Машинное обучение в области NLP и CV

Машинное обучение (ML) в области обработки естественного языка (NLP) и компьютерного зрения (CV) — ключевые направления, которые активно развиваются в настоящее время и находят применение в различных отраслях.

NLP подразумевает использование машинного обучения для анализа, интерпретации и генерации текстовой информации. Среди решаемых задач:

• Анализ тональности - определение эмоциональной окраски текста (позитивная, негативная, нейтральная). Технология применяется в анализе отзывов, социальных медиа и опросов
• Классификация текста - автоматическая классификация документов на основе их содержания. Например, фильтрация спама или классификация новостных статей по категориям
• Извлечение информации - выделение специфических данных из текста, таких как имена, места, даты и т. д. Полезно для создания баз данных из неструктурированных источников
• Машинный перевод - использование нейронных сетей для автоматического перевода текста с одного языка на другой с высокой точностью
• Генерация текста - создание связного текста на основе заданных параметров (используется в чат-ботах, автоматизированных системах поддержки и контент-менеджменте)
• Сентиментализация - анализ и интерпретация мнений и оценок (полезно для брендов и маркетинга)

CV занимается анализом визуальной информации с помощью машинного обучения, обеспечивая:

• Обнаружение объектов - автоматическое определение и локализация объектов на изображениях или видео
• Распознавание лиц - использование алгоритмов для идентификации и верификации лиц на изображениях
• Сегментация изображений - разделение изображения на несколько сегментов для более детального анализа
• Классификация изображений - определение класса объекта на изображении
• Обработка видео - анализ видеопотока в реальном времени для различных задач, таких как мониторинг, анализ поведения и прогнозирование событий
• Синтез изображений - использование генеративных моделей (например, GAN) для создания новых изображений на основе заданных характеристик

Применение машинного обучения в области NLP и CV открывает широкие горизонты для автоматизации процессов, улучшения оперативности и повышения качества услуг в различных отраслях, позволяя организациям обрабатывать большие объемы данных, извлекать из них ценную информацию и обеспечивать более глубокое взаимодействие с клиентами.

НТЦ «Вулкан» разрабатывает прикладные информационные системы с использованием ML-алгоритмов, а также проводит исследования в области CV, NLP и обработки звука, в том числе осуществляя:

• Решение всего пула задач, связанного с детекцией и сегментацией объектов на изображении: от разметки данных до развертывания модели
• Обеспечение поиска изображений по текстовому описанию
• Реализацию тегирования изображений по различным параметрам
• Исследование мультимодальных моделей для анализа изображений (CLIP, LLaVa, Flamingo и т. п.)
• Построение систем анализа неструктурированных текстовых данных с использованием BERT-, GPT-, T5-подобных языковых моделей
• Тематическое моделирование
• Дообучение языковых моделей (в том числе LLM) под узкоспециализированный домен
• Исследование и разработку диалоговых систем (чат-ботов) на основе LLM
• Исследование безопасности применения LLM в различных контекстах
• Решение задач синтеза (TTS) и распознавания (STT) речи
• Исследование методов диаризации, тегирования, сегментирование речевых аудио данных
• Исследование применимости современных подходов в глубоком обучении для анализа программного кода и его защищенности