В предыдущей статье из цикла «Deep Learning» вы узнали о сравнении фреймворков для символьного глубокого обучения. В этом материале речь пойдет о глубокой настройке сверточных нейронных сетей для повышения средней точности и эффективности классификации медицинских изображений.
Рубрика «deep learning» - 22
Deep Learning: Transfer learning и тонкая настройка глубоких сверточных нейронных сетей
2016-11-10 в 14:35, admin, рубрики: cnn, deep learning, Google, image classification, microsoft, transfer learning, Алгоритмы, Блог компании Microsoft, глубокие сверточные нейронные сети, глубокое обучение, машинное обучение, медицина будущего, медицинские технологии, нейронные сети, нейросети, обработка изображений, технологии будущего
Глубокое обучение для новичков: распознаем рукописные цифры
2016-11-07 в 15:47, admin, рубрики: deep learning, machine learning, neural networks, wunderfund, Алгоритмы, Блог компании Wunder Fund, машинное обучениеПредставляем первую статью в серии, задуманной, чтобы помочь быстро разобраться в технологии глубокого обучения; мы будем двигаться от базовых принципов к нетривиальным особенностям с целью получить достойную производительность на двух наборах данных: MNIST (классификация рукописных цифр) и CIFAR-10 (классификация небольших изображений по десяти классам: самолет, автомобиль, птица, кошка, олень, собака, лягушка, лошадь, корабль и грузовик).
Искусственный интеллект в поиске. Как Яндекс научился применять нейронные сети, чтобы искать по смыслу, а не по словам
2016-11-02 в 8:01, admin, рубрики: deep learning, Блог компании Яндекс, машинное обучение, нейронные сети, поисковые технологии, СемантикаСегодня мы анонсировали новый поисковый алгоритм «Палех». Он включает в себя все те улучшения, над которыми мы работали последнее время.
Например, поиск теперь впервые использует нейронные сети для того, чтобы находить документы не по словам, которые используются в запросе и в самом документе, а по смыслу запроса и заголовка.
Уже много десятилетий исследователи бьются над проблемой семантического поиска, в котором документы ранжируются, исходя из смыслового соответствия запросу. И теперь это становится реальностью.
В этом посте я постараюсь немного рассказать о том, как у нас это получилось и почему это не просто ещё один алгоритм машинного обучения, а важный шаг в будущее.
Читать полностью »
[ В закладки ] Зоопарк архитектур нейронных сетей. Часть 2
2016-10-31 в 12:40, admin, рубрики: deep learning, machine learning, neural networks, wunderfund, Алгоритмы, Блог компании Wunder Fund, машинное обучение![[ В закладки ] Зоопарк архитектур нейронных сетей. Часть 2 - 1](https://www.pvsm.ru/images/2016/10/31/v-zakladki-zoopark-arhitektur-neironnyh-setei-chast-2.png "[ В закладки ] Зоопарк архитектур нейронных сетей. Часть 2 - 1")
Публикуем вторую часть статьи о типах архитектуры нейронных сетей. Вот первая.
За всеми архитектурами нейронных сетей, которые то и дело возникают последнее время, уследить непросто. Даже понимание всех аббревиатур, которыми бросаются профессионалы, поначалу может показаться невыполнимой задачей.
Поэтому я решил составить шпаргалку по таким архитектурам. Большинство из них — нейронные сети, но некоторые — звери иной породы. Хотя все эти архитектуры подаются как новейшие и уникальные, когда я изобразил их структуру, внутренние связи стали намного понятнее.
[ В закладки ] Зоопарк архитектур нейронных сетей. Часть 1
2016-10-26 в 16:44, admin, рубрики: deep learning, machine learning, neural networks, wunderfund, Алгоритмы, Блог компании Wunder Fund, машинное обучение![[ В закладки ] Зоопарк архитектур нейронных сетей. Часть 1 - 1](https://www.pvsm.ru/images/2016/10/26/v-zakladki-zoopark-arhitektur-neironnyh-setei-chast-1.png "[ В закладки ] Зоопарк архитектур нейронных сетей. Часть 1 - 1")
За всеми архитектурами нейронных сетей, которые то и дело возникают последнее время, уследить непросто. Даже понимание всех аббревиатур, которыми бросаются профессионалы, поначалу может показаться невыполнимой задачей.
