Рубрика «машинное обучение» - 174

в 16:37, , рубрики: data mining, deep learning, python, recurrent neural network, TensorFlow, машинное обучение

При изучении технологий Deep Learning я столкнулся с нехваткой относительно простых примеров, на которых можно относительно легко потренироваться и двигаться дальше.

В данном примере мы построим рекуррентную нейронную сеть, которая получив на вход текст романа Толстого «Анна Каренина», будет генерировать свой текст, чем-то напоминающий оригинал, предсказывая, какой должен быть следующий символ.

Структуру изложения я старался делать такой, чтобы можно было повторить все шаги новичку, даже не понимая в деталях, что именно происходит внутри этой сети. Профессионалы Deep Learning скорее всего не найдут тут ничего интересного, а тех, кто только изучает эти технологии, прошу под кат.
Читать полностью »

в 14:14, , рубрики: dueros, бизнес-модели, Блог компании ИТ-ГРАД, ИТ-ГРАД, машинное обучение, Программирование, Разработка для интернета вещей, распознавание речи

Компания Baidu в начале ноября выпустила DuerOS — новую операционную систему, которая должна будет подстегнуть разработку систем искусственного интеллекта. По словам разработчиков, ОС позволит быстрее развивать интерактивные возможности ИИ: распознавание и генерацию речи.

Об особенностях DuerOS и функциях операционных систем будущего расскажем далее.

Вышла DuerOS — новая ОС с элементами ИИ - 1Читать полностью »

в 9:29, , рубрики: AI, data mining, iOS, machine learning, swift, TensorFlow, visualization, машинное обучение, разработка под iOS
Hint

Перед прочтением этой статьи советую ознакомиться с предыдущей статьей о TensorFlowKit и поставить star репозиторию.

Я не люблю читать статьи, сразу иду на GitHub

GitHub: TensorFlowKit
GitHub: Example
GitHub: Другое
TensorFlowKit API
Посeтив репозиторий, добавьте его в «Stars» это поможет мне написать больше статей на эту тему.

image

Начиная работать в сфере машинного обучения, мне было тяжело переходить от объектов и их поведений к векторам и пространствам. Сперва все это достаточно тяжело укладывалось в голове и далеко не все процессы казались прозрачными и понятными с первого взгляда. По этой причине все, что происходило внутри моих наработок, я пробовал визуализировать: строил 3D модели, графики, диаграммы, изображения и тд.

Говоря об эффективной разработке систем машинного обучения, всегда поднимается вопрос контроля скорости обучения, анализа процесса обучения, сбора различных метрик обучения и тд. Особая сложность заключается в том, что мы (люди) привыкли оперировать 2х и 3х мерными пространствами, описывая различные процессы вокруг нас. Процессы внутри нейронных сетей происходят в многомерных пространствах, что серьезно усложняет их понимание. Осознавая это, инженеры по всему миру стараются разработать различные подходы к визуализации или трансформации многомерных данных в более простые и понятные формы.

Существуют целые сообщества, решающие такого рода задачи, например Distill, Welch Labs, 3Blue1Brown.
Читать полностью »

в 8:03, , рубрики: машинное обучение

Привет! Такое понятие, как «Глубокое обучение», существует с 1986 года, когда его впервые употребила Рина Дехтер. Развитие технология получила в 2006 после выхода публикации Джеффри Хинтона об эффективном предобучении многослойной нейронной сети. Сегодня deep learning часто живет в связке с распознаванием речи, пониманием языка и компьютерным зрением. Под катом вы узнаете про использование алгоритмов глубокого обучения в SQL. Заглядывайте!

6 строк глубокого обучения - 1Читать полностью »

в 6:42, , рубрики: AI, help desk, Help Desk Software, machine learning, okdesk, python, service desk, Алгоритмы, Блог компании Okdesk, машинное обучение

В октябре команда облачного сервиса Okdesk приняла участие в пензенском хакатоне, в рамках которого мы разработали "коробочного" Telegram-бота для Okdesk. Бот позволит клиентам сервисных компаний отправлять заявки на обслуживание, переписываться по заявками и ставить оценки выполнению заявок не выходя из любимого мессенджера.

image

Мы планировали написать об этом статью на Хабру, но вовремя остановились. Воистину, кому сегодня интересно читать о том, что на очередном хакатоне был разработан очередной Telegram-бот? Поэтому мы написали продолжение статьи о машинном обучении для классификации заявок в тех. поддержку. В этой статьей рассказываем о том, как после обучения алгоритма сделать работающий сервис, на вход которому передается текст клиентской заявки, а на выходе — категория, к которой относится заявка.

