6 лучших Deepfake приложений и инструментов в 2021 году

Основы

Картинка: Datanami

Искусственный интеллект vs Машинное обучение

Машинное обучение (МО или ML англ.), означает возможность машины обучаться, обрабатывая большие наборы информации вместо четко прописанных правил.

Контролируемое обучение vs Неконтролируемое обучение

Контролируемое обучениеНеконтролируемое обучение

Как работает машинное обучение

Deep Learning

• аэропорт отправления;
• аэропорт прибытия;
• планируемая дата вылета;
• авиакомпания.

Нейронные сети

• входной слой (input layer);
• скрытый слой 1 (hidden layer 1) и скрытый слой 2 (hidden layer 2);
• выходной слой (output layer).

Слово Deep (глубокий) в словосочетании Deep Learning как раз и указывает на наличие более чем одного скрытого слоя.

важность

Обучение нейросети

функцией стоимости

Как мы можем уменьшить значение функции стоимости?

Градиентный спуск

Градиентный спуск — это метод который позволяет нам найти минимум функции. В нашем случаи мы ищем минимум функции стоимости.

На картинке: Initial weight — изначальный вес, Global cost minimum — глобальный минимум стоимостной функции.

Подведем итоги…

• Deep learning использует нейросети для имитации интеллекта.
• Существует три типа нейронов в нейросети: входной слой, скрытые слои, выходной слой.
• Каждое соединение между нейронами имеет свой вес, указывающий на важность этого входа.
• Нейроны применяют функцию активации для «стандартизации» данных на выходе с нейрона.
• Для обучения нейросети вам необходим большой объем данных.
• Если обработать массив данных с помощью нейросети, и сравнить выходные данные с фактически имеющимися, мы получим функцию стоимости, которая показывает насколько ИИ ошибается.
• После каждой обработки данных, веса между нейронами корректируются с использованием метода градиентного спуска, для достижения уменьшения функции стоимости.

Ссылка на оригинал

Что еще почитать:
Революция на рабочем месте: какие профессии будут востребованы в будущем Топ 5 библиотек машинного обучения для Java 5 вызовов для развития искусственного интеллекта

Deepfakes web β

С помощью этого инструмента вы можете создавать deepfake видео в интернете. Однако кривая обучения здесь немного больше, чем то, что вы найдете в других приложениях.

Вам нужно зарегистрироваться и загрузить свои видео. Все остальное происходит в облаке, где используются мощные графические процессоры. На изучение видео/изображений и смену лиц уходит почти 4 часа. Вы также можете использовать обученную модель, чтобы менять лица, что занимает около 30 минут.

Качество выходного видео зависит от значений «потерь»: чем ниже значения потерь (при обучении из загруженных видео), тем выше качество. И, конечно, только вы можете получить доступ к своим видео и учебным данным.

Обучение Deep Learning

Учиться работе с искусственным интеллектом и машинному обучению нужно на специализированных курсах. Обучение (преимущественно в онлайн-форме) проводится частными онлайн-университетами и крупными IT-компаниями. Вузы только начинают осваивать это направление, поэтому академических программ нет.

Об основах нейросетей рассказывают в этом видео:

Курсы онлайн

Коммерческие курсы по Deep Learning длятся  3-8 месяцев. Продолжительность зависит от насыщенности программы. Например, на одних курсах обучение начинается с изучения линейной алгебры, затем студенты переходят к основам программирования и только потом занимаются искусственным интеллектом, машинным обучением и Deep Learning, другие программы предполагают создание полноценной модели, анализ естественного языка и рекомендательных систем, знакомство с основными библиотеками.

Обратите внимание! В эпоху коронавируса все ищут дополнительные возможности заработка. Удивительно, что альтернативными способами зарабатывать можно гораздо больше, вплоть до миллионов рублей в месяц. Один из наших лучших авторов написал отличную статью о том, как зарабатывают в игровой индустрии тысячи людей в интернете. Читайте материал с отзывами людей о лучших играх для выигрыша денег.

Можно ли пройти обучение бесплатно

Курсы, которые находятся в открытом доступе, разрабатывают крупные университеты и IT-компании (например, Google или NVIDIA Corporation). За академическим обучением нужно идти на платформы МООК или искать информацию непосредственно на сайтах ведущих технических вузов. В России курсы проводят Институт биоинформатики, НИУ ВШЭ, за рубежом — Стэнфорд, Georgia Institute of Technology, Университет Торонто.

Softmax (функция мягкого максимума)

Упражнение

• Составьте пример, показывающий, что в сети с сигмоидным выходным слоем выходные активации aLj не всегда в сумме дают 1.

Упражнения

• Монотонность Softmax. Покажите, что ∂aLj / ∂zLk положительна, если j=k, и отрицательна, если j≠k. Как следствие, увеличение zLj гарантированно увеличивает соответствующую выходную активацию aLj, и уменьшает все остальные выходные активации. Мы уже видели это эмпирически на примере ползунков, однако данное доказательство будет строгим.
• Нелокальность Softmax. Приятной особенностью сигмоидных слоёв является то, что выход aLj — функция соответствующего взвешенного входа, aLj = σ(zLj). Поясните, почему с Softmax-слоем это не так: любая выходная активация aLj зависит от всех взвешенных входов.

Задача

• Инвертирование Softmax-слоя. Допустим, у нас есть НС с выходным Softmax-слоем и активации aLj известны. Покажите, что соответствующие взвешенные входы имеют форму zLj = ln aLj + C, где C – константа, не зависящая от j.

Тренировка нейронной сети: Стохастический градиентный спуск

У нас есть все необходимые инструменты для тренировки нейронной сети. Мы используем алгоритм оптимизации под названием стохастический градиентный спуск (SGD), который говорит нам, как именно поменять вес и смещения для минимизации потерь. По сути, это отражается в следующем уравнении:

η является константой под названием оценка обучения, что контролирует скорость обучения. Все что мы делаем, так это вычитаем из w1:

• Если положительная, w1 уменьшится, что приведет к уменьшению L.
• Если отрицательная, w1 увеличится, что приведет к уменьшению L.

Если мы применим это на каждый вес и смещение в сети, потеря будет постепенно снижаться, а показатели сети сильно улучшатся.

Наш процесс тренировки будет выглядеть следующим образом:

1. Выбираем один пункт из нашего набора данных. Это то, что делает его стохастическим градиентным спуском. Мы обрабатываем только один пункт за раз;
2. Подсчитываем все частные производные потери по весу или смещению. Это может быть , и так далее;
3. Используем уравнение обновления для обновления каждого веса и смещения;
4. Возвращаемся к первому пункту.

Давайте посмотрим, как это работает на практике.

Введение в TensorFlow для глубокого обучения

• Продолжительность: 2 месяца;
• Стандартная стоимость: бесплатно;
• Преподаватели: Магнус Хиттстен, Хуан Дельгадо, Пейдж Бейли.

Бесплатная онлайн программа, в которой предоставляются базовые навыки и знания в области глубокого обучения. Состоит курс из нескольких модулей: от введения в машинное обучение до прогнозирования временных рядов. Проходить его рекомендуется студентам, хорошо знающим школьную программу математики, а также умеющим работать с Python. После завершения обучения, выпускники могут перейти к более высокому уровню (доступен также на этой площадке, но платно).

В процессе обучения вы научитесь создавать программы через TensorFlow (небольшие приложения на Android), получите полные сведения об особенностях создания современных классификаторов и т.д. Доступен курс на английском языке.