaluation of an AI system for breast cancer screening ✔

https://nature.com/articles/s41586-019-1799-6/
impressive work http://health.google

🔗 International evaluation of an AI system for breast cancer screening
An artificial intelligence (AI) system performs as well as or better than radiologists at detecting breast cancer from mammograms, and using a combination of AI and human inputs could help to improve screening efficiency.