👨💻Распознаём объекты на Python —[16:17]
В видео показывается, как с помощью библиотек ImageAI и OpenCV создать модель на Python, которая будет распознавать объекты на фото, видео или в режиме реального времени.
Перейти к просмотру
#видео#python#нейросети
Создать правильное впечатление за 7 секунд
Мы уже привыкли к тому, что нейросети способны осмыслить «океаны слов», а как насчет способности делать точные суждения на основе минимальной информации – в контексте научных презентаций?
Исследователи Университета штата Мичиган применили большие языковые модели (LLM) для оценки стенограмм полных презентаций и их коротких отрывков («тонких срезов»). Оказалось, что модели GPT и Gemini способны достаточно точно оценить успех научного доклада уже после первых двух-трех предложений (≈ 1-5 % текста, 15–60 слов).
Получается, LLM можно использовать для прогнозирования общего качества презентации на основе коротких стенограмм: они с корреляцией 0,7 предсказывают, как доклад оценят живые эксперты.
Методология:
• корпус из 128 реальных научных докладов
• модели GPT-4o-mini и Gemini 1.5 Flash
• каждый транскрипт был разделен на отрывки, представляющие первые 1%, 5%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 75% и 100% речи
• оценки моделей сравнивали с оценками 60 экспертов – людей.
«Правило 7 секунд» (впрочем, название условно: специалисты по эффективной коммуникации называют цифру от 5 до 12) получило очередное подтверждение: зацепить аудиторию нужно молниеносно.
Иллюстрация: Шедеврум, статья The Art of Audience Engagement: LLM-Based Thin-Slicing of Scientific Talks
#статьи#нейросети
Новогодняя статистика🎄
До Нового года остается меньше недели! Пока праздничная суета не захватила всех полностью, делюсь результатами анализа данных о поздравительных текстах и открытках. Всего получилось собрать 10,8 тыс. новогодних постов из 39 тематических групп «ВКонтакте» за 2009–2023 годы✨
Основой проекта стали данные, которые я собирала в 2022 году для исследования ТАСС. Для новых карточек обновила статистику, местами переписала и оптимизировала код и доработала анализ цветов. Также сделала обобщающие карточки с типичными и нетипичными пожеланиями🤓
Какое поздравление вам нравится больше?
🎅 — типичное
🤪 — нетипичное
P.S. В процессе с ностальгией вспоминала рабочий проект. Благодарна Сабине Вахитовой, которая тогда руководила инфографикой ТАСС. Она поверила в мои силы и поддержала все идеи. Благодаря ее доверию я впервые притронулась к анализу изображений и цветов в python❤️
#датавиз#личное#python
Не зеленая "Матрица"
31 марта 25 лет назад в массовый прокат вышла первая часть трилогии "Матрица".
К этой дате решила использовать относительно недавно освоенный алгоритм анализа цвета видео в python и составила палитры трех фильмов (про алгоритм расскажу в отдельной серии постов).
Такие визуализации уже делали (например, тут и тут), но мне хотелось дополнительно выделить основные цвета и интересные акценты.
"Матрица" в первую очередь ассоциируется с зелеными оттенками, но цветокоррекция кадра во всех частях меняется в зависимости от локаций и основных сущностей.
P.S. За помощь по вопросам дизайна спасибо Антону💚
P.P.S. С коллегами в ТАСС к дате сделали постер с Нео и шуточное бинго😎
#датавиз#личное#python
В Москве протестировали три нейросети для помощи коммунальщикам
📷 Умные технологии на скриншотах с камер городского видеонаблюдения выявляют сосульки, наледь, снег и неочищенные дороги.
🔎 За несколько месяцев нейросети помогли столичным коммунальщикам выявить 5,5 тыс. недочетов.
Искусственный интеллект в столичной системе видеонаблюдения помогает городским службам выявлять недочеты, оперативно передавать заявки и контролировать исполнение работ. Он обрабатывает до 56 тыс. скриншотов в час, избавляя специалистов от просмотра такого колоссального объема изображений.
Алексей Корников, начальник управления городского видеонаблюдения столичного Департамента информационных технологий
📈 Точность нейросетей постоянно растет. Сейчас она достигает 90%.
🏬 Кроме того, нейросети и автоматизированные алгоритмы обработали более 50 тыс. снимков и видеоматериалов с недвижимостью и общественными пространствами. В результате за первые три месяца 2024 года они выявили 227 земельно-имущественных нарушений.
