Привет! 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.
Рубрика «глубокое обучение» - 11
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 обучение
Теперь каждый может стать профессионалом в машинном обучении
2016-09-30 в 10:28, admin, рубрики: глубокое обучение, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, Программирование
Марк Хэммонд в штаб-квартире Bonsai в пригороде Беркли
Вы успешно играете в футбол, снимаетесь в популярном кино, или удачливо играете на бирже? Поздравляю – вы почти так же ценны, как специалист по обработке данных или по машинному обучению с докторской степенью из Стэнфорда, MIT или Карнеги-Меллон. По крайней мере, всё выглядит именно так. Все компании в Кремниевой долине – а в принципе, уже и не только там – лихорадочно соревнуются, чтобы получить такой приз-человека. Это нечто вроде охоты на трюфели в исполнении менеджеров по персоналу. По мере того, как предприятия понимают, что их соперники полагаются на искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), количество вакансий для этих специалистов будет постоянно повышаться.
Но что, если вы могли бы получить преимущества ИИ без найма дорогих и талантливых специалистов? Что, если умный софт понизит планочку? Можно ли получить преимущества глубокого обучения (ГО) без особых талантов?
Читать полностью »
Ограничения формального обучения, или Почему роботы не умеют танцевать
2016-09-20 в 19:02, admin, рубрики: будущее здесь, глубокое обучение, искусственный интеллект, машинное обучение, робототехника
80-е годы в лаборатории информатики и искусственного интеллекта MIT казались сторонним наблюдателям чем-то вроде золотого века, но изнутри Дэвид Чапман мог наблюдать, что зима уже наступает. Будучи членом лаборатории, Чапман стал первым исследователем, применившим математику теории вычислительной сложности к роботизированному планированию, а также, к тому, чтобы показать отсутствие реального обобщённого метода создания ИИ, способного составлять план для обработки всех непредвиденных обстоятельств. Он заключил, что хотя ИИ уровня человека и может быть в принципе возможен, ни у одного из доступных нам подходов нет надежды достичь этого уровня.
В 1990-м Чапман написал, впоследствии широко распространившееся, предложение об исследовании, в котором призывал опробовать новый подход и другую задачу для ИИ: научить робота танцевать. Танец, как писал Чапман, был важной моделью, поскольку «он не достигает целей. Нельзя выиграть или проиграть. Это не задача, требующая решения. Танец – это процесс взаимодействия». Танцующие роботы требовали резкой смены приоритетов исследователей ИИ, чьи техники были построены вокруг задач типа шахмат, с чёткой структурой и недвусмысленными целями. Сложность создания танцующих роботов требовала ещё большей смены наших предположений по поводу того, что такое интеллект.
Читать полностью »
Действительно ли искусственный интеллект непостижим?
2016-09-15 в 18:17, admin, рубрики: будущее здесь, глубокое обучение, искусственный интеллект, машинное обучение, мозг, нейронные сети, нейросети
Дмитрий Малютов мало что может рассказать о своём творении.
Он работает в исследовательском отделе IBM, и часть своего времени посвящает созданию систем машинного обучения, решающих задачи корпоративных клиентов компании. Одна такая программа разрабатывалась для большой страховой компании. Задание было непростым, требовался сложный алгоритм. Когда пришло время объяснять результаты клиенту, возникла заминка. «Мы не могли объяснить им эту модель, потому что они не разбирались в машинном обучении».
А даже если бы и разбирались, это могло им не помочь. Потому что моделью была искусственная нейросеть, программа, принимающая данные нужного типа – в нашем случае, дела клиентов страховой компании – и находившая в них шаблоны. Подобные сети используются на практике уже полстолетия, но недавно они испытали возрождение, и помогают совершать прорывы везде, от распознавания речи и переводов до игры в Go и робомобилей.
Читать полностью »
Глубинное обучение: возможности, перспективы и немного истории
2016-09-06 в 12:06, admin, рубрики: Блог компании ИТ-ГРАД, глубокое обучение, ИИ, ИТ-ГРАД, машинное обучение, Разработка под e-commerceПоследние несколько лет словосочетание «глубинное обучение» всплывает в СМИ слишком часто. Различные журналы вроде KDnuggets и DigitalTrends стараются не упустить новости из этой сферы и рассказать о популярных фреймворках и библиотеках.
Даже популярные издания вроде The NY Times и Forbes стремятся регулярно писать о том, чем заняты ученые и разработчики из области deep learning. И интерес к глубинному обучению до сих пор не угасает. Сегодня мы расскажем о том, на что способно глубинное обучение сейчас, и по какому сценарию оно будет развиваться в будущем.
