Telegram Group & Telegram Channel
Forwarded from Sber AI
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Собрано в России: 8 датасетов от отечественных разработчиков💡

Распознавать эмоции, предсказывать структуру молекул, понимать жестовый язык и культурный контекст — всему этому нейросети учатся на наборах данных. Их собирают и размечают большие команды исследователей. В День России рассказываем об отечественных датасетах и корпусах.

Golos и Dusha

💳 Golos — это корпус аудиозаписей русской речи с транскрипциями объёмом 1 240 часов. Используется для обучения моделей распознавания речи. А с помощью датасета Dusha нейросети учатся определять эмоции в речи. В нём собраны короткие аудиофрагменты с аннотациями четырёх типов настроения: грусть, радость, злость или нейтральная эмоция. Оба корпуса созданы командой Сбера.

Национальный корпус русского языка

✉️ Крупнейший и наиболее репрезентативный корпус текстов на русском языке, созданный специалистами из Института русского языка РАН, МГУ и СПбГУ. В него входят художественные произведения, научные статьи, документы и публицистика, расшифровки устной речи, а также переводы. Общий объём — более 2 млрд токенов. Лингвисты разметили все тексты с высокой точностью. Это позволяет качественно обучать LLM с учётом русской грамматики, синтаксиса и культурного контекста.

Slovo

💚 Крупнейший датасет русского жестового языка от Сбера. С его помощью модели компьютерного зрения обучаются распознавать дактилемы — буквы жестового алфавита. Cостоит из 20 400 видео, записанных с помощью 194 носителей языка и экспертов.

∇²DFT

👨‍💻 Набор данных о квантовых свойствах и пространственной геометрии атомов в 1,9 млн молекул. На нём модели учатся прогнозировать свойства химических соединений. Датасет и бенчмарк на его основе создали специалисты из Института AIRI, Сколтеха и Санкт-Петербургского отделения Математического института имени В.А. Стеклова (ПОМИ) РАН.

Skoltech3D

💻 Датасет, с помощью которого модели учатся реконструировать поверхности сложных 3D-объектов. Содержит около 1,4 млн снимков 107 пространств и объектов под 14 различными видами освещения. Данные собрали исследователи из Сколтеха, AIRI и МФТИ.

Museum exhibits dataset

⭐️ Библиотека содержит около 16 000 размеченных изображений экспонатов из открытого музейного каталога Минкульта России. На этих данных модели обучаются распознавать объекты и анализировать визуальное сходство.

MosMedData Chest CT Scans

🔥 В этом датасете собрано более тысячи КТ-снимков лёгких российских пациентов, перенёсших COVID-19. Все данные обезличены. С помощью снимков модели обучаются распознавать признаки заболеваний.

❤️ — если хотите больше историй о российских AI-разработках
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/opendatascience/2352
Create:
Last Update:

Собрано в России: 8 датасетов от отечественных разработчиков💡

Распознавать эмоции, предсказывать структуру молекул, понимать жестовый язык и культурный контекст — всему этому нейросети учатся на наборах данных. Их собирают и размечают большие команды исследователей. В День России рассказываем об отечественных датасетах и корпусах.

Golos и Dusha

💳 Golos — это корпус аудиозаписей русской речи с транскрипциями объёмом 1 240 часов. Используется для обучения моделей распознавания речи. А с помощью датасета Dusha нейросети учатся определять эмоции в речи. В нём собраны короткие аудиофрагменты с аннотациями четырёх типов настроения: грусть, радость, злость или нейтральная эмоция. Оба корпуса созданы командой Сбера.

Национальный корпус русского языка

✉️ Крупнейший и наиболее репрезентативный корпус текстов на русском языке, созданный специалистами из Института русского языка РАН, МГУ и СПбГУ. В него входят художественные произведения, научные статьи, документы и публицистика, расшифровки устной речи, а также переводы. Общий объём — более 2 млрд токенов. Лингвисты разметили все тексты с высокой точностью. Это позволяет качественно обучать LLM с учётом русской грамматики, синтаксиса и культурного контекста.

Slovo

💚 Крупнейший датасет русского жестового языка от Сбера. С его помощью модели компьютерного зрения обучаются распознавать дактилемы — буквы жестового алфавита. Cостоит из 20 400 видео, записанных с помощью 194 носителей языка и экспертов.

∇²DFT

👨‍💻 Набор данных о квантовых свойствах и пространственной геометрии атомов в 1,9 млн молекул. На нём модели учатся прогнозировать свойства химических соединений. Датасет и бенчмарк на его основе создали специалисты из Института AIRI, Сколтеха и Санкт-Петербургского отделения Математического института имени В.А. Стеклова (ПОМИ) РАН.

Skoltech3D

💻 Датасет, с помощью которого модели учатся реконструировать поверхности сложных 3D-объектов. Содержит около 1,4 млн снимков 107 пространств и объектов под 14 различными видами освещения. Данные собрали исследователи из Сколтеха, AIRI и МФТИ.

Museum exhibits dataset

⭐️ Библиотека содержит около 16 000 размеченных изображений экспонатов из открытого музейного каталога Минкульта России. На этих данных модели обучаются распознавать объекты и анализировать визуальное сходство.

MosMedData Chest CT Scans

🔥 В этом датасете собрано более тысячи КТ-снимков лёгких российских пациентов, перенёсших COVID-19. Все данные обезличены. С помощью снимков модели обучаются распознавать признаки заболеваний.

❤️ — если хотите больше историй о российских AI-разработках

BY Data Science by ODS.ai 🦜


Share with your friend now:
tg-me.com/opendatascience/2352

View MORE
Open in Telegram


Data Science by ODS ai 🦜 Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

However, analysts are positive on the stock now. “We have seen a huge downside movement in the stock due to the central electricity regulatory commission’s (CERC) order that seems to be negative from 2014-15 onwards but we cannot take a linear negative view on the stock and further downside movement on the stock is unlikely. Currently stock is underpriced. Investors can bet on it for a longer horizon," said Vivek Gupta, director research at CapitalVia Global Research.

Telegram Gives Up On Crypto Blockchain Project

Durov said on his Telegram channel today that the two and a half year blockchain and crypto project has been put to sleep. Ironically, after leaving Russia because the government wanted his encryption keys to his social media firm, Durov’s cryptocurrency idea lost steam because of a U.S. court. “The technology we created allowed for an open, free, decentralized exchange of value and ideas. TON had the potential to revolutionize how people store and transfer funds and information,” he wrote on his channel. “Unfortunately, a U.S. court stopped TON from happening.”

Data Science by ODS ai 🦜 from us


Telegram Data Science by ODS.ai 🦜
FROM USA