Рубрика «deep learning» - 9

в 16:09, , рубрики: c++, deep learning, image classification, kaggle, keras, monetdb, R, rcpp, Администрирование баз данных, Блог компании Open Data Science, машинное обучение, обработка изображений

Quick Draw Doodle Recognition: как подружить R, C++ и нейросетки - 1

Привет!

Осенью прошлого года на Kaggle проходил конкурс по классификации нарисованных от руки картинок Quick Draw Doodle Recognition, в котором среди прочих поучаствовала команда R-щиков в составе Артема Клевцова, Филиппа Управителева и Андрея Огурцова. Подробно описывать соревнование не будем, это уже сделано в недавней публикации.

С фармом медалек в этот раз не сложилось, но было получено много ценного опыта, поэтому о ряде наиболее интересных и полезных на Кагле и в повседневной работе вещей хотелось бы рассказать сообществу. Среди рассмотренных тем: нелегкая жизнь без OpenCV, парсинг JSON-ов (на этих примерах рассматривается интеграции кода на С++ в скрипты или пакеты на R посредством Rcpp), параметризация скриптов и докеризация итогового решения. Весь код из сообщения в пригодном для запуска виде доступен в репозитории.

Содержание:

  1. Эффективная загрузка данных из CSV в базу MonetDB
  2. Подготовка батчей
  3. Итераторы для выгрузки батчей из БД
  4. Выбор архитектуры модели
  5. Параметризация скриптов
  6. Докеризация скриптов
  7. Использование нескольких GPU в облаке Google Cloud
  8. Вместо заключения

Читать полностью »

в 11:02, , рубрики: deep learning, neural networkds, neural ode, python, pytorch, recurrent neural network, resnet, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение

Neural Ordinary Differential Equations

Значительная доля процессов описывается дифференциальными уравнениями, это могут быть эволюция физической системы во времени, медицинское состояние пациента, фундаментальные характеристики фондового рынка и т.д. Данные о таких процессах последовательны и непрерывны по своей природе, в том смысле, что наблюдения — это просто проявления какого-то непрерывно изменяющегося состояния.

Есть также и другой тип последовательных данных, это дискретные данные, например, данные NLP задач. Состояния в таких данных меняется дискретно: от одного символа или слова к другому.

Сейчас оба типа таких последовательных данных обычно обрабатываются рекуррентными сетями, несмотря на то, что они отличны по своей природе, и похоже, требуют различных подходов.

На последней NIPS-конференции была представлена одна очень интересная статья, которая может помочь решить эту проблему. Авторы предлагают подход, который они назвали Нейронные Обыкновенные Дифференциальные Уравнения (Neural ODE).

Здесь я постарался воспроизвести и кратко изложить результаты этой статьи, чтобы сделать знакомство с ее идеей чуть более простым. Мне кажется, что эта новая архитектура вполне может найти место в стандартном инструментарии дата-сайентиста наряду со сверточными и рекуррентными сетями.

Знакомство с Neural ODE - 1

Читать полностью »

в 9:58, , рубрики: data science, deep learning, machine learning, reinforcement learning, искусственный интеллект, машинное обучение, переводы

Это вольный перевод статьи Rudy Gilman и Katherine Wang Intuitive RL: Intro to Advantage-Actor-Critic (A2C).

Интуитивный RL (Reinforcement Learning): введение в Advantage-Actor-Critic (A2C) - 1

Специалисты по обучению с подкреплением (RL) подготовили множество отличных учебных пособий. Большинство, однако, описывают RL в терминах математических уравнений и абстрактных диаграмм. Нам нравится думать о предмете с другой точки зрения. Сама RL вдохновлена ​​тем, как учатся животные, так почему бы не перевести лежащий в основе этого механизм RL обратно в природные явления, которые он призван имитировать? Люди учатся лучше всего через истории.

Это история о модели Actor Advantage Critic (A2C). Модель «Действующее лицо-критик» — это популярная форма модели Policy Gradient, которая сама по себе является традиционным алгоритмом RL. Если вы понимаете A2C, вы понимаете глубокий RL.

Читать полностью »

в 16:00, , рубрики: deep learning, keras, machine learning, neural networks, python, TensorFlow, машинное обучение

Привет!

В этой небольшой заметке расскажу о двух подводных камнях, с которыми как легко столкнуться, так и легко о них разбиться.

Речь пойдет о создании тривиальной нейронной сети на Keras, с помощью которой будем предсказывать среднее арифметическое двух чисел.

Казалось бы, что может быть проще. И действительно, ничего сложного, но есть нюансы.

Кому тема интересна, добро пожаловать под кат, здесь не будет долгих занудных описаний, просто короткий код и комментарии к нему.
Читать полностью »

в 8:05, , рубрики: computer vision, deep learning, machine learning, MOOC, nlp, opendatascience, reinforcement learning, Блог компании Open Data Science, машинное обучение, обработка изображений

После 18-го февраля начнется открытый и бесплатный курс "Deep Learning на пальцах".

