Проект ученых из МФТИ в области искусственного интеллекта стал победителем конкурса Google

Ученые из лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ стали победителями конкурса от компании Google «Powered by TF Challenge»  на лучший проект в области машинного обучения, который использует библиотеку TensorFlow. 

Из более 600 участников конкурса Google выбрал пять лучших проектов. Одним из них стала библиотека с открытым исходным кодом для разработки диалоговых систем и чат-ботов DeepPavlov , разработанная командой лаборатории. Победители представили свои проекты в блоге TensorFlow .

DeepPavlov   —  открытая программная библиотека для создания виртуальных ассистентов и анализа текста, построенная на TensorFlow и Keras. Она содержит набор компонентов для работы с текстом на естественном языке, с помощью которых можно эффективно решать задачи бизнеса. Библиотека является одним из результатов международного проекта iPavlov , который концентрируется на исследованиях в области разговорного искусственного интеллекта.

«Сегодня исследования разговорного искусственного интеллекта и разработки на их основе стремительно проникают в различные области, в том числе в сферу банковских и финансовых технологий. Наша библиотека DeepPavlov включает несколько компонентов на основе TensorFlow для задач классификации текста, распознавания именованных объектов, ответов на вопросы и многих других. В настоящее время современные результаты во многих задачах были достигнуты благодаря применению моделей на основе BERT — нейронной сети, использующей метод предварительной подготовки контекстных представлений слов. То есть она позволяет анализировать целые предложения. Мы рады, что наш проект высоко оценили в компании Google» , — рассказал сотрудник лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ Василий Коновалов .

TensorFlow — открытая программная библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google для решения задач построения и тренировки нейронной сети с целью автоматического нахождения и классификации образов, достигая качества человеческого восприятия. Применяется как для исследований, так и для разработки собственных продуктов Google.