Всем привет! На этом открытом уроке Артур Кадурин расскажает вам о том, как нейронные сети помогают спасать жизни.
Также предлагаем вам узнать больше о нашем курсе Machine Learning на Дне открытых дверей сегодня в 20:00 по МСК!
Рубрика «машинное обучение» - 150
Открытый вебинар: «Нейронные сети для задач фармацевтики»
2018-06-14 в 12:47, admin, рубрики: Блог компании Отус, машинное обучение, нейронные сети, ОтУСKaggle: 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 изображений
Летом 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 »
Чему я научился, пройдя множество собеседований в компаниях и стартапах из сферы ИИ
2018-06-14 в 10:39, admin, рубрики: Блог компании Everyday Tools, глубокое обучение, искусственный интеллект, Карьера в IT-индустрии, машинное обучение, поиск работы, собеседования, Учебный процесс в ITЗа последние восемь месяцев я прошел собеседования в самых разных компаниях — DeepMind в Google, Wadhwani Institute of AI, Microsoft, Ola, Fractal Analytics и некоторых других — в основном на позиции Data Scientist, Software Engineer и Research Engineer. По ходу дела мне предоставлялись возможности не только пообщаться со многими талантливыми людьми, но также по-новому взглянуть на себя с пониманием того, что хотят услышать работодатели, когда беседуют с кандидатами. Думаю, если бы я располагал этой информацией раньше, то мог бы избежать многих ошибок и подготовиться к собеседованиям куда лучше. Это и стало импульсом к написанию данной статьи — возможно, она поможет кому-нибудь получить работу мечты.
В конце концов, если уж собираешься две трети своего времени (если не больше) проводить за работой, она должна быть этого достойна.
Читать полностью »
Дайджест интересных материалов для мобильного разработчика #256 (4 июня — 12 июня)
2018-06-12 в 12:50, admin, рубрики: App Store, ios 12, kotlin, swift, wwdc, Блог компании Everyday Tools, Интернет вещей, маркетинг мобильных приложений, машинное обучение, разработка игр, разработка мобильных приложений, Разработка под android, разработка под iOSВ новом дайджесте мы обсуждаем прошедшую WWDC и ее новинки, задаем вопросы Авито, выбираем цветовую схему для приложения, выбираем атрибуцию. С праздником!
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, фильмы
Искусственный 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 »
Обзор градиентных методов в задачах математической оптимизации
2018-06-11 в 19:12, admin, рубрики: градиентный спуск, математика, Математическая оптимизация, машинное обучениеПредисловие
В этой статье речь пойдет о методах решения задач математической оптимизации, основанных на использовании градиента функции. Основная цель — собрать в статье все наиболее важные идеи, которые так или иначе связаны с этим методом и его всевозможными модификациями.
Читать полностью »
Подсчёт пчёл нейросетью на Raspberry Pi
2018-06-10 в 17:47, admin, рубрики: adam, diy или сделай сам, JeVois, Movidus Neural Compute Stick, Raspberry Pi, skimage, TensorFlow, tkinter, машинное обучение, пчелы, Разработка на Raspberry Pi, свёрточная сеть, улейОпубликовано 17 мая 2018 года
Сразу после установки улея я подумал: «Интересно, как подсчитать количество прилетающих и улетающих пчёл?»
Небольшое исследование показало: похоже, до сих пор никто не придумал хорошей неинвазивной системы, решающей эту задачу. А ведь было бы наверное полезно иметь такую информацию для проверки здоровья улья.
Во-первых, нужно собрать образцы данных. Raspberry Pi, стандартная камера Pi и солнечная панель: этого простого оборудования достаточно, чтобы записывать один кадр каждые 10 секунд и сохранять 5000+ изображений в день (с 6 утра до 9 вечера).
Состязательные атаки (adversarial attacks) в соревновании Machines Can See 2018
2018-06-10 в 13:33, admin, рубрики: adversarial attacks, deep learning, python, pytorch, машинное обучение, обработка изображений, переводИли как я оказался в команде победителей соревнования Machines Can See 2018 adversarial competition.
Суть любых состязательных атак на примере.
Так уж получилось, что мне довелось поучаствовать в соревновании Machines Can See 2018. Я присоединился к соревнованию я поздновато (примерно за неделю до окончания), но в конечном итоге оказался в команде из 4 человек, где вклад троих из нас (включая меня) был необходим для победы (убрать одну составляющую — и мы бы оказались в аутсайдерах).
Цель соревнования — изменять лица людей так, что сверточная нейросеть, предоставленная как черный ящик организаторами, не могла различить лицо-источник от лица-цели. Допустимое количество изменений было ограничено SSIM.
Читать полностью »
«Глаз в небе»: патрульный беспилотник с распознаванием насилия в скоплениях людей и общественных местах
2018-06-09 в 20:08, admin, рубрики: будущее здесь, глаз в небе, Киберпанк, машинное обучение, мультикоптеры, обработка изображений, полицейский беспилотник, распознавание насилия
Иллюстрация слева показывает 14 ключевых точек на человеческом теле, которые распознаёт система машинного зрения: голова, шея, плечи, локти, запястья, бёдра, колени, лодыжки. Справа вверху беспилотник Parrot AR с системой распознавания насилия. Справа внизу отдельные элементы фотографии из обучающего набора данных с ключевыми точками
В наше время БПЛА всё более активно используются правоохранительными органами и спецслужбами. Обычно для шпионажа, разведки, пограничного контроля и т. д. Полиция пока не очень активно применяет дроны для патрулирования городских улиц. А ведь здесь кроется огромный потенциал. Патрульные беспилотники позволяют значительно сэкономить на зарплате персонала. Они покрывают большие территории и отлично видят в темноте.
В связи с ростом преступности и угрозой терроризма во многих странах власти заинтересованы в усилении контроля над гражданским населением. Беспилотники с автоматическим распознаванием насилия — это системы нового поколения, которые открывают двери для ещё более автономных и систем интеллектуального реагирования на уличные беспорядки и хулиганство.
Читать полностью »
Нейросеть Uber распознает пользователей в «необычном» состоянии
2018-06-08 в 15:13, admin, рубрики: uber, искусственный интеллект, машинное обучение7 июня 2018 года компания Uber Technologies, Inc. подала заявку на патент США № 20180157984 под названием «Прогнозирование состояния пользователя с помощью машинного обучения» (Predicting user state using machine learning).
Патентная заявка описывает самообучающуюся систему (нейросеть), которая постоянно отслеживает, как конкретный человек использует приложение Uber — и идентифицирует поведение, необычное для этого человека. Система обучается по ряду входных сигналов, в том числе:
- количество опечаток в тексте;
- точность нажатия на ссылки и кнопки;
- угол наклона устройства;
- скорость ходьбы (вероятно, данные снимаются по GPS);
- скорость ввода данных;
- день недели и время суток;
- адрес пассажира.