Сегодня, 25 июня, стартует ML Boot Camp VI с задачей «Прогноз отклика аудитории на интернет-опрос» (если вы вдруг впервые слышите, что такое ML Boot Camp, заходите под спойлер).
Читать полностью »
Рубрика «machine learning» - 30
Новый чемпионат ML Boot Camp VI. Прогноз отклика аудитории на интернет-опрос
2018-06-25 в 15:09, admin, рубрики: big data, data mining, machine learning, Machine Learning Boot Camp, mail.ru, ML Boot Camp, Блог компании Mail.Ru Group, машинное обучениеОрганизация университетского курса по обработке сигналов
2018-06-16 в 21:10, admin, рубрики: artificial intelligence, machine learning, задачи с семантическим разрывом, машинное обучение, обработка изображений, организация IT курсов, Университетское образование, Учебный процесс в ITПедагогика интересовала меня очень давно и, много лет, я, будучи студентом, воспитанный, но в то же время изведенный и задерганный существующей организацией обучения думал о том, как бы её улучшить. В последнее время мне все чаще предоставляется случай проверить какие-нибудь из идей на практике. В частности, этой весной мне в политехе (СПБПУ) предоставилась возможность прочитать курс “Обработка сигналов”. Его организация, в особенности организация отчетности — первый эксперимент, результаты которого мне кажутся сколько-нибудь удачными, и в этой статье я хочу про организацию этого курса рассказать.
Курс о Deep Learning на пальцах
2018-06-15 в 6:50, admin, рубрики: closedcircles, course, deep learning, machine learning, MOOC, ods, искусственный интеллект, машинное обучение, обработка изображений, робототехникаЯ все еще не до конца понял, как так получилось, но в прошлом году я слово за слово подписался прочитать курс по Deep Learning и вот, на удивление, прочитал. Обещал — выкладываю!
Курс не претендует на полноту, скорее это способ поиграться руками с основными областями, где deep learning устоялся как пракический инструмент, и получить достаточную базу, чтобы свободно читать и понимать современные статьи.
Материалы курса были опробованы на студентах кафедры АФТИ Новосибирского Государственного Университета, поэтому есть шанс, что по ним действительно можно чему-то научиться.
Kaggle: Amazon from Space — трюки и хаки при обучении нейросетей
2018-06-14 в 11:01, admin, рубрики: computer vision, kaggle, machine learning, python, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, машинное обучение, обработка изображенийЛетом прошлого года закончилось соревнование на площадке kaggle, которое было посвящено классификации спутниковых снимков лесов Амазонки. Наша команда заняла 7 место из 900+ участников. Не смотря на то, что соревнование закончилось давно, почти все приемы нашего решения применимы до сих пор, причём не только для соревнований, но и для обучения нейросетей для прода. За подробностями под кат.
Читать полностью »
Приглашаем на Java Meetup в Райффайзенбанк
2018-06-13 в 13:23, admin, рубрики: java, kotlin, machine learning, meetup, Raiffeisenbank, raiffeisenIT, redis, Блог компании Райффайзенбанк, Карьера в IT-индустрии, конференцииВнутреннее сообщество Java-разработчиков Райффайзенбанка приглашает на свой первый открытый митап, который пройдет на площадке московского офиса в Нагатино, 28 июня.
AI создал свой первый фильм, и это фильм ужасов
2018-06-12 в 6:29, admin, рубрики: AI, deepfakes, Google, machine learning, pochtoy, Блог компании Pochtoy.com, будущее здесь, ИИ, искусственный интеллект, машинное обучение, фильмыИскусственный интеллект под руководством инженера из Google самостоятельно сделал первую кинокартину. Не просто сложил части чужих фильмов друг с другом, или выдал буквы сценария, а создал полноценную короткометражку. Сам написал сюжет, сам написал все диалоги, сам выбрал сцены и определил выражения лиц актеров (и даже, судя по всему, сам написал заголовок для показанной в фильме газеты – хотя он получился настолько ироничным, что в это сложно поверить). Озвучка персонажей, музыка и монтаж – естественно, тоже за AI. Но получившаяся черно-белая научная фантастика отнюдь не кажется милой.Читать полностью »
Oh, My Code: Машинное обучение и аналитика в «Одноклассниках»
2018-06-06 в 8:46, admin, рубрики: big data, data mining, machine learning, oh my code, Блог компании Одноклассники, машинное обучение, Социальные сети и сообществаВ чём разница между Machine Learning и анализом данных, кто сидит в «Одноклассниках» и как начать свой путь в машинном обучении — об этом мы беседуем в двенадцатом выпуске ток-шоу для программистов.
Ведущий программы — технический директор медиапроектов Павел Щербинин, гость — инженер-аналитик «Одноклассников» Дмитрий Бугайченко.
Читать полностью »
Человек машине помощник
2018-06-03 в 19:05, admin, рубрики: data mining, deeplearning, machine learning, ocr, Блог компании Recognitor, Компьютерное зрение, машинное обучение, распознавание текстаЭтот блог обычно посвящен распознаванию автомобильных номеров. Но, работая над этой задачей, мы пришли к интересному решению, которое можно с легкостью применять для очень широкого круга задач компьютерного зрения. Об этом сейчас и расскажем: как делать систему распознавания, которая вас не подведет. А если подведет, то ей можно подсказать, где ошибка, переобучить и иметь уже чуть более надежное решение, чем прежде. Добро пожаловать под кат!
Классификация больших объемов данных на Apache Spark с использованием произвольных моделей машинного обучения
2018-06-01 в 10:49, admin, рубрики: akka, Apache, Apache Spark, CleverDATA, machine learning, Reactive Streams, scala, Блог компании ГК ЛАНИТ, машинное обучениеЧасть 2: Решение
И снова здравствуйте! Сегодня я продолжу свой рассказ о том, как мы классифицируем большие объёмы данных на Apache Spark, используя произвольные модели машинного обучения. В первой части статьи мы рассмотрели саму постановку задачи, а также основные проблемы, которые возникают при организации взаимодействия между кластером, на котором хранятся и обрабатываются исходные данные, и внешним сервисом классификации. Во второй части мы рассмотрим один из вариантов решения данной задачи с использованием подхода Reactive Streams и его реализации с использованием библиотеки akka-streams.

Где и как изучать машинное обучение?
2018-05-31 в 21:38, admin, рубрики: machine learning, искусственный интеллект, машинное обучениеВсем привет!
Ни для кого не секрет, что интерес к машинному обучению и искусственному интеллекту растет в лучшем случае по экспоненте. Тем временем мой Яндекс Диск превратился в огромную свалку пейперс, а закладки в Google Chrome превратились в список, длина которого стремится к бесконечности с каждым днем. Таким образом, дабы упростить жизнь себе и вам, решил структурировать информацию и дать множество ссылок на интересные ресурсы, которые изучал я и которые рекомендую изучать вам, если вы только вначале пути (буду пополнять список постоянно).
Путь для развития новичка я вижу примерно так: