Рубрика «глубокое обучение» - 2

в 13:00, , 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

Андрей Карпаты. Software 2.0. Непонятный софт будущего - 1


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 »

в 10:57, , рубрики: Dagaz, javascript, TensorFlow, глубокое обучение, логические игры, машинное обучение, настольные игры
Го: Долгая дорога к боту - 1There is no difference between theory and practice in theory,
but there is often a great deal of difference between theory
and practice in practice.

Yogi Berra

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 »

в 16:45, , рубрики: глубокое обучение, искусственный интеллект, исследование, машинное обучение, машинный перевод, нейронные сети, распознавание образов

В 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.

Читать полностью »

в 17:49, , рубрики: skillfactory, warhammer, warhammer40k, Блог компании SkillFactory, глубокое обучение, игры, Игры и игровые приставки, искусственный интеллект, логические игры, машинное обучение, настольные игры, стратегии
Таким может быть ИИ для Warhammer 40k - 1

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 »

в 10:49, , рубрики: deep learning, image retrieval, machine learning, глубокое обучение, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений, поиск дубликатов изображений, поиск похожих изображений, поисковые технологии

Представлюсь

Всем привет! Меня зовут Влад Виноградов, я руководитель отдела компьютерного зрения в компании EORA.AI. Мы занимаемся глубоким обучением уже более трех лет и за это время реализовали множество проектов для российских и международных клиентов в которые входила исследовательская часть и обучение моделей. В последнее время мы фокусируемся на решении задач поиска похожих изображений и на текущий момент создали системы поиска по логотипам, чертежам, мебели, одежде и другим товарам.

Эта публикация предназначена для Machine Learning инженеров и написана по мотивам моего выступления Читать полностью »

в 15:13, , рубрики: big data, data science, deep learning, machine learning, python, pytorch, skillfactory, Блог компании SkillFactory, глубокое обучение, искусственный интеллект, машинное обучение

Модели глубокого обучения улучшаются с увеличением количества данных и параметров. Даже с последней моделью GPT-3 от Open AI, которая использует 175 миллиардов параметров, нам ещё предстоит увидеть плато роста количества параметров.

Для некоторых областей, таких как NLP, рабочей лошадкой был Transformer, который требует огромных объёмов памяти графического процессора. Реалистичные модели просто не помещаются в памяти. Последний метод под названием Sharded  [букв. ‘сегментированный’] был представлен в Zero paper Microsoft, в котором они разработали метод, приближающий человечество к 1 триллиону параметров.

Специально к старту нового потока курса по Machine Learning, делюсь с вами статьей о Sharded в которой показывается, как использовать его с PyTorch сегодня для обучения моделей со вдвое большей памятью и всего за несколько минут. Эта возможность в PyTorch теперь доступна благодаря сотрудничеству между командами FairScale Facebook AI Research и PyTorch Lightning.

Как экономить память и удваивать размеры моделей PyTorch с новым методом Sharded - 1


Читать полностью »

в 11:28, , рубрики: 3blue1brown, deep learning, глубокое обучение, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное, нейронная сеть, обработка изображений, Учебный процесс в IT
image

Видео от 3Blue1Brown отличаются поразительной понятностью и лаконичность. Делать конспект видеоуроков по нейронным сетям у меня не получилось, ибо это была бы просто раскадровка, да и особая магия динамики именно видео непросто передать.

Из комментариев к прошлым публикациям мне стало понятно, что есть большое количество людей, кто не знает про канал, поэтому хочу поделиться четырьмя видео (+ русские субтитры и дубляж) и сэкономить время школьникам, родителям и учителям, чтобы они могли иметь быстрый доступ к самому интересному и качественному объяснению одной из самых важных тем современности.
Читать полностью »

в 12:31, , рубрики: Блог компании Selectel, вычислительный предел, гиперпараметризация, глубокое обучение, искусственный интеллект, Исследования и прогнозы в IT, машинное обучение, Научно-популярное

Стагнация машинного обучения. Многие задачи не будут решены никогда? - 1

Последние годы глубокого обучения — сплошная череда достижений: от победы над людьми в игре Го до мирового лидерства в распознавании изображений, голоса, переводе текста и других задачах. Но этот прогресс сопровождается ненасытным ростом аппетита к вычислительной мощности. Группа ученых из MIT, Университета Ёнсе (Корея) и Университета Бразилиа опубликовала метаанализ 1058 научных работ по машинному обучению. Он явно показывает, что прогресс в области машинного обучения (ML) — это производная от вычислительной мощности системы. Производительность компьютеров всегда ограничивала функциональность ML, но сейчас потребности новых моделей ML растут гораздо быстрее, чем производительность компьютеров.

Исследование демонстрирует, что достижения машинного обучения по сути — немногим более чем следствие закона Мура. И по этой причине многие задачи ML не будут решены никогда в силу физических ограничений вычислителя.
Читать полностью »

в 19:33, , рубрики: machine learning, глубокое обучение, интервью, искусственный интеллект, Карьера в IT-индустрии, Компьютерное зрение, машинное обучение, нейросети, Учебный процесс в IT

Татарстан давно проявляет амбициозность в развитии высоких технологий. Недавно 10-летие отметил казанский IT-парк — тот самый, где стартапы и небольшие компании рвутся на международный уровень. Город Иннополис тоже демонстрирует мощь вопреки скептическим прогнозам: если верить статистике, в 2019-м число жителей увеличилось на треть, а в технопарке открылись новые офисы мировых корпораций. Окей, а как здесь обстоят дела с общемировыми IT-трендами — машинным обучением и технологиями искусственного интеллекта? Читать полностью »

в 11:14, , рубрики: data mining, deep learning, graph neural networks, natural language processing, transformer, глубокое обучение, машинное обучение, обработка естественного языка

TL;DR: перевод поста Chaitanya Joshi "Transformers are Graph Neural Networks": схемы, формулы, идеи, важные ссылки. Публикуется с любезного разрешения автора.

Друзья-датасаентисты часто задают один и тот же вопрос: графовые нейронные сети (Graph Neural Networks) — прекрасная идея, но были ли у них хоть какие-то настоящие истории успеха? Есть ли у них какие-нибудь полезные на практике приложения?

Трансформеры как графовые нейронные сети - 1

Можно привести в пример и без того известные варианты — рекомендательные системы в Pinterest, Alibaba и Twitter. Но есть и более хитрая история успеха: штурмом взявшая промышленную обработку естественного языка архитектура Transformer.

В этом посте мне бы хотелось установить связи между графовыми нейронными сетями и трансформерами (Transformers). Мы поговорим об интуитивном обосновании архитектур моделей в NLP- и GNN-сообществах, покажем их связь на языке формул и уравнений и порассуждаем, как оба "мира" могут объединить усилия, чтобы продвинуть прогресс.

Читать полностью »

123...10...12
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