Представляем блог лаборатории Element AI
Element AI только что исполнился год. За последний год мы создали лабораторию искусственного интеллекта мирового уровня, охватывающую как прикладные, так и фундаментальные исследования в области машинного обучения.
С самого начала мы руководствовались идеями прозрачности и открытости, которые сделали нашу сферу деятельности такой захватывающей за последние несколько лет. Если большие данные и вычислительные мощности были топливом для впечатляющего роста глубокого обучения, то публикации и код с открытым исходным кодом были кислородом, который превратил искру в костер.
По этой причине мы рады запустить сегодня блог Element AI Lab. Сообщения в блогах дополняют более традиционные способы публикации, предоставляя нам пространство для неформального обсуждения идей, документирования незавершенной работы и взаимодействия с более богатыми формами мультимедийных объяснений. Многие из нас с любовью вспоминают, как делали наши первые шаги в глубоком обучении, чему способствовали ставшие уже классикой статьи: Прекрасные статьи Криса Олаха о репрезентациях или Восхитительное разложение RNN Андрея Карпати. Мы надеемся, что блог Element AI Lab сможет сыграть такую же роль для будущих практиков.
Мы охватим весь спектр контента, от подробного обсуждения исследований в Element AI и других местах до практических советов по обучению и развертыванию моделей в облаке. Если вы научный сотрудник престижного университета или старшеклассник, который возится в своей спальне, мы надеемся, что вы найдете здесь что-то, что вас проинформирует и вдохновит.
Филипп Бодуан, старший вице-президент по исследованиям, Element AI
Арчи де Беркер, специалист по прикладным исследованиям, Element AI
Саймон Хадсон, управляющий редактор, Element AI
Чтобы начать наш дебют, мы включили три сообщения в блог, к которым можно сразу перейти.
Бахадор Халеги предлагает подробный и вдумчивый обзор недавней конференции NIPS.
Джеффри Рэйни представляет наш проект передачи стилей видео, Mur.ai, а затем подробно рассматривает наш процесс использования устойчивости к шуму для стабилизации видео в реальном времени.