Рубрика «машинное обучение. нейросети»

"Искусственный интеллект может стать лучшим или худшим, что когда-либо случалось с человечеством." Стивен Хокинг

Предисловие

Всё описанное далее, личное мнение, претендующее на единственно верное, но не факт, что являющееся таковым. Все лица, компании, метафоры - выдуманные и к реальности отношения не имеют.

Однажды, беседуя с коллегами по цеху о том, почему я не очень хочу заниматься именно беспилотными автомобилями, я сказал, что я не верю в них. А точнее я не верю в их коммерческий запуск в ближайшие пять лет, на что моя подруга позже дала ремарку, что это одно и то же, да и я не выгляжу как человек, который в это не верит. И я вдохновился это всё довольно чётко (хотя где-тоЧитать полностью »

Ура! Мы завершили формирование программы конференции UseData Conf 2019! Эта конференция для тех, кто решает практические задачи с помощью методов машинного обучения. Между идеальным алгоритмом в вакууме и его применением на реальных данных часто лежит пропасть. Мы хотим, чтобы те, кто умеет преодолевать эту пропасть, встретились и смогли обменяться опытом.

Что будет на конференции UseData Conf 2019? - 1

Магия машинного обучения для управленцев, истории применения ML для анализа эффективности рекламы в телевизоре, беспилотные игрушечные машинки, нефть и автомобильные номера — это лишь часть докладов на UseData 2019. Об этих и других темах подробнее под катом.
Читать полностью »

Исследователи визуализировали вычисления нейронной сети - 1
Визуализация цикла обучения нейронной сети

Команда инженеров проекта Graphcore построила графы активности узлов нейронной сети и их связи в процессе обучения по распознаванию образов, о чем исследователи рассказали в своем блоге.

Изображение выше демонстрирует полный цикл обучения и распознавания нейронной сети Microsoft Research RESNET-34 в декабре 2016 года. Саму систему развернули на базе IPU — интеллектуального графического процессора, как его называют создатели, еще в середине 2016 года. Полученные данные раскрасили для того, чтобы выделить различную плотность вычислений, производящиеся нейронной сетью.
Читать полностью »


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