Читать полностью »

в 17:35, , рубрики: Google API, java, искуственный интеллект, классификация, математика, машинное обучение, чатбот

Всем, привет! Не секрет, что в последнее время в мире происходит резкий всплеск активности, по поводу исследования такой темы, как искусственный интеллект. Вот и меня это явление не обошло стороной.

Предыстория

Всё началось, когда в самолёте я посмотрел типичную, на первый взгляд американскую комедию – «Почему, он?» (англ. Why him? 2016). Там, у одного из ключевых персонажей в доме был установлен голосовой помощник, который нескромно позиционировал себя «как Siri, только круче». К слову бот из фильма умел не только вызывающе разговаривать с гостями, иногда ругаясь матом, но также контролировать весь дом и прилегающую территорию – от центрального отопления до смыва унитаза. После просмотра фильма, мне пришла идея реализовать что-то подобное и я начал писать код.
Читать полностью »

в 12:41, , рубрики: ICCV, ivideon, Блог компании Ivideon, Компьютерное зрение, конкурс, машинное зрение, машинное обучение, нейросеть, облако, Облачные вычисления, обработка изображений

image

Внезапная лошадь из работы «Spatial Memory for Context Reasoning in Object Detection» (представлена на ICCV 2017)

У нас есть несколько новостей, но скучно писать просто о конкурсе, в котором можно выиграть камеру для дома или о вакансии нашей облачной команды. Поэтому начнем мы с информации, которая будет интересна всем (ок, почти всем – речь пойдет о видеоаналитике).

Недавно завершилась крупнейшая конференция по технологиям компьютерного зрения – International Conference on Computer Vision 2017. На ней команды ученых и представители исследовательских подразделений различных корпораций представили разработки по улучшению фото, генерации изображений по описанию, заглядыванию за угол с помощью анализа света, etc. Мы расскажем о нескольких интересных решениях, которые могут найти применение в области видеонаблюдения.
Читать полностью »

в 11:10, , рубрики: Digital Transformation, DZ Online, microsoft, Microsoft Azure, Tech Acceleration, Блог компании Microsoft, дмитрий завалишин, машинное обучение, цифровая трансформация

Настало время занимательных историй. Для начала, предлагаю запастись печеньками и большой кружкой горячительной жидкости. Всё взяли? Представляю вам интервью Дмитрия Завалишина, основателя группы компаний DZ Systems, и Александра Ложечкина, руководителя департамента стратегических технологий Microsoft в Центральной и Восточной Европе. В нём вы узнаете, каким стал Microsoft сегодня, как мы конкурируем с Amazon, а самое интересное, что будет с программистами если искусственный интеллект поработит мир. Под катом вы найдёте его текстовую расшифровку.


Читать полностью »

в 11:10, , рубрики: Digital Transformation, DZ Online, microsoft, Microsoft Azure, Tech Acceleration, Блог компании Microsoft, дмитрий завалишин, машинное обучение, цифровая трансформация

Настало время занимательных историй. Для начала, предлагаю запастись печеньками и большой кружкой горячительной жидкости. Всё взяли? Представляю вам интервью Дмитрия Завалишина, основателя группы компаний DZ Systems, и Александра Ложечкина, руководителя департамента стратегических технологий Microsoft в Центральной и Восточной Европе. В нём вы узнаете, каким стал Microsoft сегодня, как мы конкурируем с Amazon, а самое интересное, что будет с программистами если искусственный интеллект поработит мир. Под катом вы найдёте его текстовую расшифровку.


Читать полностью »

в 5:48, , рубрики: data mining, data science, flask, machine learning, python, xgboost, визуализация данных, гуманитарии, машинное обучение, нейронные сети, технари

Привет! Хочу поделиться своим опытом классификации пользователей социальной сети по их комментариям на два класса по складу ума: гуманитарный или технический. В данной статье не будут использоваться последние достижения глубокого обучения, но будет разобран завершенный проект по классификации текстов: от поиска подходящих данных до предсказаний. В конце будет представлено веб-приложение, в котором вы сможете проверить себя.

Классификация на гуманитариев и технарей по комментариям в VK - 1

Читать полностью »

1...1020...173174175...180190...259
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js