Поэтому я решил составить шпаргалку по таким архитектурам. Большинство из них — нейронные сети, но некоторые — звери иной породы. Хотя все эти архитектуры подаются как новейшие и уникальные, когда я изобразил их структуру, внутренние связи стали намного понятнее.
Читать полностью »
Deep Learning: Сравнение фреймворков для символьного глубокого обучения
2016-10-25 в 7:10, admin, рубрики: android, AWS, c++, caffe, deep learning, framework, iOS, javascript, Julia, machine learning, Matlab, microsoft, mxnet, OS X, python, R, scala, TensorFlow, theano, Ubuntu, windows, Алгоритмы, Блог компании Microsoft, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, рекуррентная нейронная сеть, рекуррентная нейросеть, свёрточная нейросеть, фрейморкПредставляем вам перевод серии статей посвященных глубокому обучению. В первой части описан выбор фреймворка с отрытым кодом для символьного глубокого обучения, между MXNET, TensorFlow, Theano. Автор подробно сравнивает преимущества и недостатки каждого из них. В следующих частях вы узнаете о тонкой настройке глубоких сверточных сетей, а также о сочетании глубокой сверточной нейронной сети с рекуррентной нейронной сетью.
Функция синхронного перевода в Skype теперь поддерживает русский язык
2016-10-11 в 10:30, admin, рубрики: big data, deep learning, microsoft, skype, Skype Translator, будущее здесь, перевод, поддержка русского языка, синхронный перевод
С последним обновлением Skype в него была добавлена функция синхронного перевода русского языка. Соответствующая новость была опубликована сегодня в официальном блоге Skype под заголовком «Привет! Skype Translator says Hello to Russian».
«Русский является восьмым по популярности языком в мире и наши русскоязычные пользователи всегда высказывали огромный энтузиазм по поводу функции Skype Translator. В течение нескольких месяцев мы получили множество запросов о включении русского языка в портфель языкового аудио сопровождения Skype Translator. Мы рады, наконец, пересечь этот рубеж, и заявляем о начале поддержки одного из самых сложных в диалектическом плане языков мира со стороны Skype», — говорится в официальном блоге Skype.
Читать полностью »
Обзор курсов по Deep Learning
2016-10-05 в 15:21, admin, рубрики: big data, data mining, deep learning, Блог компании New Professions Lab, глубинное обучение, глубокое обучение, машинное обучениеПривет! Последнее время все больше и больше достижений в области искусственного интеллекта связано с инструментами глубокого обучения или deep learning. Мы решили разобраться, где же можно научиться необходимым навыкам, чтобы стать специалистом в этой области.
Видеозапись вебинара «Инструменты для работы Data Scientist»
2016-09-29 в 10:24, admin, рубрики: algorithms, big data, data mining, data science, deep learning, FlyElephant, Hadoop, HPC, spark, Блог компании FlyElephant, вебинар, высокая производительность, машинное обучение, Облачные вычисления
Вчера наша команда провела вебинар на тему «Инструменты для работы Data Scientist». В его рамках мы рассмотрели, кто такой data scientist и какими инструментами он пользуется. Поговорили о платформе FlyElephant и чем она может быть полезной для работы data scientist’а.
Читать полностью »
О новых успехах противостояния (СР УВЧ!*)
2016-09-21 в 23:04, admin, рубрики: computer vision, deep learning, DOOM, DQN, LSTM, reinforcement learning, Алгоритмы, машинное обучение, обработка изображенийПару дней назад появилась статья которую почти никто не освещал. На мой взгляд она замечательная, поэтому я про неё расскажу в меру своих способностей. Статья о том, чего пока не было: машину научили играть в шутер, используя только картинку с экрана. Вместо тысячи слов:
Не идеально, но по мне — очень классно. 3D шутер, который играется в реальном времени — это впервые.
Читать полностью »