Цель этой статьи — научить нейронную сеть играть в игру "Жизнь", не обучая ее правилам игры.
Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Using a Convolutional Neural Network to Play Conway's Game of Life with Keras" автора kylewbanks.
Рубрика «machine learning» - 13
Использование сверточной нейронной сети для игры в «Жизнь» (на Keras)
2019-12-22 в 19:29, admin, рубрики: keras, machine learning, жизнь конвея, машинное обучениеКак подружить PyTorch и C++. Используем TorchScript
2019-12-17 в 11:02, admin, рубрики: c++, computer vision, data science, deep learning, machine learning, python, pytorch, TorchScript, Блог компании Open Data Science, машинное обучение, обработка изображений, ПрограммированиеОколо года назад разработчики PyTorch представили сообществу TorchScript — инструмент, который позволяет с помощью пары строк кода и нескольких щелчков мыши сделать из пайплайна на питоне отчуждаемое решение, которое можно встроить в систему на C++. Ниже я делюсь опытом его использования и постараюсь описать встречающиеся на этом пути подводные камни. Особенное внимание уделю реализации проекта на Windows, поскольку, хотя исследования в ML обычно делаются на Ubuntu, конечное решение часто (внезапно!) требуется под "окошками".
Примеры кода для экспорта модели и проекта на C++, использующего модель, можно найти в репозиториии на GitHub.
52 датасета для тренировочных проектов
2019-12-16 в 13:18, admin, рубрики: data science, dataset, deep learning, edisonsoftware, machine learning, python, Блог компании Edison, машинное обучение, Программирование, Учебный процесс в IT- Mall Customers Dataset — данные посетителей магазина: id, пол, возраст, доход, рейтинг трат. (Вариант применения: Customer Segmentation Project with Machine Learning)
- Iris Dataset — датасет для новичков, содержащий размеры чашелистиков и лепестков для различных цветков.
- MNIST Dataset — датасет рукописных цифр. 60 000 тренировочных изображений и 10 000 тестовых изображений.
- The Boston Housing DatasetЧитать полностью »
Простой классификатор P300 на открытых данных
2019-12-14 в 16:57, admin, рубрики: BCI, EEG, Impulse Neiry, machine learning, Neiry, neuroscience, P300, python, машинное обучение, мозг, нейрофизиология, открытые данные, ээгМой коллега Рафаэль Григорян eegdude недавно написал статью о том, зачем человечеству потребовалась ЭЭГ и какие значимые явления могут быть зарегистрированы в ней. Сегодня в продолжение темы нейроинтерфейсов мы используем один из открытых датасетов, записанных на игре, использующей механику P300, чтобы визуализировать сигнал ЭЭГ, посмотреть структуру вызванных потеницалов, построить основные классификаторы, оценить качество, с которым мы можем предсказать наличие такого вызыванного потенциала.
Напомню, что P300 — это вызванный потенциал (ВП), специфический отклик мозга связанный с принятием решений и и различением стимулов (что он из себя представляет мы увидим ниже). Обычно он используется для построения современных BCI.
Для того, чтобы заняться классификацией ЭЭГ, можно позвать друзей, написать игру про Енотов и Демонов в VR, записать собственные реакции и написать научную статью (об этом я расскажу как-нибудь в другой раз), но по счастью, учёные со всего мира уже провели некоторые эксперименты за нас и осталось только скачать данные.
Разбор способа построения нейроинтерфейса на P300 с пошаговым кодом и визуализациями, а также ссылку на репозиторий можно найти под катом.
Go на десяточку: видео и фото с юбилейного митапа
2019-12-05 в 13:44, admin, рубрики: cloud native, Go, kubernetes, machine learning, конференции, микросервисы, Серверное администрированиеПривет! 30 ноября в нашем офисе вместе с сообществом Golang Москва мы проводили митап по случаю десятилетия Go. На встрече обсуждали машинное обучение в Go-сервисах, решения для мультикластерной балансировки, приёмы для написания Go-приложений под Cloud Native и историю Go.
Заходите под кат, если вам интересны эти темы. Внутри поста — все материалы встречи: видеозаписи докладов, презентации спикеров, отзывы гостей митапа и ссылки на фотоотчёт.
Применение зашифрованных данных для машинного обучения без их расшифровки
2019-12-03 в 15:47, admin, рубрики: cryptography, machine learning, Алгоритмы, Блог компании Mail.Ru Group, криптография, машинное обучение, ненормальное программирование, никто не читает теги
Применение зашифрованных данных для машинного обучения без их расшифровки
В этой статье обсуждаются передовые криптографические методики. Это лишь обзор исследований, проводимых в Julia Computing. Не используйте приведённые здесь примеры в коммерческих приложениях. Всегда консультируйтесь с криптографами, прежде чем применять криптографию.
Здесь можно скачать пакет, реализующий всю магию, а здесь находится код, который рассматривается в статье.
Читать полностью »
Как я решал соревнование по машинному обучению data-like
2019-11-28 в 11:00, admin, рубрики: catboost, Competition, data mining, data-like, Hackathon, kaggle, macbook, machine learning, ods, open data science, python, Блог компании Open Data Science, машинное обучение, Программирование
Привет. Недавно прошло соревнование от Тинькофф и McKinsey. Конкурс проходил в два этапа: первый — отборочный, в kaggle формате, т.е. отсылаешь предсказания — получаешь оценку качества предсказания; побеждает тот, у кого лучше оценка. Второй — онсайт хакатон в Москве, на который проходит топ 20 команд первого этапа. В этой статье я расскажу об отборочном этапе, где мне удалось занять первое место и выиграть макбук. Команда на лидерборде называлась "дети Лёши".
