Машинное обучение и нейросети становятся все более незаменимыми для многих компаний. Одна из основных проблем, с которыми они сталкиваются — деплой такого рода приложений. Я хочу показать показать практичный и удобный способ подобного деплоя, для которого не требуется быть специалистом в облачных технологиях и кластерах. Для этого мы будем использовать serverless инфраструктуру.
Рубрика «глубокое обучение» - 7
Serverless tensorflow на AWS Lambda
2018-08-30 в 10:10, admin, рубрики: Amazon Web Services, AWS, deep learning, FaaS, lambda, machine learning, open source, serverless, TensorFlow, Блог компании Open Data Science, глубокое обучение, машинное обучениеRay: Распределенная система для использования ИИ
2018-08-20 в 14:09, admin, рубрики: AI, python, Алгоритмы, Блог компании Издательский дом «Питер», глубокое обучение, искусственный интеллект, Профессиональная литература, распределенные системыЗдравствуйте, коллеги.
Надеемся еще до конца августа приступить к переводу небольшой, но поистине базовой книги о реализации возможностей ИИ на языке Python.
Господин Гифт, пожалуй, в дополнительной рекламе не нуждается (для любопытствующих — профиль мэтра на GitHub):
В предлагаемой сегодня статье будет коротко рассказано о библиотеке Ray, разработанной в Калифорнийском университете (Беркли) и упомянутой в книге Гифта мелким петитом. Надеемся, что в качестве раннего тизера — то, что надо. Добро пожаловать под кат
Читать полностью »
Обзор Ubuntu DSVM: алхимия ни при чём
2018-06-15 в 7:23, admin, рубрики: AI, deep learning, dl4cv, DSVM, microsoft, Microsoft Azure, python, review, Блог компании Microsoft, глубокое обучение, ИИ, машинное обучение, Разработка под LinuxВ течение последних месяцев в нескольких проектах наш партнер использовал виртуальную машину для обработки и анализа данных (DSVM) на базе Ubuntu от Microsoft. Он решил попробовать ее в деле уже используя продукт Amazon. Рассмотрим все плюсы и минусы, а также сравним наш инструмент с похожими решениями. Присоединяйтесь!
Чему я научился, пройдя множество собеседований в компаниях и стартапах из сферы ИИ
2018-06-14 в 10:39, admin, рубрики: Блог компании Everyday Tools, глубокое обучение, искусственный интеллект, Карьера в IT-индустрии, машинное обучение, поиск работы, собеседования, Учебный процесс в ITЗа последние восемь месяцев я прошел собеседования в самых разных компаниях — DeepMind в Google, Wadhwani Institute of AI, Microsoft, Ola, Fractal Analytics и некоторых других — в основном на позиции Data Scientist, Software Engineer и Research Engineer. По ходу дела мне предоставлялись возможности не только пообщаться со многими талантливыми людьми, но также по-новому взглянуть на себя с пониманием того, что хотят услышать работодатели, когда беседуют с кандидатами. Думаю, если бы я располагал этой информацией раньше, то мог бы избежать многих ошибок и подготовиться к собеседованиям куда лучше. Это и стало импульсом к написанию данной статьи — возможно, она поможет кому-нибудь получить работу мечты.
В конце концов, если уж собираешься две трети своего времени (если не больше) проводить за работой, она должна быть этого достойна.
Читать полностью »
Сборка Caffe в Google Colaboratory: бесплатная видеокарта в облаке
2018-06-04 в 17:20, admin, рубрики: caffe, Google Colaboratory, python, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, Облачные вычисления, облачные сервисыGoogle Colaboratory — это не так давно появившийся облачный сервис, направленный на упрощение исследований в области машинного и глубокого обучения. Используя Colaboratory, можно получить удаленный доступ к машине с подключенной видеокартой, причем совершенно бесплатно, что сильно упрощает жизнь, когда приходится обучать глубокие нейросети. Можно сказать, что она является некоторым аналогом гугл-документов для Jupyter Notebook.
В Colaboratory предустановлены Tensorflow и практически все необходимые для работы Python-библиотеки. Если какой-то пакет отсутствует, он с легкостью устанавливается на ходу через pip или apt-get. Но что если необходимо собрать проект из исходников и подключиться к GPU? Оказывается, это может быть не настолько просто, что я выяснил в ходе сборки SSD-Caffe. В этой публикации я дам краткое описание Colaboratory, опишу встреченные трудности и способы их решения, а также приведу несколько полезных приемов.
Весь код доступен в моем Colaboratory Notebook.
Глубокое обучение с использованием R и mxnet. Часть 1. Основы работы
2018-05-10 в 10:00, admin, рубрики: deep learning, mxnet, neural networks, open source, R, Блог компании Open Data Science, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, Программирование
Привет!
