В прошлой части мы с вами остановились на том, что обнаружили у временного ряда с температурой две сезонности и, несмотря на это, решили двигаться дальше в выполнении сезонной модели САРПСС по методологии АРПСС. В этой части второй главы мы с вами продолжим применение методологии для поиска оптимальных параметров модели, которая будет адекватно описывать целевой временной ряд с температурой.
Рубрика «глубокое обучение»
Неувядающая классика или «чёрный ящик»: кто кого в битве за прогноз. Глава вторая. Продолжение
2024-11-01 в 17:26, admin, рубрики: python, временные ряды, глубокое обучение, прогнозирование, статистикаState Space Models. Mamba
2024-10-31 в 13:56, admin, рубрики: AI, chatgpt, deep learning, machine learning, neural networks, Transformers, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети
Привет, Habr!
Ни для кого не секрет, что доминирующей на данный момент архитектурой в области Deep Learning являются трансформеры. Они произвели настоящий фурор и стали основой для самых известных LLMЧитать полностью »
ИИ в диагностике рака кожи
2024-10-23 в 7:10, admin, рубрики: Алгоритмы, глубокое обучение, диагностика, ИИ, искусственный интеллект, классификация, машинное обучение, медицина, меланома, онкология, рак кожи, статистика
Одним из самых коварных и гадких заболеваний у человека является рак. Независимо от его локализации, он может нанести колоссальный ущерб здоровью или привести к летальному исходу. Одним из самых распространенных считается рак кожи, а именно меланома. Проблема этого типа рака заключается в том, что он может быть на видном месте и не вызывать каких-либо ощутимых симптомов до момента, когда уже будет поздно что-либо делать. Именно потому людям, которые входят в группу риска, необходимо регулярно проверяться у дерматоонколога. Однако даже самый опытный специалист все равно остается человеком, который может упустить малозаметные признаки, тем самым подарив раку шанс на развитие. По этой причине человечество начало изобретать множество разнообразных инструментов диагностики, помогающие врачам найти рак вовремя. Одним из потенциально полезных инструментов в данном начинании может быть искусственный интеллект. Ученые из Университета им. Раскина (Великобритания) провели исследование, в котором обучили систему ИИ определять ранние признаки меланомы. Как именно проходило это обучение, и насколько эффективен ИИ в качестве диагноста? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.Читать полностью »
DETR: Бесконечная история
2024-10-01 в 11:35, admin, рубрики: deep learning, detection, DETR, machine learning, tutorial, глубокое обучение, детекция, машинное обучение, нейронные сетиВведение
Всем привет, с вами команда Layer!
Читать полностью »
FREED++. Ускоряем поиск новых лекарств с помощью нейросетей
2024-09-12 в 11:18, admin, рубрики: deep learning, drug design, medicinal chemistry, molecule generation, molecule optimization, генерация молекул, глубокое обучение, медицинская химия, оптимизация молекул, разработка лекарственных препаратовПривет! Меня зовут Александр Телепов, я — исследователь в Институте AIRI. Наша команда занимается применением глубокого обучения в науках о жизни. В сферу наших интересов входят такие задачи, как дизайн материалов, анализ растворимости или поиск новых лекарственных препаратов. Про последнее я бы хотел поговорить поподробнее.
О том, что сегодня для поиска новых соединений используют нейросети, слышали многие. Взять хотя бы нашумевший AlphaFold 3Читать полностью »
Кластеризация в ML: от теоретических основ популярных алгоритмов к их реализации с нуля на Python
2024-03-08 в 19:01, admin, рубрики: affinity propagation, data science, dbscan, k-means, python, агломеративная кластеризация, алгоритмы машинного обучения, глубокое обучение, кластеризация, машинное обучение
Андрей Карпаты. Software 2.0. Непонятный софт будущего
2023-04-10 в 13:00, admin, рубрики: AGI, chatgpt, dall-e, DeepMind, Google Brain, Google Research, gpt-4, nanoGPT, OpenAI, ruvds_статьи, Software 2.0, YouTube, Андрей Карпаты, Блог компании RUVDS.com, будущее здесь, глубокое обучение, искусственный интеллект, машинное обучение, Программирование, сильный ИИ
Когда мы говорим о современных разработках в области нейросетей и машинного обучения, то первое имя, которое приходит на ум — это Андрей Карпаты. Молодой словак быстро стал звездой в данной области и одним из главных авторитетов по части конкретного программирования систем. Это тот человек, который обучал Джона Кармака, в частности.
Андрей Карпаты — сооснователь компании OpenAI (GPT-4, ChatGPT) и ведущий разработчик автопилота Tesla. Впрочем, из «Теслы» он недавно ушёл по очевидной причине: есть вероятность, что человечество стоит на пороге грандиозного открытия, с которым ничто не сравнится по важности — оно разделит историю нашего вида на до и после сингулярности. Речь идёт об AGI, то есть ИИ общего назначения. Если так, то сейчас нет смысла работать больше ни над чем.
Читать полностью »
Го: Долгая дорога к боту
2021-11-08 в 10:57, admin, рубрики: Dagaz, javascript, TensorFlow, глубокое обучение, логические игры, машинное обучение, настольные игры
There is no difference between theory and practice in theory, but there is often a great deal of difference between theory
and practice in practice.
Я слепым вместо глаз вставил звезды и синее небо.
Юрий Шевчук
Тема игровых ботов с самого начала была для меня довольно чувствительной. Используя Dagaz, я научился воссоздавать самые разнообразные игры, но что в них толку, если с тобой никто не играет? Nest позволил разработать сервер, для игры по сети, но до тех пор пока на нём не слишком много народу, боты продолжают оставаться актуальными. Универсальные боты, которые я писал, были медленными и слабыми. К счастью, знакомство с Garbochess позволило переломить ситуацию, по крайней мере в том, что касалось шахматных игр. Признаюсь честно, я никогда не думал, что у меня появится бот для игры в Го…
Читать полностью »
Отдача от глубокого обучения снижается. Что с этим делать
2021-10-10 в 16:45, admin, рубрики: глубокое обучение, искусственный интеллект, исследование, машинное обучение, машинный перевод, нейронные сети, распознавание образовВ настоящее время глубокое обучение используется для перевода, прогнозирования укладки белков, анализа рентгеновских и других медицинских снимков , а также для игр, столь сложных как го - вот лишь некоторые варианты применения этой технологии, которая становится всепроникающей. Успех в этой и других отраслях привел технологию машинного обучения от безвестности в нулевые до доминирования сегодня.
Таким может быть ИИ для Warhammer 40k
2021-09-18 в 17:49, admin, рубрики: skillfactory, warhammer, warhammer40k, Блог компании SkillFactory, глубокое обучение, игры, Игры и игровые приставки, искусственный интеллект, логические игры, машинное обучение, настольные игры, стратегии
Вы хотели бы оттачивать мастерство, пробовать новые стратегии в настольной версии Warhammer, играя против ИИ? Программист и фанат Warhammer начинает обучать ИИ для девятого издания этой игры.
Пока у нас стартует курс по Machine Learning и Deep LearningЧитать полностью »