Если вы решили научиться торговать на бирже, то вам нужно научиться находить на ней закономерности. Закономерность — это определённое условие (например характерное движение цены или какое-то событие), после выполнения которого вы будете знать, куда дальше пойдёт цена.
На обучающих курсах брокеры учат начинающих трейдеров находить и использовать закономерности. Но практически все новички в конце-концов проигрывают свои деньги. Ниже я покажу, почему это происходит.
— Скажите государю, что у англичан ружья кирпичом не чистят: пусть что бы и у нас не чистили, а то, храни Бог войны, они стрелять не годятся – внятно выговорил Левша, перекрестился и умер.
Перевод статьи Node.js + face-recognition.js: Simple and Robust Face Recognition using Deep Learning.
В этой статье мы расскажем, как реализовать надёжную систему распознавания лиц с использованием face-recognition.js. Мы искали подходящую Node.js-библиотеку, которая умела бы аккуратно распознавать лица, но ничего не нашли. Пришлось писать самостоятельно!
В этом npm-пакете используется библиотека dlib, предоставляющая Node.js-биндинги для очень хорошо зарекомендовавших себя инструментов распознавания внутри этой библиотеки. Dlib использует методы глубокого обучения и поставляется с уже обученными моделями, которые продемонстрировали точность распознавания на уровне 99,38% при прогоне бенчмарка LFW.
Читать полностью »
(source)
Иногда мне приходится рассказывать другим людям как работает машинное обучение и, в частности, нейронные сети. Обычно я начинаю с градиентного спуска и линейной регрессии, постепенно переходя к многослойным перцептронам, автокодировщикам и свёрточным сетям. Все понимающе кивают головой, но в какой-то момент кто-нибудь прозорливый обязательно спрашивает:
А почему так важно, чтобы переменные в линейной регрессии были независимы?
или
А почему для изображений используются именно свёрточные сети, а не обычные полносвязные?
"О, это просто", — хочу ответить я. — "потому что если бы переменные были зависимыми, то нам пришлось бы моделировать условное распределение вероятностей между ними" или "потому что в небольшой локальной области гораздо проще выучить совместное распределение пикселей". Но вот проблема: мои слушатели ещё ничего не знают про распределения вероятностей и случайные переменные, поэтому приходится выкручиваться другими способами, объясняя сложнее, но с меньшим количеством понятий и терминов. А что делать, если попросят рассказать про батч нормализацию или генеративные модели, так вообще ума не приложу.
Так давайте не будем мучить себя и других и просто вспомним основные понятия теории вероятностей.
Скрытые марковские модели (Hidden Markov Models) с давних времен используются в распознавании речи. Благодаря мел-кепстральным коэффициентам (MFCC), появилась возможность откинуть несущественные для распознавания компоненты сигнала, значительно снижая размерность признаков. В интернете много простых примеров использования HMM с MFCC для распознавания простых слов.
После знакомства с этими возможностями появилось желание опробовать этот алгоритм распознавания в музыке. Так родилась идея задачи классификации музыкальных композиций по исполнителям. О попытках, какой-то магии и результатах будет рассказано в этом посте.
Читать полностью »
За последние несколько лет прогресс в области искусственного интеллекта привёл к созданию методов машинного обучения на основе обучения представлениям (representation-learning) с несколькими слоями абстракции — так называемому «глубокому обучению». Общественное и медийное внимание было привлечено к этой области исследований благодаря древнекитайской настольной игре го. Несмотря на то, что сложность го часто сравнивают со сложностью самой жизни, программе AlphaGo, использующей глубокое обучение с подкреплением (deep reinforcement learning), удалось превзойти мирового чемпиона по го Ли Седоля. Удивительно, что исследования ИИ были использованы в играх и получили такое широкое общественное внимание. Стоит также заметить, что один из разработчиков AlphaGo, Демис Хассабис, был ведущим программистом Theme Park (1994 год) и ведущим программистом ИИ Black & White (2001 год). Игры и современный прогресс ИИ, возможно, имеют некую корреляцию.
Эта статья является постмортемом, отчётом о попытке нашей команды реализации генерирования уровней для Fantasy Raiders с помощью различных методов искусственных нейронных сетей. Раньше генерирование уровней было процессом кодирования знаний разработчика игры с помощью неких вероятностных техник. Однако для Fantasy Raiders мы написали программу, которая могла учиться и генерировать уровни на основании наших данных. Как нам кажется, в результате мы получили всего лишь ключ к решению задачи генерирования уровней, а не общее решение. Чтобы поделиться нашими открытиями с другими разработчиками игр мы хотим подробно рассказать о процессе наших исследований, от начала до конца.
Читать полностью »
В последнее время машины одержали ряд убедительных побед над людьми: они уже лучше играют в го, шахматы и даже в Dota 2. Алгоритмы сочиняют музыку и пишут стихи. Учёные и предприниматели всего мира дают прогнозы по поводу будущего, в котором искусственный интеллект сильно превзойдёт человека. С большой вероятностью через несколько десятков лет мы будем жить в мире, в котором роботы не только водят автомобили и работают на заводах, но и развлекают нас. Одна из важных составляющих нашей жизни — юмор. Принято считать, что только человек может придумывать шутки. Несмотря на это, многие ученые, инженеры и даже простые обыватели задаются вопросом: можно ли научить компьютер шутить?
Компания Gentleminds, разработчик систем машинного обучения и компьютерного зрения, совместно с FunCorp попробовали создать генератор весёлых подписей к картинкам, используя базу мемов iFunny. Поскольку приложение англоязычное и используется преимущественно в США, подписи будут на английском. Подробности под катом.
Читать полностью »
Сегодня только ленивый не говорит (пишет, думает) про машинное обучение, нейросети и искусственный интеллект в целом. Всего лишь в прошлом году ML сравнили с подростковым сексом — все хотят, но никто не занимается. Сегодня все озабочены тем, что ИИ нас оставит без работы. Хотя, судя по последним исследованиям Gartner, можно успокоиться, так как к 2020 году благодаря ИИ появится больше рабочих мест, чем ликвидируется. Так что, дорогой друг, учи ML, и будет тебе счастье.
Здравствуйте, коллеги! В этой статье я кратко расскажу об особенностях построения решения по классификации тем обращений клиентов в контактный центр, с которыми мы столкнулись при разработке.
Определение тем обращений используется для отслеживания тенденций и прослушивания интересующих записей. Традиционно, эта задача решается путём проставления соответствующего тега оператором, но при данном подходе большую роль играет «человеческий» фактор, и тратится много человеко-часов работы операторов.
Добрый день! На волне всеобщего интереса к чат-ботам в частности и системам диалогового интеллекта вообще я какое-то время занимался связанными с этой темой проектами. Сегодня я хотел бы выложить в опенсорс одну из написанных библиотек. Оговорюсь, что в первую очередь я специализируюсь на алгоритмических аспектах разработки и поэтому буду рад конструктивной критике решений кодерского характера от более сведущих в этом вопросе специалистов.
Библиотека посвящена построению интерфейса между алгоритмом, возвращающим ответ на текстовый запрос и API мессенджера Telegram. Предназначена для гибкого применения алгоритмов машинного обучения. Читать полностью »
