В статье пойдет речь о классификации тональности текстовых сообщений на русском языке (а по сути любой классификации текстов, используя те же технологии). За основу возьмем данную статью, в которой была рассмотрена классификация тональности на архитектуре CNN с использованием Word2vec модели. В нашем примере будем решать ту же самую задачу разделения твитов на позитивные и негативные на том же самом датасете с использованием модели ULMFit. Результат из статьи, (average F1-score = 0.78142) примем в качестве baseline. Читать полностью »
Рубрика «Fast.AI»
Анализируем тональность текстов с помощью Fast.ai
2019-10-26 в 17:45, admin, рубрики: deep learning, Fast.AI, nlp (natural language processing), python, искусственный интеллект, машинное обучениеИщем пневмонию на рентгеновских снимках с Fast.ai
2019-10-13 в 8:02, admin, рубрики: cnn, deep learning, Fast.AI, python, искусственный интеллект, машинное обучениеНаткнулся на статью в блоге компании Школа Данных и решил проверить, на что способна библиотека Fast.ai на том же датасете, который упоминается в статье. Здесь вы не найдете рассуждений о том, своевременно и правильно диагностировать пневмонию, будут ли нужны врачи-рентгенологи, можно ли считать предсказание нейронной сети медицинским диагнозом и т.д. Основная цель — показать, что машинное обучение в современных библиотеках может быть довольно простым (буквально требует немного строчек кода) и дает отличные результаты. Запомним пока результат из статьи (precision = 0.84, recall = 0.96) и посмотрим, что получится у нас.Читать полностью »
Как создать модель точнее transfermarkt и не предсказывать или что больше всего влияет на стоимость трансферов
2019-09-19 в 15:33, admin, рубрики: deep learning, Fast.AI, football transfers, machine learning, машинное обучениеЯ постараюсь рассказать вам насколько легко получить интересные результаты, просто применив совершенно стандартный подход из тьюториала курса по машинному обучению к не самым используемым в Deep Learning данным. Суть моего поста в том, это может каждый из нас, надо просто посмотреть на тот массив информации, который вы хорошо знаете. Для этого, фактически, гораздо важнее просто хорошо понимать свои данные, чем быть экспертом в новейших структурах нейросетей. То есть, на мой взгляд, мы находимся в той золотой точке развития DL, когда с одной стороны это уже инструмент, которым можно пользоваться без необходимости быть PhD, а с другой — еще полно областей, где его просто особо никто не применял, если посмотреть чуть дальше традиционных тем.
DeOldify: программа для раскрашивания чёрно-белых изображений
2018-11-05 в 17:33, admin, рубрики: Fast.AI, jupyterlab, open source, pytorch, Self-Attention GAN, Wasserstein GAN, восстановление фотографий, машинное обучение, обработка изображений, расцвечивание, СофтЕсли вкратце, задача этого проекта — раскрашивать и восстанавливать старые снимки. Я немного углублюсь в детали, но сначала давайте посмотрим фотографии! Кстати, большинство исходных изображений взято из подреддита r/TheWayWeWere, благодарю всех за такие качественные большие снимки.
Это лишь немногие примеры, и они вполне типичные!
Мария Андерсон в роли Маленькой феи и её паж Любовь Рябцова в балете «Спящая красавица» в Императорском театре, Санкт-Петербург, Россия, 1890 
Читать полностью »