Рубрика «machine learning» - 15

в 13:27, , рубрики: AI, blackjack, machine learning, monte carlo, reinforcement learning, Блог компании OTUS. Онлайн-образование, искусственный интеллект, машинное обучение

Перевод статьи подготовлен специально для студентов курса «Machine learning».

Оптимизация стратегии игры в Блэкджек методом Монте-Карло - 1

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 »

в 11:54, , рубрики: big data, deep learning, machine learning, mail, Блог компании Mail.Ru Group, искусственный интеллект, машинное обучение

Эксплуатация машинного обучения в Почте Mail.ru - 1

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 »

в 10:34, , рубрики: .net, machine learning, ml, model builder, tutorial, машинное обучение

Доброго 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:
image
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.

Читать полностью »

в 14:16, , рубрики: machine learning, python, машинное обучение

image

Глобальная паутина изо дня в день пополняется статьями о самых популярных, наиболее употребляемых алгоритмах машинного обучения для решения различных задач. Причём основа этих статей, немного изменённая по форме в том или ином месте, кочует от одного исследователя данных к другому. При этом все эти работы объединяет один общепринятый, непреложный постулат: применение того или иного алгоритма машинного обучения зависит от размера и природы имеющихся в распоряжении данных и поставленной задачи.

Вдобавок к этому особо настоявшиеся исследователи данных, делясь своим опытом, подчёркивают: «Выбор метода оценки должен частично зависеть от ваших данных и от того, в чём, по вашему мнению, модель должна быть хороша» («Data Science: инсайдерская информация для новичков. Включая язык R», авторы Кэти О’Нил, Рэйчел Шатт).
Читать полностью »

в 9:01, , рубрики: AI, deep learning, machine learning, python, spoofing, звук, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, обработка звука, Соревнования по машинному обучению

Недавно прошел ID R&D Voice Antispoofing Challenge, главной задачей которого было создать алгоритм, способный отличить человеческий голос (human) от синтезированной записи (spoof). Я — ML Researcher в Dasha AI и много работаю над распознаванием речи, поэтому и решил поучаствовать. Вместе с командой мы заняли первое место. Под катом я расскажу о новых крутых подходах к обработке звука, а также о сложностях и странностях, с которыми нам пришлось столкнуться.

Что ты такое? Как мы spoof от human отличали — да еще и победили - 1

Читать полностью »

в 18:49, , рубрики: algorithms, machine learning, reinforcement learning, машинное обучение

Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Don’t Ever Ignore Reinforcement Learning Again» автора Michel Kana, Ph.D.

Обучение с учителем и обучение без учителя — это ещё не все. Все это знают. Начните с OpenAI Gym.

image

Собираетесь победить чемпиона мира по шахматам, нардам или го?

Есть способ, который позволит вам это сделать — обучение с подкреплением.
Читать полностью »

в 13:22, , рубрики: ABBYY, machine learning, Блог компании ABBYY, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, обработка изображений, поиск текста, сверточные нейросети

Проблема автоматического поиска текста на изображениях существует достаточно давно, как минимум с начала девяностых годов прошлого века. Они могли запомниться старожилам повсеместным распространением ABBYY FineReader, умеющим переводить сканы документов в их редактируемые варианты.

Сканеры, подключённые к персональным компьютерам, отлично работают в компаниях, но прогресс не стоит на месте, и мир захватили мобильные устройства. Круг задач работы с текстом тоже поменялся. Теперь текст нужно искать не на идеально прямых листах А4 с чёрным текстом на белом фоне, а на различных визитках, красочных меню, вывесках магазинов и много ещё на чём, что человек может встретить в джунглях современного города.

Находим текст на вывесках и упаковках с помощью смартфона - 1
Реальный пример работы нашей нейросети. Картинка кликабельна.

Основные требования и ограничения

При таком разнообразии условий представления текста рукописные алгоритмы уже не справляются. Здесь на помощь нам приходят нейронные сети с их способностью обобщения. В этом посте мы расскажем о нашем подходе к созданию архитектуры нейросети, которая с хорошим качеством и высокой скоростью детектирует текст на сложных изображениях.
Читать полностью »

в 14:45, , рубрики: artificial intelligence, big data, data science, education, machine learning, statistics, Блог компании OTUS. Онлайн-образование, математика, машинное обучение

Перевод статьи подготовлен специально для студентов базового и продвинутого курсов «Математика для Data Science».

Понимаем теорему Байеса - 1

Теорема Байеса – одна из самых известных теорем в статистике и теории вероятности. Даже если вы не работаете с расчетами количественных показателей, вероятно, вам в какой-то момент пришлось познакомиться с этой теоремой во время подготовки к экзамену.

P(A|B) = P(B|A) * P(A)/P(B)

Вот так она выглядит, но что это значит и как работает? Сегодня мы это узнаем и углубимся в теорему Байеса.Читать полностью »

в 11:26, , рубрики: arxiv.org, data science, machine learning, ods, open data science, science, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение, обработка изображений

Рубрика «Читаем статьи за вас». Июль — Сентябрь 2019 - 1

Привет! Продолжаем публиковать рецензии на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество!

Статьи на сегодня:

  1. Layer rotation: a surprisingly powerful indicator of generalization in deep networks? (Université catholique de Louvain, Belgium, 2018)
  2. Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP (Google Research, Jagiellonian University, 2019)
  3. RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach (University of Washington, Facebook AI, 2019)
  4. EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks (Google Research, 2019)
  5. How the Brain Transitions from Conscious to Subliminal Perception (USA, Argentina, Spain, 2019)
  6. Large Memory Layers with Product Keys (Facebook AI Research, 2019)
  7. Are We Really Making Much Progress? A Worrying Analysis of Recent Neural Recommendation Approaches (Politecnico di Milano, University of Klagenfurt, 2019)
  8. Omni-Scale Feature Learning for Person Re-Identification (University of Surrey, Queen Mary University, Samsung AI, 2019)
  9. Neural reparameterization improves structural optimization (Google Research, 2019)

Читать полностью »

в 16:37, , рубрики: angular, canvas, javascript, machine learning, ml, react.js, ReactJS, svelte, SvelteJs, vue.js, vuejs, Блог компании IT-People, казань, монолит, монорепозиторий, фронтенд

«Все об этом говорят, некоторые понимают, (как они думают), а занимаются, по-настоящему, лишь единицы» — цитата программного директора DUMP Казань. Если вы думаете, что вы тертый калач фронтенд, и ничего нового на конференциях не услышите, то загляните на frontend-секцию 8 ноября. Мы вспотели, пока слушали мат.часть некоторых докладов и истории взлетов-падений.

Темы секции Frontend на DUMP Казань: ML для фронтенд-разработчика, пиксельная магия, SvelteJS, смех, пот и слезы - 1
Читать полностью »

1...10...141516...2030...63
Рейтинг@Mail.ru
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