Рубрика «deep learning» - 15

в 6:34, , рубрики: deep learning, machine translation, nlp, RNN, машинное обучение

Необходимое предисловие: я решил попробовать современный формат несения света в массы и пробую стримить на YouTube про deep learning.

В частности, в какой-то момент меня попросили рассказать про attention, а для этого нужно рассказать и про машинный перевод, и про
sequence to sequence, и про применение к картинкам, итд итп. В итоге получился вот такой стрим на час:

Я так понял по другим постам, что c видео принято постить его транскрипт. Давайте я лучше вместо этого расскажу про то, чего в видео нет — про новую архитектуру нейросетей для работы с последовательностями, основанную на attention. А если нужен будет дополнительный бэкграунд про машинный перевод, текущие подходы, откуда вообще взялся attention, итд итп, вы посмотрите видео, хорошо?

Новая архитектура называется Transformer, была разработана в Гугле, описана в статье Attention Is All You Need (arxiv) и про нее есть пост на Google Research Blog (не очень детальный, зато с картинками).

Поехали.

Читать полностью »

в 11:14, , рубрики: big data, deep learning, Gradient Boosting, machine learning, SmartData, Блог компании JUG.ru Group, машинное обучение

Числа и буквы: как прошла конференция SmartData - 1

Как рассказывать о конференции, где ключевым словом было «данные»? Мы решили, что в тексте о прошедшей в Санкт-Петербурге SmartData интересно сделать подзаголовками конкретные числа. Эти данные получились очень разнородными, нейросеть из них вряд ли что-то полезное извлечёт, а вот вы можете.
Читать полностью »

в 6:09, , рубрики: AI, big data, BigData, catboost, cgi, data science, deep learning, Hadoop, machine learning, Блог компании JUG.ru Group, машинное обучение, свёрточная нейросеть, сверточные нейронные сети, свёрточные сети

Открытая трансляция из главного зала SmartData 2017: речь не про решения — речь про эволюцию - 1

Как мы уже неоднократно сообщали ранее, в этом году компания JUG.ru Group решила заглянуть в будущее и разобраться, какая необходимость двум серым ящикам взаимодействовать друг с другом впустить в наш мир дозу сакральных знаний по Big Data и машинному обучению — мы сделали конференцию SmartData 2017, которая пройдёт в Питере 21 октября.

Зачем мы собираем конференцию по Big Data и машинному обучению? Потому что не можем не собрать. И чтобы обратить в наше братство как можно большее количество разработчиков, мы традиционно открываем бесплатную онлайн-трансляцию из первого зала конференции.

Итак, бесплатная онлайн-трансляция из главного зала SmartData 2017 начнётся 21 октября 2017 года в 9:30 утра по московскому времени. Только вы, мы и будущее. В этот раз трансляция будет доступна в 2k — доставайте ваши 4k мониторы!

Открытая трансляция из главного зала SmartData 2017: речь не про решения — речь про эволюцию - 2

Ссылка на онлайн-трансляцию первого трека конференции SmartData 2017 и краткое описание докладов — под катом.
Читать полностью »

в 11:01, , рубрики: computer vision, cyclegan, deep learning, GAN, neural network, patchgan, pytorch, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение, обработка изображений

Смена пола и расы на селфи с помощью нейросетей - 1

Привет! Сегодня я хочу рассказать вам, как можно изменить свое лицо на фото, используя довольно сложный пайплайн из нескольких генеративных нейросетей и не только. Модные недавно приложения по превращению себя в даму или дедушку работают проще, потому что нейросети медленные, да и качество, которое можно получить классическими методами компьютерного зрения, и так хорошее. Тем не менее, предложенный способ мне кажется очень перспективным. Под катом будет мало кода, зато много картинок, ссылок и личного опыта работы с GAN'ами. Читать полностью »

в 8:48, , рубрики: big data, deep learning, smartdataconf, Алгоритмы, Александр Сербул, Блог компании JUG.ru Group, машинное обучение

Машинное обучение сейчас в тренде, вот только если коснуться коммерческого применения — возникает много вопросов. Потому мы нашли человека, у которого есть ответы. Мы поговорили с Александром Сербулом из «1С-Битрикс», который рассказал о применении машинного обучения для решения бизнес-задач, причинах хайпа вокруг deep learning и пользе чат-ботов для пользователей и бизнеса. За подробностями добро пожаловать под кат.

Machine Learning: где деньги лежат? - 1

Читать полностью »

в 7:36, , рубрики: deep learning, machine learning, TensorFlow, Блог компании Intel, высокая производительность, параллельное программирование, Программирование

TensorFlow — современная платформа глубокого обучения и машинного обучения, дающая возможность извлекать максимальную производительность из оборудования Intel. Эта статья познакомит сообщество разработчиков искусственного интеллекта (ИИ) с методиками оптимизации TensorFlow для платформ на базе процессоров Intel Xeon и Intel Xeon Phi. Эти методики были созданы в результате тесного сотрудничества между специалистами корпораций Intel и Google. Представители обеих корпораций объявили об этом сотрудничестве на первой конференции Intel AI Day в прошлом году.

Оптимизация TensorFlow на современных архитектурах Intel - 1
Читать полностью »

в 11:07, , рубрики: api, artificial intelligence, big data, big data analytics, catboost, Conference, data mining, deep learning, machine learning, neural networks, neural networks and deep learning, neuroscience, smart data, Анализ и проектирование систем, Блог компании JUG.ru Group, машинное обучение

В 2016/2017 годах мы обнаружили, что на каждой из наших конференций есть 1-3 доклада о Big Data, нейросетях, искусственном интеллекте или машинном обучении. Стало понятно, что под эту тему можно собрать хорошую конференцию, о чём я сегодня вам и расскажу.

