Рубрика «классификация»

Комплексное решение на практике: система «Джинн»

Комплексное решение на практике: система «Джинн»

Данная работа подготовлена командой InfolabsЧитать полностью »

Введение

Современные искусственные нейронные сети демонстрируют впечатляющие результаты — от классификации изображений до генерации текста. Но несмотря на повсеместное использование, суть их работы остаётся для многих скорее метафорой, чем алгоритмом.

Мы привыкли к терминологии: веса определяют вклад входа, нейроны применяют нелинейные функции, глубина сети увеличивает выразительность моделиЧитать полностью »

Сомнения

В предыдущей статье я описал свой опыт обучения искусственного нейрона бинарной классификации и некоторые выявленные при этом особенности. Одной из выявленных особенностей была "обратная аномалия" - ситуация, при которой все объекты становились ошибочно классифицированными, а также ситуация, при которой коррекция весов приводила к увеличению количества ошибочно классифицированных объектов.

Читать полностью »

Представьте, что вы управляете кредитным портфелем банка: каждый выданный кредит – это ставка на то, что клиент выполнит свои обязательства. Как понять, кто из заемщиков надежен, а кто может не справиться с платежами? Здесь на помощь приходят Probability of Default (PD) модели.

PD-модели – это инструменты, используемые в банковском секторе для оценки вероятности дефолта заемщика в течение определенного периода времени. Они играют важную роль в управлении рисками и кредитной политике банка.

Читать полностью »

Бинарная классификация — одна из самых распространённых задач машинного обучения, встречающаяся во множестве прикладных областей.

Однако, на практике цель таких задач часто выходит за рамки простого предсказания класса. Гораздо более важным оказывается умение модели оценить вероятность принадлежности объекта к тому или иному классу. Иными словами, нас интересует не только, какой класс выбрать, но и с какой вероятностью это решение принято.

Читать полностью »

ИИ в диагностике рака кожи - 1

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 »

Предисловие

Читать полностью »

Автор и бравый товарищ сообщества Фанерозой, врач Артемий Липилин

Первопроходцем в попытках систематизировать животное царство был Аристотель. В течение многих веков, вплоть до появления Линнея, систематика Аристотеля считалась непререкаемой догмой.

Аристотель 384 г. до н.э. — 322 г. до н.э.
Аристотель 384 г. до н.э. — 322 г. до н.э.

Читать полностью »

Привет! Меня зовут Александр Соловьев, я программист компании DataLine.

Хочу поделиться опытом внедрения модных нынче нейронных сетей в нашей компании. Все началось с того, что мы решили строить свой Service Desk. Зачем и почему именно свой, можно почитать моего коллегу Алексея Волкова (cface) тут

Я же расскажу о недавнем новшестве в системе: нейросеть в помощь диспетчеру первой линии поддержки. Если интересно, добро пожаловать под кат.

Нейронки «с нуля», или Как мы делали помощника для наших диспетчеров техподдержки - 1
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js