🗑 Из выявленных нарушений более 200 связаны с нецелевым использованием земельных участков, а также незаконным строительством и самовольной реконструкцией объектов. Еще 21 — с признаками самовольной постройки на ранней стадии, четыре — с захламлением городских земельных участков.
@digitalbuild
#нейросети
#искусственныйинтеллект
#москва
«Джин в бутылке»
Иногда я с удивлением задумываюсь: у меня есть канал, и люди, которые готовы не только наблюдать за ним, но и поддерживать. Меня порой это поражает, учитывая, что я иногда делаю опечатки в банальных фразах и уж точно не являюсь мастером слова и мысли.
Однако такие люди есть. Их талант ярок и порой вызывает разные эмоции. К подобным личностям можно отнести моего однокурсника по Санкт-Петербургской духовной академии — Сергея Малярова.
Многим в ведении медиа я вдохновился у него. Вот и сейчас, читая его статьи об ИИ и уподоблении его «джину», чувствую живой отклик.
Однозначно рекомендую тем, кто интересуется этой темой, а главное — тем, как соотнести её с христианством, обратиться к каналу Сергея.
#реклама#ИИ#нейросети
ИИ в деловой переписке: грамотность vs. искренность?
Написание и редактирование сообщений с помощью таких инструментов, как ChatGPT, Gemini, Copilot или Claude, стало обычной практикой. Считается, что инструменты генеративного ИИ упрощают работу с текстами, но эффективны ли они для общения между руководителями и сотрудниками?
Новое исследование ученых из Университета Южной Калифорнии, охватившее 1100 специалистов, выявило парадокс: инструменты искусственного интеллекта могут сделать электронную переписку более профессиональной, но регулярное использование ИИ способно подорвать доверие между коллегами.
Участников исследования спрашивали об их восприятии писем, предположительно написанных с низкой, средней и высокой степенью помощи ИИ.
Результаты таковы:
- При минимальной помощи ИИ письма воспринимались как более профессиональные (95%) и 83% сотрудников считали руководителей искренними.
- Если ИИ пишет значительную часть теста, уровень доверия падает почти вдвое: лишь 40-52% сотрудников считали руководителей искренними, а профессиональность оценивалась на уровне 69-73%.
Сотрудники интерпретировали использование ИИ как «лень», «холодность» или отсутствие искренности, особенно в текстах, где так важны эмоции – поздравления, мотивационные сообщения, благодарность, персональная обратная связь.
Исследователи советуют с осторожностью использовать ИИ в деловой переписке: да, он вполне уместен для рутинных или информационных сообщений (напоминаний/объявлений/инструкций), но в ситуациях, требующих человеческого участия и доверия – все-таки нужно писать самому. Согласны?
Письма при помощи ИИ
❤️ - не пишу
🔥 - пишу иногда, но редактирую, «очеловечивая»
👍 - пишу, и вам советую
Подробнее в статье Peter W. Cardon et al, Professionalism and Trustworthiness in AI-Assisted Workplace Writing: The Benefits and Drawbacks of Writing With AI, International Journal of Business Communication (2025)
#нейросети#исследования
Визуализация палитры изображений🎨
Сегодня мы выпустили проект про революционные "Окна сатиры РОСТА". 105 лет назад, осенью 1919 года в Москве вышел первый плакат.
Для этого проекта я проанализировала данные об "Окнах", созданных московской редакцией, из собрания Госархива РФ. Поэт В.В. Маяковский написал тексты более половины сохранившихся "Окон" и нарисовал более трети сюжетов.
Вкладу Маяковского в создание плакатов посвящено несколько визуализаций: с анализом текстов его авторства и цветовой палитрой плакатов, нарисованных им же.
Палитра, на мой взгляд, — самая интересная инфографика проекта. Похожий график я уже делала раньше про ленинградские "Окна ТАСС" (писала о нем и его создании в посте и статье).
В этот раз удалось переосмыслить концепцию прошлого графика и более детально показать историю с образами — цвета в больших группах "коммунизм" и "империализм" повторяются, но связаны с разными персонажами и идеями. В визуализации "Окон ТАСС" такого подхода нет, но зато отражены реальные соотношения сторон плакатов. Для новой палитры подобных данных не было (что, кстати, позволило выстроить более аккуратную композицию).
P.S. Процесс создания графика покажу в отдельном посте👀
#датавиз#рабочее#python