Привет! Три месяца назад мы объявили о старте соревнования по машинному обучению BlackBox Challenge, а недавно оно закончилось. В этом посте организаторы соревнования расскажут о том, как всё прошло.
Вдохновившись результатами Google DeepMind по reinforcement learning, мы поняли, как здорово, когда система не использует человеческую экспертизу, а сама учится понимать окружающую среду. Мы решили сделать соревнование, в котором участникам нужно создать как раз такую систему.
Читать полностью »
Статья посвящена введению в нейронные сети и примеру их реализации. В первой части дано небольшое теоретическое введение в нейронные сети на примере нейронной сети Хопфилда. Показано, как осуществляется обучение сети и как описывается ее динамика. Во второй части показано, как можно реализовать алгоритмы, описанные в первой части при помощи языка С++. Разработанная программа наглядно показывает способность нейронной сети очищать от шума ключевой образ. В конце статьи есть ссылка на исходный код проекта.
В начале апреля мы провели виртуальный облачный день, состоящий из докладов и лабораторных работ, которые помогли участникам познакомиться с облаком Microsoft Azure за один день. Поскольку мероприятие оказалось весьма успешным, мы продолжаем добрую традицию и проводим Облачный день 2.0, посвященный теме искусственного интеллекта в облаке.
Почему мы выбрали тему искусственного интеллекта? Сейчас Microsoft бурно развивает направление «more personal computing», в рамках которого анонсирована Microsoft Bot Framework и Cognitive Services (ранее Project Oxford). Всё это позволяет вам добавлять всё больше интеллектуальности в свои приложения, по-новому взаимодействовать с пользователем — и всё это с помощью весьма простого кода, используя готовые облачные сервисы. Мы специально разработали контент облачного дня таким образом, чтобы материал был понятен даже студентам начальных курсов и школьникам, умеющим программировать.
Первые 800 человек, зарегистрировавшиеся на облачный день, получат промо-код на месяц использования облачных ресурсов Microsoft Azure на сумму $100. Если кому-то не хватит — то 80% упражнений можно будет делать, используя бесплатное облачное предложение для студентов.
Читать полностью »
Всем привет!
Сегодня речь пойдет о состязании, в области машинного обучения, BlackBox Challenge, а также о самом черном ящике, механизмах его работы, изменения состояний, начисления вознаграждений и конечно о том, что же там внутри.
Чуть ниже я опубликую решение, входящее, на момент публикации, в 5-ку лучших.
Уверен оно поможет другим участникам улучшить свои результаты, а возможно и отыскать новый подход.
Всем привет!
Сегодня мы поговорим про распознавание доменов, сгенерированных при помощи алгоритмов генерации доменных имен. Посмотрим на существующие методы, а также предложим свой, на основе рекуррентных нейронных сетей. Интересно? Добро пожаловать под кат.
Здравствуйте, уважаемыее!
В настоящее время мы всерьез намерены в обозримом будущем порадовать вас серьезной книгой по машинному или глубинному обучению. Среди книг, вызвавших у нас наибольший интерес, особого упоминания заслуживает работа Себастьяна Рашки "Python Machine Learning"
Предлагаем почитать, что сам автор рассказывает об этой книге. Мы позволили себе сократить статью практически вдвое, так как вся ее вторая часть посвящена тонкостям писательского труда и оформления книги, а тематические тонкости и актуальность темы рассмотрены в самом начале. Надеемся, что вам понравится текст, а нам — результаты опроса.
Читать полностью »
Привет! Если кратко, приглашаем всех поучаствовать в необычном конкурсе по машинному обучению Black Box Challenge, который проходит при поддержке DCA.
Условия просты: нужно написать бота, который умеет играть в игру с неизвестными правилами. Победители получат ценные призы: от Xbox One до 300 тыс. рублей за первое место и возможность попасть в крутые компании на позицию специалиста по машинному обучению.
Ниже мы расскажем о соревновании в формате вопрос-ответ.
Читать полностью »
Предсказуемая, но такая долгожданная мной смена времен года происходит прямо сейчас. Многие из знакомых предвкушают начало дачного сезона и активно обновляют свой инвентарь. Список очень нужных вещей, которые необходимо купить превышает все мыслимые бюджеты на десять лет вперед(ведь еще надо предусмотреть аренду товарного поезда для доставки всего необходимого) и на помощь приходят онлайн доски размещения объявлений. В надежде сэкономить, вы определяете список вещей, которые вам уже не пригодятся, размещаете их на продажу, и в предвкушении выгодной сделки начинаете ждать звонков и… Их нет. В чем дело? Оказывается, разборчивого покупателя интересует не только тот факт, что «газонокосилка находится в отличном состоянии», но и мощность двигателя, направление выброса травы, положение вала, время наработки и т.д. Не являясь спецом в садовом оборудовании, как вы могли все это предусмотреть? И вот вы начинаете просматривать другие объявления на схожую тему, а время идет и ваш человек по дачной логистике уже заказал для перевозок баржу и два грузовых самолета. На примере одной из рубрик доски объявлений мы рассмотрим построение прогнозной модели, которая помогла бы выяснить, что именно хотели бы узнать люди из описания вашего предложения, а так же дать очень примерную оценку числа переходов на ваше объявление.Читать полностью »
Привет! Видел на Хабре статьи посвященные учебным программам Udacity. Одну из таких программ я закончил и хотел бы поделиться своим опытом.
Я занимаюсь дистанционным обучением, а точнее — последние шесть лет сопровождаю корпоративный учебный портал и разрабатываю модули для него в достаточно крупной компании. Сам периодически учился на разных курсах от Coursera, edX, Udacity.
Около года назад Udacity запустило новый вид программ — Nanodegree. Хочу поделиться своим опытом обучения на одной из них. На тот момент выбор был между Front End и Data Analyst. Я выбрал второе. Тема новая, интересная и достаточно сложная. К тому же последнее время многие вещи, связанные с обработкой данных применял у себя на работе. Ну и после такого долгого периода работы с одним и тем же продуктом есть желание развиваться и пробовать себя в новой роли.
Читать полностью »
Предлагаю вашему вниманию перевод статьи "Революция машинного обучения" за авторством Эрика Энжа (Eric Enge).
Машинное обучение уже само по себе является серьезной дисциплиной. Оно активно используется вокруг нас, причем в гораздо более серьезных масштабах, чем вы можете себе представить. Несколько месяцев назад я решил углубиться в эту тему, чтобы узнать о ней больше. В этой статье я расскажу о некоторых базовых принципах машинного обучения, а также поделюсь своими рассуждениями по поводу его влияния на SEO и digital-маркетинг.
Для справки, рекомендую посмотреть презентацию Рэнда Фишкина «SEO in a Two Algorithm World», где Рэнд подробно рассматривает влияние машинного обучения на поиск и SEO. К этой теме я еще вернусь.
Я также упомяну сервис, который позволяет спрогнозировать шансы ретвита вашего поста на основании следующих параметров: показатель Followerwonk Social Authority, наличие изображений, хэштегов и некоторых других факторов. Я назвал этот сервис Twitter Engagement Predictor (TEP). Чтобы разработать такую систему мне понадобилось создать и обучить нейронную сеть. Вы указываете исходные параметры твита, сервис обрабатывает их и прогнозирует шансы ретвита.
Читать полностью »
