Рубрика «machine learning» - 47

Всё началось с того, что жена захотела повесить кормушку для птиц. Идея мне понравилась, но сразу захотелось оптимизировать. Световой день зимой короткий — сидеть днём и смотреть на кормушку времени нет. Значит нужно больше Computer Vision!
Умная кормушка: Machine Learning, Raspberry Pi, Telegram, немножко магии обучения + инструкция по сборке - 1
Идея была простой: прилетает птичка — вжуууух — она оказывается на телефоне. Осталось придумать как это сделать и реализовать.
В статье:

  • Запуск Caffe на Raspberry Pi B+ (давно хотел это сделать)
  • Построение системы сбора данных
  • Выбор нейронной сети, оптимизация архитектуры, обучение
  • Оборачивание, выбор и приделывание интерфейса

Все исходники открыты + описан полный порядок развёртывания получившейся конструкции.
Читать полностью »

Базовые принципы машинного обучения на примере линейной регрессии - 1 Здравствуйте, коллеги! Это блог открытой русскоговорящей дата саентологической ложи. Нас уже легион, точнее 2500+ человек в слаке. За полтора года мы нагенерили 800к+ сообщений (ради этого слак выделил нам корпоративный аккаунт). Наши люди есть везде и, может, даже в вашей организации. Если вы интересуетесь машинным обучением, но по каким-то причинам не знаете про Open Data Science, то возможно вы в курсе мероприятий, которые организовывает сообщество. Самым масштабным из них является DataFest, который проходил недавно в офисе Mail.Ru Group, за два дня его посетило 1700 человек. Мы растем, наши ложи открываются в городах России, а также в Нью-Йорке, Дубае и даже во Львове, да, мы не воюем, а иногда даже и употребляем горячительные напитки вместе. И да, мы некоммерческая организация, наша цель — просвещение. Мы делаем все ради искусства. (пс: на фотографии вы можете наблюдать заседание ложи в одном из тайных храмов в Москве).

Мне выпала честь сделать первый пост, и я, пожалуй, отклонюсь от своей привычной нейросетевой тематики и сделаю пост о базовых понятиях машинного обучения на примере одной из самых простых и самых полезных моделей — линейной регрессии. Я буду использовать язык питон для демонстрации экспериментов и отрисовки графиков, все это вы с легкостью сможете повторить на своем компьютере. Поехали.

Читать полностью »

Вебинар: Введение в Singularity - 1

Команда FlyElephant приглашает всех на вебинар "Введение в Singularity", который проведет
Gregory Kurtzer (HPC Systems Architect и Technical Lead в Lawrence Berkeley National Laboratory).
Вебинар будет проходить завтра, 15 февраля, в 19:00 (EET) / 9:00 am (PST). Язык — английский.
Читать полностью »

В этой статье мы поговорим о понимании языка (о лингвистических вычислениях, таких как назначение меток, синтаксический анализ и так далее) и обратим особое внимание на два API: Linguistic Analysis API и интеллектуальную службу распознавания речи (LUIS). Если вы любите английский язык так же как русский и увлекаетесь обучением искусственного интеллекта, добро пожаловать под кат.

Cognitive Services & LUIS: Введение в распознавание естественного языка - 1
Читать полностью »

Скоро открытие ML Boot Camp III - 1

15 февраля стартует Machine Learning Boot Camp III — третье состязание по машинному обучению и анализу данных от Mail.Ru Group. Сегодня рассказываем о прошедшем контесте и открываем тайны нового! Итак, в ходе предстоящего конкурса нужно будет угадать, останется ли участник в онлайн-игре или уйдет из нее. Выборки для задачи построены на двенадцати игровых признаках для 25000 пользователей. Естественно, все данные анонимизированы.
Читать полностью »

image

Я размышлял, в основном с точки зрения преподавателя, о том, как научить отлаживать модели машинного обучения. Лично мне кажется полезным рассмотреть модель с точки зрения ошибок разного рода: байесовская ошибка (насколько ошибочен лучший из возможных классификаторов), ошибка аппроксимации (что мы потеряем из-за ограничения класса гипотезы), ошибка оценки (связанная с ограниченной длиной выборки), ошибка оптимизации (что случится, если не найти глобальный оптимум для задачи оптимизации). Я понял, что полезно попытаться отнести ошибку к определенной области, а потом устранять недостатки в этой конкретной области. Читать полностью »

Однажды мне стало интересно, отличается ли британская и американская литература с точки зрения выбора слов, и если отличается, удастся ли мне обучить классификатор, который бы различал литературные тексты с точки зрения частоты использованных слов. Различать тексты, написанные на разных языках, довольно легко, мощность пересечения множества слов небольшая относительно множества слов в выборке. Классификация текста по категориям «наука», «христианство», «компьютерная графика», «атеизм», — всем известный hello world среди задач по работе с частотностью текста. Передо мной стояла более сложная задача, так как я сравнивала два диалекта одного языка, а тексты не имели общей смысловой направленности.

image

Читать полностью »

С помощью сервисов Google Cloud Platform можно создать эффективную масштабируемую систему рекомендаций для интернет-магазина.

На рынке интернет-торговли сложилась интересная ситуация. Хотя общий денежный поток вырос, увеличилось и количество продавцов. Это привело к тому, что доля каждого магазина уменьшилась, а конкуренция между становится все напряженнее. Один из способов увеличить средний размер покупки (а значит, и прибыль) – предлагать покупателям дополнительные товары, которые могут их заинтересовать.

Из этой статьи вы узнаете, как на базе Cloud Platform настроить среду для поддержки базовой системы рекомендаций, которую со временем можно будет доработать и расширить.

В ней описывается решение для сайта агентства по аренде недвижимости, позволяющее подбирать и предлагать рекомендации пользователям.

Система рекомендаций интернет магазина на основе методов машинного обучения в Compute Engine (Google Cloud Platform) - 1
Читать полностью »

Сбор данных Atari 2600 для обучения с подкреплением - 1
Сайт atarigrandchallenge.com, предназначенный для сбора данных

Всем привет! “Искусственный интеллект победил человека в Го”, “Искусственный интеллект играет в Atari 2600 лучше чем человек”, “Компьютерные боты приблизились по уровню игры в Doom к человеческим игрокам” —  последнее время таких заголовков становится всё больше и больше. Появляются многочисленные среды для разработки и тестирования алгоритмов обучения с подкреплением (Reinforcement Learning): OpenAI Universe, Microsoft Minecraft Malmo, DeepMind SCII. И кто знает, что будет завтра?

Для своей магистерской работы я хочу собрать коллекцию реплеев игр для Atari 2600, сыгранных людьми. В дальнейшем я использую ее для обучения ботов и выложу все собранные данные в открытый доступ, чтобы все желающие могли использовать их для своих исследований.
Читать полностью »

Привет всем! Каждую зиму в русских (да и не только) городах появляется зловредный гололед. Множество людей подскальзывается и травмирует различные части тела. Скажете, эта проблема должна решаться коммунальщиками — да, так и есть, но они очень часто не доглядывают за состоянием тротуаров и дворовых тропинок, а может быть и просто не знают, куда нужно смотреть. Чтобы хоть как-то улучшить ситуацию, в решение проблемы все больше должны включаться современные технологии. Итак, сегодня поговорим о создании системы оценки степени заледенелости улиц, основанной на статистике падений людей. Под катом машинное обучение, облака и мобильные приложения.

3 примера использования системы
Читать полностью »


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