Рубрика «машинное обучение» - 126

Как определить наилучшее время для сделки на бирже - 1

Понять, когда именно стоит покупать, а когда продавать акции на бирже – самая важная задача любого инвестора. От правильного выбора времени зависит как сам факт наличия прибыли, так и ее размер.

Тренд последних лет – появление автоматизированных инструментов, которые помогают поймать такой момент на основе анализа Big Data и машинного обучения. Мы в ITI Capital также разработали такой продукт под названием ITI Global, и в сегодняшнем материале расскажем о том, какие данные анализируют подобные системы.Читать полностью »

«Яндекс» запустил рейтинг российских сайтов: аудиторию вычисляет математическая модель на машинном обучении - 1

После нескольких месяцев бета-тестирования сегодня компания «Яндекс» официально запустила «Топ интернет-проектов в России» — список 10 000 наиболее популярных ресурсов у российских пользователей. Все сайты распределены по тематическим категориям. Например, «Хабрахабр» определили в категории «Сообщества» (21 место) и «Техника и технологии» (19 место).

Для каждого ресурса указана недельная аудитория. Для проектов, которые передают данные Метрики и AppMetrica, точное количество посетителей за месяц, дневная аудитория, среднее время, которое посетители провели на сайте и в приложении, и доля пользователей мобильного приложения (если передаются данные AppMetrica). Кроме того, для них поддерживается следующая сегментация:

  • по регионам;
  • типам устройств;
  • доходу пользователей;
  • возрасту;
  • полу.

Читать полностью »

Какие ошибки прячутся в коде Infer.NET? - 1

Публикация корпорацией Microsoft исходников своих проектов является вполне хорошим поводом для их проверки. Этот раз исключением не стал, и сегодня мы посмотрим на подозрительные места, найденные в коде Infer.NET. Долой аннотацию – ближе к делу!
Читать полностью »

Учим агента играть в Mario Kart с помощью фильтров - 1

Владимир Иванов vivanov879, Sr. Deep Learning Engineer в NVIDIA, продолжает рассказывать про обучение с подкреплением. В этой статье речь пойдет про обучение агента для прохождения квестов и о том, как нейросети используют фильтры для распознавания изображений.

В предыдущей статье разбиралось обучение агента для простых стрелялок.

Про применение обучения с подкреплением на практике Владимир будет рассказывать на AI Conference 22 ноября.Читать полностью »

Мы рады объявить о выпуске ML.NET 0.7 — последней версии кросс-платформенной и open source системы машинного обучения для разработчиков .NET (ML.NET 0.1 был выпущен на //Build 2018). Этот релиз направлен на расширение функциональности платформы. Подробнее под катом!

ML.NET 0.7 (Machine Learning .NET) - 1Читать полностью »

Продолжаем рассказ об олимпиаде для бакалавров, магистров и специалистов «Я — профессионал». Она проводится при поддержке сильнейших вузов. Сегодня мы расскажем о новом соревновательном направлении, которое курирует Университет ИТМО, — «Большие данные».

Генеральный партнер олимпиады «Я — профессионал» по направлениям Университета ИТМО — «Компьютерные науки», «Информационная и кибербезопасность», «Большие данные» — Сбербанк.

В магистратуру без экзаменов: новое направление «Большие данные» на олимпиаде «Я — профессионал» - 1Читать полностью »

Платить за бургер без карты, не ждать регистрации в отеле, не стоять в очереди на кассу —все это возможно с помощью технологий распознавания лиц. В последние годы подобные решения активно тестируют многие крупные российские и зарубежные ритейлеры. Мы отобрали пять самых интересных примеров.

От Alibaba до «Пятерочки»: кто и как использует систему распознавания лиц в бизнесе - 1

Узнать больше о том, как использовать распознавание лиц, нейросети и машинное обучение в бизнесе, можно на интенсивном курсе AI School.
Читать полностью »

Nvidia представили open source платформу Rapids, задача которой ускорить работу алгоритмов машинного обучения на GPU. Рассказываем об особенностях инструмента и его аналогах.

Как ускорить машинное обучение на GPU — представлена новая open source платформа - 1Читать полностью »

Вредоносное машинное обучение как диагностический метод - 1

Привет всем!

Продолжая проработку темы глубокого обучения, мы как-то раз хотели поговорить с вами о том, почему нейронным сетям повсюду мерещатся овцы. Эта тема рассмотрена в 9-й главе книги Франсуа Шолле.

Таким образом мы вышли на замечательные исследования компании «Positive Technologies», представленные на Хабре, а также на отличную работу двоих сотрудников MIT, считающих, что «вредоносное машинное обучение» — не только помеха и проблема, но и замечательный диагностический инструмент.

Далее — под катом.
Читать полностью »

Привет!

10 ноября (уже завтра!) в Москве в киноцентре «Октябрь» пройдет большая конференция Sberbank Data Science Day, где будут награждение победителей SDSJ 2018, выступления большого количества международных и российских экспертов в области Data Science, секции про ML и применение искусственного интеллекта в науке и бизнесе. И еще много интересного!

Прямую трансляцию можно посмотреть тут. Под катом и на сайте программа. Также рассказываем, как оценивали победителей Sberbank Data Science Journey.

Прямая трансляция Sberbank Data Science Day 10 ноября - 1

Читать полностью »


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