Вкусно: мы решили собрать под одной крышей учёных, инженеров-практиков, архитекторов и сделать упор на технологии — казалось бы, обычное дело, но нет.

Сложно: копнув глубже, можно увидеть, что отдельными вопросами все занимаются не сообща, а врозь.

Учёные строят нейросети в теории, архитекторы делают распределённые системы для корпораций с целью обработки огромных потоков данных в реальном времени, без конечной цели унифицировать к ним доступ, инженеры-практики пишут под это всё софт для сугубо узких задач, которые потом нереально перенести на что-то другое. В общем, каждый копает свою грядку и не лезет к соседу… Так? Да нет же!

На деле: Все занимаются частью общего. Как сама Smart Data (а «умные данные» — это очень узкий перевод) по природе своей, так и те, кто с ней работает, по сути, делают распределённую сеть различных наработок, которые могут создавать порой неожиданные сочетания. Это и формирует фундамент Умных данных в своей красоте и практической значимости.

Итак, что это за кусочки паззла и кто их создает, можно будет посмотреть и даже обсудить с создателями на конференции SmartData 2017 Piter 21 октября 2017. Подробности под катом.

image

Дальше будет много букв, мы же за большие и умные данные, хотя исторически анонс подразумевает быстрый и ёмкий текст, краткий и точный, как выстрел снайпера в ясную летнюю ночь.
Читать полностью »

в 7:53, , рубрики: big data, data mining, deep learning, Блог компании New Professions Lab, дорожные знаки, машинное обучение, обработка изображений, распознавание изображений

Привет! Продолжаем серию материалов от выпускника нашей программы Deep Learning, Кирилла Данилюка, об использовании сверточных нейронных сетей для распознавания образов — CNN (Convolutional Neural Networks).

В прошлом посте мы начали разговор о подготовке данных для обучения сверточной сети. Сейчас же настало время использовать полученные данные и попробовать построить на них нейросетевой классификатор дорожных знаков. Именно этим мы и займемся в этой статье, добавив дополнительно к сети-классификатору любопытный модуль — STN. Датасет мы используем тот же, что и раньше.

Spatial Transformer Network (STN) — один из примеров дифференцируемых LEGO-модулей, на основе которых можно строить и улучшать свою нейросеть. STN, применяя обучаемое аффинное преобразование с последующей интерполяцией, лишает изображения пространственной инвариантности. Грубо говоря, задача STN состоит в том, чтобы так повернуть или уменьшить-увеличить исходное изображение, чтобы основная сеть-классификатор смогла проще определить нужный объект. Блок STN может быть помещен в сверточную нейронную сеть (CNN), работая в ней по большей части самостоятельно, обучаясь на градиентах, приходящих от основной сети.

Весь исходный код проекта доступен на GitHub по ссылке. Оригинал этой статьи можно посмотреть на Medium.

Чтобы иметь базовое представление о работе STN, взгляните на 2 примера ниже:

Распознавание дорожных знаков с помощью CNN: Spatial Transformer Networks - 1

Слева: исходное изображение. Справа: то же изображение, преобразованное STN. Spatial transformers распознают наиболее важную часть изображения и затем масштабируют или вращают его, чтобы сфокусироваться на этой части.
Читать полностью »

в 16:20, , рубрики: air gap, bruteforce, deep learning, klsw, microsoft office, Блог компании «Лаборатория Касперского», информационная безопасность

Security Week 38: Секьюрити-камеры передают по ИК, нейросеть быстро подбирает пароли, хакеры ведут разведку через Word - 1Каким бы действенным ни был метод защиты «отрезать кабель в интернет», пользуются им чрезвычайно редко – даже те, кому стоило бы. Но исследователи не унимаются в попытках придумать самый курьезный способ преодоления «воздушного разрыва». То звуком, то светом, то теплом, то голубями почтовыми. И таки трое ловкачей из Университета Бен-Гуриона на днях сообразили кое-что новое – использовать секьюрити-камеры.

Замысел такой: физически изолированная (air-gapped) сеть заражается зловредом. Как – это давно придумано, и даже реализовано (Stuxnet, например). Флешечку можно подкинуть, диск с зараженным софтом, да мало ли что. Но войти – не значит выйти. Однако же мало найдется объектов с изолированной сетью без системы физической безопасности с камерами наблюдения. А чтобы что-то видеть, когда в помещении выключен свет, нужна подсветка, и большинство камер оснащается массивом ИК-светодиодов. Некоторые из этих камер можно увидеть снаружи, через окно.

Соответственно, камеры со специальным троянцем превращаются в ДВУСТРОННИЙ канал передачи данных. Причем невидимый невооруженным глазом. Наружу данные передаются ИК-диодами, а злоумышленник с обычным смартфоном их принимает. Чтобы ввести данные, хакер пользуется таким же массивом ИК-диодов, а камера принимает их сигнал.
Читать полностью »

в 14:28, , рубрики: big data, deep learning, machine learning, Алгоритмы, Блог компании Mail.Ru Group, машинное обучение
Достижения в глубоком обучении за последний год - 1

Привет. В своей статье я расскажу вам, что интересного произошло в мире машинного обучения за последний год (в основном в Deep Learning). А произошло очень многое, поэтому я остановился на самых, на мой взгляд, зрелищных и/или значимых достижениях. Технические аспекты улучшения архитектур сетей в статье не приводятся. Расширяем кругозор!

Читать полностью »

1...10...141516...20...26
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js