Курс предназначен для того, чтобы разобраться с современным deep learning с нуля, и не требует знаний ни нейросетей, ни machine learning вообще. Лекции стримами на Youtube, задания на Питоне, обсуждения и помощь в лучших русскоязычных чат-сообществах — ODS.ai и ClosedCircles.

После него вы не станете экспертом, но поймете про что все это, сможете применять DL на практике и будете способны разбираться дальше сами. Ну, в лучшем случае.

Одновременно и в том же объеме курс будет читаться для магистрантов Новосибирского Государственного Университета, а также студентов CS центра Новосибирска.

Выглядеть объяснение на пальцах будет примерно так:

Открытый курс «Deep Learning на пальцах» - 1

Главная ссылка — dlcourse.ai. Подробности ниже.

Читать полностью »

в 23:32, , рубрики: deep learning, Emscripten, image processing, javascript, open source, opencv, Блог компании Intel, машинное обучение, обработка изображений

OpenCV — библиотека с историей непрерывной разработки в 20 лет. Возраст, когда начинаешь копаться в себе, искать предназначение. Есть ли проекты на ее основе, которые сделали чью-то жизнь лучше, кого-то счастливее? А можешь ли ты сделать это сам? В поисках ответов и желании открыть для себя ранее неизвестные модули OpenCV, хочу собрать приложения, которые "делают красиво" — так, чтобы сначала было "вау" и только потом ты скажешь "о да, это компьютерное зрение".

Право первой статьи получил эксперимент с переносом стилей мировых художников на фотографии. Из статьи вы узнаете, что является сердцем процедуры и об относительно новом OpenCV.js — JavaScript версии библиотеки OpenCV.

opencv4arts: Нарисуй мой город, Винсент - 1

Читать полностью »

в 18:51, , рубрики: AlphaStar, deep learning, DeepMind, Starcraft, Алгоритмы, ИИ, искусственный интеллект, машинное обучение, разработка игр, соревнования

AlphaStar — новая система искусственного интеллекта для StarCraft II от DeepMind (полный перевод) - 1

Игры десятилетиями использовались как один из главных способов тестирования и оценки успешности систем искусственного интеллекта. По мере того как росли возможности, исследователи искали игры с постоянно возрастающей сложностью, которые бы отражали различные элементы мышления, необходимые для решения научных или прикладных проблем реального мира. В последние годы StarCraft считается одной из самых многогранных и сложных стратегий реального времени и одной из самых популярных на сцене киберспорта за всю историю, а сейчас StarCraft стал еще и главным вызовом для исследований ИИ.Читать полностью »

в 6:44, , рубрики: annotation tool, computer vision, data annotation, deep learning, labeling tool, open source, Блог компании Intel, искусственный интеллект, машинное обучение

Нижегородский офис компании Intel, помимо прочего, занимается разработкой алгоритмов компьютерного зрения на основе глубоких нейронных сетей. Для обучения моделей требуется множество размеченных данных. Теоретически, существует много способов подготовить их, однако наличие специализированного программного обеспечения многократно ускоряет этот процесс. Так, в целях повышения эффективности и качества разметки, мы разработали собственный инструмент – Computer Vision Annotation Tool (CVAT).

Computer Vision Annotation Tool: универсальный подход к разметке данных - 1
Читать полностью »

в 7:35, , рубрики: big data, computer vision, data science, deep learning, machine learning, mail.ru group, Moscow Data Science, ods, Блог компании Mail.Ru Group, искусственный интеллект, конференции, машинное обучение

Приглашаем 22 декабря на Data Ёлку - 1

Приглашаем 22 декабря присоединиться к команде Data Science-специалистов и вместе подвести итоги года. На встрече мы вместе подытожим, что нового было в разных областях Data Science в 2018-м, обсудим последние новости с NIPS/NeurIPS, ответим на самые актуальные вопросы от участников сообщества, а главное — наградим тех, чей вклад в сообщество ODS стал значимым за последний год.
Читать полностью »

в 19:56, , рубрики: deep learning, javascript, node.js, nodejs, TensorFlow, Блог компании Издательский дом «Питер», машинное обучение, Профессиональная литература, распознавание образов

Привет всем, коллеги!

Возможно, поклонники библиотеки Tensorflow, уже заметившие у нас в предзаказе эту книгу, также присматривались к возможностям машинного и глубокого обучения в браузере, тем более, что тему не обошел вниманием и сам Франсуа Шолле. Интересующихся приглашаем под кат, где рассказано, как при помощи библиотеки Tensorflow.js распознаются изображения.
Читать полностью »

1...8910...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