Соревнование проходило с 19 сентября до 12 октября. Я начал решать ровно за неделю до конца и решал почти фулл-тайм.
Краткое описание соревнования:
Летом в банковском приложении Тинькофф появились stories (как в Instagram). На story можно отреагировать лайком, дизлайком, скипнуть или просмотреть до конца. Задача предсказать реакцию пользователя на story.
Соревнование по большей части табличное, но в самих историях есть текст и картинки.
Оптимизация стратегии игры в Блэкджек методом Монте-Карло
2019-11-22 в 13:27, admin, рубрики: AI, blackjack, machine learning, monte carlo, reinforcement learning, Блог компании OTUS. Онлайн-образование, искусственный интеллект, машинное обучениеПеревод статьи подготовлен специально для студентов курса «Machine learning».
Обучение с подкреплением штурмом взяло мир Искусственного Интеллекта. Начиная от AlphaGo и AlphaStar, все большее число видов деятельности, в которых раньше доминировал человек, теперь завоевано агентами ИИ, работающими на основе обучения с подкреплением. Короче говоря, эти достижения зависят от оптимизации действий агента в определенной среде для достижения максимального вознаграждения. В последних нескольких статьях от GradientCrescent мы рассмотрели различные фундаментальные аспекты обучения с подкреплением, от основ систем с бандитами и подходов, основанных на политике, до оптимизации поведения на основе вознаграждения в Марковских средах. Все эти подходы требовали полных знаний о нашей среде. Динамическое программирование, например, требует, чтобы мы обладали полным распределением вероятностей всех возможных переходов состояний. Однако в действительности мы обнаруживаем, что большинство систем невозможно интерпретировать полностью, и что распределения вероятностей не могут быть получены в явном виде из-за сложности, врожденной неопределенности или ограничений вычислительных возможностей. В качестве аналогии рассмотрим задачу метеоролога – число факторов, участвующих в прогнозировании погоды, может быть настолько велико, что точно вычислить вероятность оказывается невозможным.Читать полностью »
Эксплуатация машинного обучения в Почте Mail.ru
2019-11-21 в 11:54, admin, рубрики: big data, deep learning, machine learning, mail, Блог компании Mail.Ru Group, искусственный интеллект, машинное обучение
По мотивам моих выступлений на Highload++ и DataFest Minsk 2019 г.
Для многих сегодня почта является неотъемлемой частью жизни в сети. С ее помощью мы ведем бизнес-переписку, храним всевозможную важную информацию, связанную с финансами, бронированием отелей, оформлением заказов и многим другим. В середине 2018 года мы сформулировали продуктовую стратегию развития почты. Какой же должна быть современная почта?
Почта обязана быть умной, то есть помогать пользователям ориентироваться в увеличивающемся объеме информации: фильтровать, структурировать и предоставлять ее наиболее удобным способом. Она должна быть полезной, позволяя прямо в почтовом ящике решать различные задачи, например, оплачивать штрафы (функция, которой я, к своему сожалению, пользуюсь). И при этом, разумеется, почта должна обеспечивать информационную защиту, отсекая спам и защищая от взломов, то есть быть безопасной.
Читать полностью »
ML.NET: впечатления от Model Builder и не только
2019-11-16 в 10:34, admin, рубрики: .net, machine learning, ml, model builder, tutorial, машинное обучениеДоброго времени суток и мое почтение, читатели !
Предыстория
У нас на работе принято обмениваться интересными находками в командах разработки. На очередной встрече, обсуждая будущее .NET и .NET 5 в частности, мы с коллегами заострили внимание на видении унифицированный платформы с этой картинки:
На ней показано, что платформа объединяет DESKTOP, WEB, CLOUD, MOBILE, GAMING, IoT и AI. Мне пришла в голову идея провести беседу в формате небольшого доклада + вопросов/ответов по каждой теме на следующих встречах. Ответственный за ту или иную тему предварительно готовится, вычитывает информацию об основных новшествах, пробует что-то реализовать с помощью выбранной технологии, а затем делится с нами своими мыслями и впечатлениями. В итоге все получают реальный отзыв об инструментарии из проверенного источника из первых уст — очень удобно, учитывая то, что самому попробовать и поштурмить все темы может быть не сподручно, банально руки не дойдут.
Поскольку я некоторое время активно интересуюсь машинным обучением в качестве хобби (и иногда использую для небизнесовых задачек в работе), мне досталась тема AI & ML.NET. В процессе подготовки я наткнулся на замечательные инструменты и материалы, к своему удивлению обнаружил, что про них очень мало информации на Хабре. Ранее в официальном блоге Microsoft писали про релиз ML.Net, и Model Builder в частности. Я бы хотел поделиться тем, как вышел на него и какие получил впечатления от работы с ним. Статья больше про Model Builder, чем про ML в .NET в целом; мы постараемся посмотреть на то, что предлагает MS среднему .NET-разработчику, но глазами подкованного в ML человека. Постараюсь при этом держать баланс между пересказыванием туториала, совсем уж разжевыванием для новичков и описанием деталей для ML-специалистов, которым почему-то потребовалось прийти в .NET.