Эта статья является первой частью руководства по приготовления нейронных сетей с использованием библиотеки mxnet на языке R. Источником вдохновения послужила онлайн-книга Deep Learning — The Straight Dope, объема которой достаточно для осознанного использования mxnet на Питоне. Примеры оттуда будут воспроизводиться с поправкой на отсутствие реализации интерфейса Gluon для R. В первой части рассмотрим установку библиотеки и общие принципы работы, а также реализуем простую линейную модель для решения задачи регрессии.Читать полностью »
Экскурсия по PyTorch
2018-05-04 в 15:08, admin, рубрики: deep learning, python, pytorch, TensorFlow, Алгоритмы, Блог компании Издательский дом «Питер», глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, оптимизация, ПрограммированиеПривет!
Еще до конца мая у нас выйдет перевод книги Франсуа Шолле "Глубокое обучение на Python" (примеры с использованием библиотек Keras и Tensorflow). Не пропустите!
Но мы, естественно, смотрим в надвигающееся будущее и начинаем присматриваться к еще более инновационной библиотеке PyTorch. Сегодня вашему вниманию предлагается перевод статьи Питера Голдсборо, готового устроить вам долгую прогулку ознакомительную экскурсию по этой библиотеке. Под катом много и интересно.
Читать полностью »
Сравнение Google TPUv2 и Nvidia V100 на ResNet-50
2018-04-29 в 14:10, admin, рубрики: Cloud TPU, Google Cloud Platform, gpgpu, Nvidia V100, ResNet-50, RiseML, TensorFlow, TPU, TPUv2, высокая производительность, глубокое обучение, машинное обучение, Облачные вычисления, тензорный процессор, умножение матриц
Недавно Google добавила к списку облачных услуг Tensor Processing Unit v2 (TPUv2) — процессор, специально разработанный для ускорения глубокого обучения. Это второе поколение первого в мире общедоступного ускорителя глубокого обучения, который претендует на альтернативу графическим процессорам Nvidia. Недавно мы рассказывали о первых впечатлениях. Многие просили провести более детальное сравнение с графическими процессорами Nvidia V100.
Объективно и осмысленно сравнить ускорители глубокого обучения — нетривиальная задача. Но из-за будущей важности этой категории продуктов и отсутствия подробных сравнений мы чувствовали необходимость провести самостоятельные тесты. Сюда входит и учёт мнений потенциально противоположных сторон. Вот почему мы связались с инженерами Google и Nvidia — и предложили им прокомментировать черновик этой статьи. Чтобы гарантировать отсутствие предвзятости, мы пригласили также независимых экспертов. Благодаря этому получилось, насколько нам известно, самое полное на сегодняшний день сравнение TPUv2 и V100.
Читать полностью »
Можно ли научить искусственный интеллект шутить?
2018-03-19 в 7:12, admin, рубрики: big data, cnn, computer vision, deep learning, funcorp, machine learning, Алгоритмы, Блог компании FunCorp, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений
В последнее время машины одержали ряд убедительных побед над людьми: они уже лучше играют в го, шахматы и даже в Dota 2. Алгоритмы сочиняют музыку и пишут стихи. Учёные и предприниматели всего мира дают прогнозы по поводу будущего, в котором искусственный интеллект сильно превзойдёт человека. С большой вероятностью через несколько десятков лет мы будем жить в мире, в котором роботы не только водят автомобили и работают на заводах, но и развлекают нас. Одна из важных составляющих нашей жизни — юмор. Принято считать, что только человек может придумывать шутки. Несмотря на это, многие ученые, инженеры и даже простые обыватели задаются вопросом: можно ли научить компьютер шутить?
Компания Gentleminds, разработчик систем машинного обучения и компьютерного зрения, совместно с FunCorp попробовали создать генератор весёлых подписей к картинкам, используя базу мемов iFunny. Поскольку приложение англоязычное и используется преимущественно в США, подписи будут на английском. Подробности под катом.
Читать полностью »
Удаление фона с помощью глубокого обучения
2018-03-06 в 8:09, admin, рубрики: Блог компании NIX Solutions, глубокое обучение, машинное обучение, обработка изображений, удаление фона
Перевод Background removal with deep learning.
На протяжении последних нескольких лет работы в сфере машинного обучения нам хотелось создавать настоящие продукты, основанные на машинном обучении.
Несколько месяцев назад, после прохождения отличного курса Fast.AI, звезды совпали, и у нас появилась такая возможность. Современные достижения в технологиях глубокого обучения позволили осуществить многое из того, что раньше казалось невозможным, появились новые инструменты, которые сделали процесс внедрения более доступным, чем когда-либо.
Мы поставили перед собой следующие цели:
- Улучшить наши навыки работы с глубоким обучением.
- Совершенствовать наши навыки внедрения продуктов, основанных на ИИ.
- Создать полезный продукт с перспективами на рынке.
- Весело провести время (и помочь весело провести время нашим пользователям).
- Обменяться опытом.