Блог Олега Лашманова
ИИ видит черепок, археолог – историю: почему нейросети и ученые ссорятся о сходстве
Когда археологи пытаются понять, на что похож найденный фрагмент, они опираются не только на форму, но и на контекст — культурный, исторический, материальный. Алгоритмы же чаще всего видят просто изображение и работают с ним как с набором чисел. Почему понятие «похожести» оказывается разным для человека и машины, как устроены современные инструменты поиска схожих артефактов и зачем нейросетям контекст — разбираемся вместе с Олегом Лашмановым и Егором Блохиным.
Есть задача, нет датасета
Поговорим о том как решать задачи машинного обучения при отсутствии датасета.
Госкаталог - немного статистики
В прошлый раз мы разбирались, как добыть открытые данные о произведениях, хранящихся в фондах музеев. Сегодня мы немного изучим данные, что нам удалось скачать.
Машинное обучение: классификация
Продолжаем рассказывать про основные понятия в области машинного обучения и искусственного интеллекта. сегодня на очереди классификация.
Зачем обучать машины
Зачем учить машины и из каких ингредиентов готовить это блюдо? Первая статья из серии о применении машинного обучения в искусстве.
Как классификация и кластеризация могут улучшить поиск в каталоге музейных объектов? На примере творчества Михаила Махаева
Шел пятый час просматривания проспектов, дворцов, каналов и видов городов. С каждым новым изображением на мониторе, гравюры становились все более похожими друг на друга. Казалось, что человеческий глаз просто не приспособлен для этого. Но ведь атрибуцией и анализом старинной графики XVlll века десятилетиями занимаются музейные сотрудники, а распознаванием и обработкой большого количества изображений и текстов – компьютеры. Рассказываем, как мы оказались погружены в цифровое наследие мастера рисунка и гравюры Михаила Махаева, и что из этого получилось.
Живопись и открытые данные
Маленькая история получения данных о живописных полотнах, хранящихся в музеях на территории РФ.