/ фото xdxd_vs_xdxd CC
Читать полностью »
Как отучить соседского кота гадить на газон: используем машинное зрение и глубокое обучение
2016-07-09 в 10:17, admin, рубрики: diy или сделай сам, Nvidia, Видео-техника, газон, глубокое обучение, искусственный интеллект, котики, коты, Роберт Бонд, садоводство, умный домЧтобы отвадить кота от привычки оставлять «подарки» на газоне, можно использовать разные способы: силки для мелких животных, самодельные ловушки из ящиков с кирпичом на крышке и приманкой внутри, народные методы вроде обмазанных чесноком корок цитрусовых. Наконец, можно сидеть весь день с тапком в руке.
Инженер Nvidia считает, что поступать так с соседскими животными — как-то не по-соседски. К тому же он хотел попробовать нейросети на практике. Поэтому он использовал более продвинутый метод: он взял плату Nvidia Jetson TX1, IP-камеру Foscam, плату для разработки Particle Photon, подсоединённую к реле, и домашнюю систему полива газона. Коты мокрые — но живые и здоровые.
Google ставит машинное обучение во главу угла
2016-06-30 в 16:16, admin, рубрики: Google, будущее здесь, глубокое обучение, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросетиЕсли вы захотите встроить искусственный интеллект в каждый продукт, вам придётся переобучать вашу армию программистов. Ставим галочку
Карсон Холгейт [Carson Holgate] тренируется на ниндзя. Но не в рукопашном бою – это она уже освоила. Ей 26 лет, и у неё чёрный пояс второго дана по тхэквондо. На этот раз она тренируется в алгоритмах – и вот уже несколько недель проходит программу, которая даст ей силу даже большую, чем дает рукопашный бой. Это машинное обучение, МО. Она работает программистом в Google, в подразделении Android. Холгейт – одна из 18 программистов, участвующих в этом году в программе «Ниндзя машинного обучения», которая выдёргивает талантливых кодеров из их команд и вводит в программу в стиле «Игра Эндера». В рамках программы их обучают техникам внедрения ИИ, которые должны сделать их продукты умнее. Даже ценой усложнения их программ.
«Наш слоган: „Хотите стать ниндзя в машинном обучении?“,- говорит Кристин Робсон, менеджер продукта в области МО во внутренних курсах Google, помогавшая внедрять программу. „Мы приглашаем людей из Google, чтобы провести шесть месяцев внутри команды МО, находиться рядом с наставником, работать над МО полгода, делать свой проект, запускать его и обучаться в процессе“.
Для Холгейт, пришедшей в Google почти четыре года назад с дипломом по информатике и математике, это шанс овладеть самой горячей парадигмой мира софта. Используя обучающиеся алгоритмы и большие объёмы данных, „обучать“ программы выполнению задач. Много лет МО было специальностью, которой владели немногие, „элита“. Это время прошло, и есть мнение, что МО, питаемое нейросетями, эмулирующими работу биологического мозга – это истинный путь по наделению компьютеров возможностями человека, а иногда – и сверхчеловека. Google настроен на увеличение численности этой элиты в своей компании, и надеется, что эти знания станут нормой. Программистам вроде Холгейт эта программа может позволить занять место в первых рядах, и учиться у лучших из лучших. „Эти люди делают невероятные модели, имея при этом степени доктора наук,- говорит она, не скрывая восхищения. Она уже привыкла к тому, что участвует в программе, называющей своих учащихся “ниндзя». – Я сперва морщилась, но привыкла".
Учитывая огромное количество сотрудников компании – почти половина из 60 000 работают программистами – этот проект очень мал. Но программа символизирует когнитивный сдвиг. Хотя МО уже давно используется в технологиях Google – и компания уже стала лидером по найму экспертов в этой области – в 2016 году Google просто помешалась на этой теме. На конференции по обучению в конце прошлого года директор Сандар Пичай пояснил намерения корпорации: «МО – это ядро, путь преобразований, через который мы меняем представление о том, как мы достигаем наших целей. Мы вдумчиво применяем его во всех продуктах – будь то поиск, реклама, YouTube или Play. Мы ещё в начале пути, но вы увидите, что мы систематически будем применять машинное обучение во всех этих областях».
Читать полностью »
Нейрореволюция в головах и сёлах
2016-02-12 в 0:51, admin, рубрики: cnn, DNN, Алгоритмы, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений, свёрточные сети, фильтрация, метки: свёрточные сети В последнее время всё чаще и чаще слышишь мнение, что сейчас происходит технологическая революция. Бытует мнение, что мир стремительно меняется.
