Рубрика «искусственный интеллект» - 106

в 13:48, , рубрики: skillbox, Блог компании Skillbox, ИИ, искусственный интеллект, Программирование, разработка, Учебный процесс в IT, шахматы

Создаем несложный шахматный ИИ: 5 простых этапов - 1

Перевели для вас статью Лори Хартикка (Lauri Hartikka) о создании простейшего ИИ для шахмат. Она написана еще в 2017 году, но базовые принципы остались теми же. Все файлы, которые использовал Лори, тоже доступны.

Простой искусственный интеллект, который умеет играть в шахматы, можно создать на базе четырех концепций:

  1. 1. Перемещение;
  2. 2. Оценка доски;
  3. 3. Минимакс;
  4. 4. Альфа-бета-отсечение. На каждом этапе работы с алгоритмом будет использоваться одна из них, это позволит постепенно совершенствовать игровые способности ИИ.

Читать полностью »

в 9:58, , рубрики: hse, jetbrains, jetbrains research, Алгоритмы, Блог компании Питерская Вышка, искусственный интеллект, машинное обучение, обучение с подкреплением, питерская вышка, Учебный процесс в IT

Мы продолжаем рассказывать о совместных научных проектах наших студентов и JetBrains Research. В этой статье поговорим об алгоритмах глубокого обучения с подкреплением, которые используются для моделирования двигательного аппарата человека.

Смоделировать все возможные движения человека и описать все сценарии поведения — достаточно сложная задача. Если мы научимся понимать, как человек двигается, и сможем воспроизводить его движения «по образу и подобию» — это сильно облегчит внедрение роботов во многие области. Как раз для того, чтобы роботы учились повторять и анализировать движения сами, и применяется машинное обучение.

Как я научила робота бегать по видео с YouTube - 1
Читать полностью »

в 9:25, , рубрики: kotlin, искусственный интеллект, искусственный интеллект в играх, карточные игры, логические игры

Думаю, ни для кого не секрет, что "Дурак" (далее это слово будет написано с маленькой буквы и без кавычек) — это самая популярная карточная игра в России и странах бывшего СССР (хотя и почти неизвестная за его пределами). Несмотря на свое название и довольно несложные правила, выигрыш в ней все-таки зависит больше от мастерства игрока, чем от случайного расклада карт (в английской терминологии игры того и другого типов называются соответственно game of skill и game of chance. Так вот — дурак в большей степени game of skill).

Целью статьи является написание простого ИИ для игры. Под словом "простого" подразумевается следующее:

  • интуитивно понятный алгоритм принятия решений (то есть, как следствие, никакого машинного обучения, в котором этот алгоритм скрыт глубоко "под капотом");
  • отсутствие состояния (то есть, алгоритм руководствуется только данными на текущий момент времени, проще говоря, ничего не запоминает (например, не "считает" вышедшие из игры карты).

Читать полностью »

в 5:05, , рубрики: cnn, keras, mask rcnn, neural networks, object segmentation, python, TensorFlow, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, машинное обучение

Пример распознавания номерных знаков
Все начиналось банально — моя компания уже год платила ежемесячно плату за сервис, который умел находить регион с номерными знаками на фото. Эта функция применяется для автоматической зарисовки номера у некоторых клиентов.

И в один прекрасный день МВД Украины открыло доступ к реестру транспортных средств. Теперь по номерному знаку стало возможным проверять некоторую информацию про автомобиль (марку, модель, год выпуска, цвет и т.д. )! Скучная рутина линейного программирования померкла перед новой свехзадачей — считывать номера по всей базе фото и валидировать эти данные с теми, что указывал пользователь. Сами знаете как это бывает «глаза загорелись» — вызов принят, все остальные задачи на время стали скучны и монотонны… Мы принялись за работу и получили неплохие результаты, чем, собственно и решили поделиться с сообществом.

Для справки: на сайт AUTO.RIA.com, в день добавляется около 100 000 фото.

Датасаентисты давно уже знают и умеют решать подобные задачи, поэтому мы с dimabendera написали эту статью именно для программистов. Если вы не боитесь словосочетания «сверточные сети» и умеете писать «Hello World» на питоне — милости просим под кат…
Читать полностью »

в 8:37, , рубрики: AI, big data, business, machine learning, Блог компании Binary District, искусственный интеллект, машинное обучение

Успех новых продуктов у аудитории можно предсказать с помощью машинного обучения. Такой метод прогноза в последние годы стали использовать и в кинобизнесе. О том, как узнать с помощью ИИ, стоит ли выпускать новый фильм и как его рекламировать, — в обзоре Binary District.

