Рубрика «машинное обучение» - 197

image Всем привет! Это уже одиннадцатый выпуск дайджеста на Хабрахабр о новостях из мира Python.

В сегодняшнем выпуске вы найдёте интересные материалы, касающиеся устройства Python, машинного обучения, перехода на Python 3, Django и многого другого. Присылайте свои актуальные материалы, а также любые замечания и предложения, которые будут добавлены в ближайший дайджест.

А теперь к делу!
Читать полностью »

image

24 июня мы собираем специалистов по Data Science в нашем офисе, чтобы обменяться опытом в создании рекомендательных сервисов. На встрече мы подведём итоги проходившего на площадке Dataring.ru конкурса Avito на построение рекомендательной системы для объявлений: наградим победителей и попросим их подробнее рассказать о своих решениях. Кроме того, в программе интересные доклады от представителей Яндекс.Дзена, OZON.ru и, конечно же, Avito. Подробности под катом!
Читать полностью »

AgeHack — первый онлайн-хакатон по продлению жизни на платформе MLBootCamp - 1

Сегодня, 15 июня, стартует чемпионат на платформе ML Boot Camp, посвященный проблемам здравоохранения и долголетия человечества. Чемпионат организован нами совместно с Insilico Medicine в сотрудничестве с Республиканским центром электронного здравоохранения при Министерстве здравоохранения Республики Казахстан. О том, почему это не очень обычный для нас конкурс — под катом.

Читать полностью »

Некоторое время назад Яндекс.Такси стало предлагать вызвать такси не точно туда, где вы находитесь, а пройти несколько метров, но доехать быстрее и дешевле.

Как технологии Яндекс.Такси приближают будущее личного и общественного транспорта - 1

На первый взгляд, не самое знаменательное событие, но я хочу рассказать, почему на деле это очень знаковый шаг к будущему — жить в котором нам предстоит уже очень скоро. Речь идет о будущем личного и общественного транспорта в городе. В статье я объясню, почему это важно и почему разработка сложнее, чем кажется, а способны на такое очень немногие компании в мире, обладающие нужными технологиями.

Читать полностью »

Dropout — метод решения проблемы переобучения в нейронных сетях - 1

Переобучение (overfitting) — одна из проблем глубоких нейронных сетей (Deep Neural Networks, DNN), состоящая в следующем: модель хорошо объясняет только примеры из обучающей выборки, адаптируясь к обучающим примерам, вместо того чтобы учиться классифицировать примеры, не участвовавшие в обучении (теряя способность к обобщению). За последние годы было предложено множество решений проблемы переобучения, но одно из них превзошло все остальные, благодаря своей простоте и прекрасным практическим результатам; это решение — Dropout (в русскоязычных источниках — “метод прореживания”, “метод исключения” или просто “дропаут”).
Читать полностью »

Хабр, нам тут пришла одна идея… В настоящий момент у нас возникло некое межсезонье между разными образовательными программами. Мы подумали, зачем нашей инфраструктуре зря простаивать, когда есть люди, которые могли бы на этой инфраструктуре что-то классное сделать.

Мы решили сделать небольшой вклад в развитие deep learning в России и выделить 3 виртуальных сервера с GPU тем, кто что-то делает в этой области. 2 виртуалки мы решили отдать нашим выпускникам, а 1 виртуалку дать в пользование кому-то «со стороны».

image

Читать полностью »

В двух предыдущих частях (I, II) своего повествования о сервисе для поиска выгодных автомобилей я подробно изложил техническую сторону вопроса — постановку задачи и ее решение.

В этой статье я более подробно остановлюсь на результатах и возможностях сервиса robasta.ru.

Для тех, кто не читал предыдущие статьи и не горит желанием этого делать:

Robasta.ru — сервис для поиска выгодных автомобилей (цена которых ниже рыночной) по данным со всех основных сайтов с объявлениями о продаже б/у автомобилей в РФ.
Перед покупкой автомобиля большинство людей хочет продать предыдущий и сделать это быстро и эффективно — для этого на нашем сервисе существует услуга оценки автомобиля, воспользовавшись которой, вы получите pdf-сертификат, где будет указана стоимость вашего авто в данный момент, стоимость в будущем (если достаточно статистических данных по вашей модели) и многое другое.
Для экономии вашего времени на сайте реализован telegram-информатор, позволяющий получать уведомления о новых объявлениях интересующих вас моделей автомобилей с необходимой вам частотой.

image
Читать полностью »

image

Типичный день в нейрокурятнике — куры часто еще и крутятся в гнезде

Чтобы довести, наконец, проект нейрокурятника до своего логического завершения, нужно произвести на свет работающую модель и задеплоить ее на продакшен, да еще и так, чтобы соблюдался ряд условий:

  • Точность предсказаний не менее 70-90%;
  • Raspberry pi в самом курятнике в идеале мог бы определять принадлежности фотографий к классам;
  • Нужно как минимум научиться отличать всех кур друг от друга. Программа максимум — также научиться считать яйца;

В данной статье мы расскажем что же в итоге у нас получилось, какие модели мы попробовали и какие занятные вещи нам попались на дороге.

Статьи про нейрокурятник

Заголовок спойлера

  1. Вступление про обучение себя нейросетям
  2. Железо, софт и конфиг для наблюдения за курами
  3. Бот, который постит события из жизни кур — без нейросети
  4. Разметка датасетов
  5. Работающая модель для распознавания кур в курятнике
  6. Итог — работающий бот, распознающий кур в курятнике

Читать полностью »

И про то, что у кур тоже бывают психи.
image
Птица beauty в гнезде

Одна не сильно впечатляющая статья про разметку изображений кур.

Статьи про нейрокурятник

Заголовок спойлера

  1. Вступление про обучение себя нейросетям
  2. Железо, софт и конфиг для наблюдения за курами
  3. Бот, который постит события из жизни кур — без нейросети
  4. Разметка датасетов
  5. Работающая модель для распознавания кур в курятнике
  6. Итог — работающий бот, распознающий кур в курятнике

Читать полностью »

Носимые устройства сейчас в моде, но используются в основном для фитнеса и спорта. Как найти им другое применение? Что они могут рассказать о нашем здоровье и продолжительности жизни? А главное — как оценивать поступающие с них данные? Руководитель направления mHealth R&D в компании Gero Тимофей Пырков прочитал отличную лекцию, посвящённую локомоторной активности человека.

Под катом — расшифровка и большинство слайдов.

Читать полностью »


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