На мой взгляд такое и правда происходит. И одна из главных движущих сил — новые алгоритмы обучения, позволяющие обрабатывать большие объёмы информации. Современные разработки в области компьютерного зрения и алгоритмов машинного обучения могут быстро принимать решения с точностью не хуже профессионалов.
Я работаю в области связанной с анализом изображений. Это одна из областей которую новые идеи затронули сильнее всего. Одна из таких идей — свёрточные нейронные сети. Четыре года назад с их помощью впервые начали выигрывать конкурсы по обработке изображений. Победы не остались незамеченными. Нейронными сетями, до тех пор стоящими на вторых ролях, стали заниматься и пользоваться десятки тысяч последователей. В результате, полтора-два года назад начался бум, породивший множество идей, алгоритмов, статей.
В своём рассказе я сделаю обзор тех идей, которые появились за последние пару лет и зацепили мою тематику. Почему происходящее — революция и чего от неё ждать.
Кто лишиться в ближайшие лет десять работы, а у кого будут новые перспективные вакансии.
Читать полностью »
Некоторые современные подходы в области обработки естественного языка
2016-01-05 в 23:51, admin, рубрики: Алгоритмы, вопросно-ответные системы, глубокое обучение, нейронные сети, понимание естественного языка, Программирование, Семантика, Хакатоны, метки: семантика Результаты научных исследований, полученные в последние годы в задачах распознавания речи [1], машинного перевода [2], определения оттенка предложения [3] и частей речи [4] показали перспективность нейросетевых алгоритмов глубокого обучения в сравнении с классическими методами обработки естественного языка (natural language processing). Однако, в области вопросно-ответных и диалоговых систем еще остается много нерешенных задач [5, 6]. В данной статье дан обзор результатов применения современных алгоритмов для задач обработки и понимания естественного языка. Обзор содержит описание нескольких разных подходов и не претендует на полноту исследований.
Human: how many legs does a cat have ?
Machine: four, i think .
Human: What do you think about messi ?
Machine: he ’s a great player .
Human: where are you now ?
Machine: i ’m in the middle of nowhere .
(из статьи A Neural Conversational Model. КДПВ из фильма Ex Machina)
От ИИ и наук о данных до криптографии: исследователи Microsoft дают 16 предсказаний на 2016 год
2015-12-29 в 10:53, admin, рубрики: fpga, future, hololens, microsoft, Predictions, Project Oxford, research, Блог компании Microsoft, вычисляемая биология, глубокое обучение, дизайн, изоморфизм графов, информационная безопасность, искусственный интеллект, исследования, квантовые вычисления, криптография, кубиты, машинный перевод, Облачные вычисления, пост-фон-неймановские архитектуры, предсказания, пузырь больших данных, Разработка для интернета вещей, умные сенсоры, цифровые помощникиВ прошлом месяце Microsoft выпустила книгу “Future Visions” – антологию небольших историй, написанных некоторыми современными научными фантастами, основываясь на общении с исследователями Microsoft и посещения их лабораторий. Электронная версия книги доступна бесплатно на Amazon и других сайтах.
Сегодня мы рады предложить вам антологию другого рода. Это коллекция предсказаний от 16 лидеров и мыслителей внутри нашей технологической и исследовательской организации.
Про прошествии года с тех пор, как мы вошли в эпоху, названную Питером Ли (Peter Lee), корпоративным вице-президентом Microsoft Research NExT, новым Золотым веком технологических преимуществ, мы решили, что было бы полезным получить понимание не только того, что нас ждет в следующем году, но также и на горизонте 10 лет.
В Microsoft Research работает более 1000 ученых и инженеров, занимающихся самыми разными дисциплинами в сотрудничестве со множеством лабораторий по всему миру, поэтому этот список не может быть исчерпывающим, но мы надеемся, что вы сможете почерпнуть из него важные сведения.
2016 год – это своеобразная отчетная точка для исследовательского подразделения Microsoft. MSR будет праздновать 25-летний юбилей с момента основания Нейтаном Мирвольдом (Nathan Myhrvold) в 1991 году, который в своем 21-страничном документе, отправленном Биллу Гейтсу, доказывал, что Microsoft «необходимо инвестировать в будущее, больше занимаясь исследованиями и созданием технологий».
Эти инвестиции принесли значительные результаты, причем как для Microsoft, так и для индустрии и общества. Пожалуй, именно сейчас, когда Рафаэль Райф (Rafael Reif), президент MIT, говорит, что «мы оставляем слишком много инновационного кетчупа в бутылке», инвестиции компании в исследования важны как никогда раньше.
Читать полностью »