Камера, мотор, Big Data: как киностудии ищут новые фильмы с помощью ИИ - 1
Читать полностью »

в 23:25, , рубрики: reinforcement learning, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, обучение с подкреплением

Что не так с обучением с подкреплением (Reinforcement Learning)? - 1

Еще в начале 2018 года вышла статья Deep Reinforcement Learning Doesn't Work Yet ("Обучение с подкреплением пока не работает"). Основная претензия которой сводилась к тому, что современные алгоритмы обучения с подкреплением требуют для решения задачи примерно столько же времени, как и обычный случайный поиск.

Изменилось ли что-то с того времени? Нет.

Обучение с подкреплением считается одним из трех основных путей к созданию сильного ИИ. Но трудности, с которыми сталкивается эта область машинного обучения, и методы, которыми ученые пытаются бороться с этими трудностями, наводят на мысль что, возможно, с самим этим подходом имеются фундаментальные проблемы.

Читать полностью »

в 14:51, , рубрики: Libratus, вычислительная теория игр, Игры и игровые приставки, искусственный интеллект, логические игры, покер, техасский холдем

Стратегического покерного бота Libratus адаптировали для военных симуляторов - 1В 2017 году покерный бот Libratus попал в заголовки СМИ, когда обыграл четырёх профессионалов в безлимитный холдем на дистанции 120 000 рук. Теперь технологию адаптировали для военного применения.

Разработчики систем слабого ИИ часто сравнивают эффективность своих программ в игровом противостоянии против человека. В играх с полной информацией в любой момент игры все игроки имеют полную информацию о состоянии игры, то есть о позиции и всех возможных ходах любого из игроков. В отличие от таких детерминированных ситуаций, в играх с неполной информацией часть информации о состоянии игры скрыта от игрока — например, карты оппонента. Безлимитный холдем как раз одна из таких игр. Кроме закрытых карт оппонента, добавляется здесь элемент неопределённости за счёт произвольного размера каждой ставки. С учётом этого количество возможных исходов оценивается в 10161. Выработка оптимальной стратегии в условиях неопределённости с учётом тактики оппонента — именно то, что нужно военным.
Читать полностью »

в 13:43, , рубрики: big data, data mining, kaggle, sna, Алгоритмы, алгоритмы обработки данных, анализ данных, анализ социальных сетей, Блог компании Школа Данных, искусственный интеллект, математика, машинное обучение, нейронные сети, нейросети, рекомендательные системы, Чат-боты, школа данных

Распознавание рентгеновских снимков: precision=0.84, recall=0.96. А нужны ли нам еще врачи? - 1

В последнее время все чаще обсуждается применение AI в медицине. И, конечно, область медицины, которая прямо напрашивается для такого применения это областей диагностики.

Кажется, и раньше можно было применять экспертные системы и алгоритмы классификации к задачам постановки диагноза. Однако, есть одна область AI, которая добилась наибольших успехов в последние годы, а именно область распознавания изображений и сверточные нейронные сети. На некоторых тестах алгоритмы AI в распознавании картинок превзошли человека. Вот два примера: Large Scale Visual Recognition Challenge и German Traffic Sign Recognition Benchmark.

Соответственно, возникла идея применить AI к области распознавания изображений там, где и врачи занимаются распознаванием изображений, а именно к анализу снимков и, для начала, рентгеновских снимков.Читать полностью »

в 8:35, , рубрики: BERT, nlp, глубокое обучение, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, обработка естественного языка, обработка текста

image

BERT — это нейронная сеть от Google, показавшая с большим отрывом state-of-the-art результаты на целом ряде задач. С помощью BERT можно создавать программы с ИИ для обработки естественного языка: отвечать на вопросы, заданные в произвольной форме, создавать чат-ботов, автоматические переводчики, анализировать текст и так далее.

Google выложила предобученные модели BERT, но как это обычно и бывает в Machine Learning, они страдают от недостатка документации. Поэтому в этом туториале мы научимся запускать нейронную сеть BERT на локальном компьютере, а также на бесплатном серверном GPU на Google Colab.

Читать полностью »

в 9:34, , рубрики: android studio, App Store, Google, kotlin, swift, unity3d, ux дизайн, Блог компании Everyday Tools, интерфейсы, искусственный интеллект, маркетинг мобильных приложений, разработка игр, разработка мобильных приложений, Разработка под android, разработка под iOS

В нашем новом дайджесте карта доверия к мобильным SDK, реки пользовательских данных, интерфейсы и юзабилити, определяющий отчет App Annie об экономике мобильных приложений и многое другое!

Дайджест интересных материалов для мобильного разработчика #282 (14 — 20 января) - 1Читать полностью »

1...1020...105106107...110120...270
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