Рубрика «машинное обучение» - 198

или Перерастает ли количество в качество

Статья по мотивам выступления на конференции РИФ+КИБ 2017.

Neural Machine Translation: почему только сейчас?

Про нейронные сети говорят уже давно, и, казалось бы, что одна из классических задач искусственного интеллекта – машинный перевод – просто напрашивается на то, чтобы решаться на базе этой технологии.

Тем не менее, вот динамика популярности в поиске запросов про нейронные сети вообще и про нейронный машинный перевод в частности:

image

Прекрасно видно, что на радарах вплоть до недавнего времени нет ничего про нейронный машинный перевод – и вот в конце 2016 года свои новые технологии и системы машинного перевода, построенные на базе нейронных сетей, продемонстрировали сразу несколько компаний, среди которых Google, Microsoft и SYSTRAN. Они появились почти одновременно, с разницей в несколько недель или даже дней. Почему так?

Для того, чтобы ответить на этот вопрос, необходимо понять, что такое машинный перевод на базе нейронных сетей и в чем его ключевое отличие от классических статистических систем или аналитических систем, которые используются сегодня для машинного перевода.

Читать полностью »

Эволюционные стратегии как масштабируемая альтернатива обучению с подкреплением - 1Изложение статьи от том, что давно известные эволюционные стратегии оптимизации могут превзойти алгоритмы обучения с подкреплением.
Преимущества эволюционных стратегий:

  • Простота реализации
  • Не требуется обратного распространения
  • Легко масштабируется в распределенной среде вычислений
  • Малое число гиперпараметров.

Читать полностью »

Обзор исследований в области глубокого обучения: обработка естественных языков - 1

Это третья статья из серии “Обзор исследований в области глубокого обучения” (Deep Learning Research Review) студента Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе Адита Дешпанда (Adit Deshpande). Каждые две недели Адит публикует обзор и толкование исследований в определенной области глубинного обучения. В этот раз он сосредоточил свое внимание на применении глубокого обучения для обработки текстов на естественном языке.
Читать полностью »

Диалоговые системы давно и прочно вошли в нашу жизнь. В заглавии упомянута и на картинке представлена ELIZA — диалоговая система-психоаналитик (сейчас, ее назвали бы чат-бот), родом из 60-ых годов. Если вам интересно, как человек дошел до общения с ботами-психоаналитиками и что еще есть интересного в диалоговых системах, добро пожаловать под кат.

imageЧитать полностью »

Предотвращение негативных последствий при разработке систем искусственного интеллекта, превосходящих человеческий разум - 1

Статей о том, что совсем скоро придут башковитые роботы и всех поработят бесконечное множество. Под катом еще одна заметка. Предлагаем вам ознакомиться с переводом выступления Нейтана Суареса, посвящённого определению целей систем искусственного интеллекта в соответствии с задачами оператора. На этот доклад автора вдохновила статья «Настройка искусственного интеллекта: в чем сложность и с чего начать», которая является основой для исследований в сфере настройки искусственного интеллекта.
Читать полностью »


Это пятая публикация в рамках помощи участникам конкурса «SAP Кодер-2017».


18 мая 2017 года на презентации в офисе SAP Денис Савкин, руководитель Центра экспертизы SAP СНГ по решениям и технологиям, рассказал о принципах в основе машинного обучения. На реальных кейсах он показал, как технологии искусственного интеллекта могут изменить бизнес. Вопреки сложившемуся на рынке впечатлению, здесь нет никакой магии — лишь математика и ее правильное применение в соответствии с поставленной задачей. Предлагаем расшифровку его доклада.

Машинное обучение — магия или наука? - 1

Читать полностью »

За последний год Яндекс добился значительного прогресса в качестве поиска для запросов, требующих наличия в выдаче актуальных документов. Теперь популярные документы в большинстве своём попадают в результаты поиска по релевантным запросам практически сразу после публикации.

Сколько технологий нужно Яндексу, чтобы поиск находил свежие документы почти моментально - 1

Добиться этого непросто, ведь добавление только что созданных документов в поисковые выдачи, как правило, противоречит другим важным пользовательским метрикам: релевантности, авторитетности и т.д. Сегодня мы решили впервые рассказать о базовых технологиях, позволяющих с пользой подмешивать свежие документы в Поиск.

1. Почему свежесть?

Интерес к любому событию в течение нескольких дней угасает практически до нуля, если, конечно, это событие не получает какого-либо дальнейшего развития. Мы проводили исследование, из которого и родилось это утверждение: оказывается, в среднем 73% пользователей интересуется событием непосредственно в день, когда оно произошло, и только 3% читателей приходит на ресурсы спустя трое суток и более после публикации. С момента проведения этого исследования прошло уже много лет, но в целом ситуация не изменилась. И даже статьи на habrahabr.ru получают наибольшее количество поисковых переходов в первые несколько суток своего существования.

Читать полностью »

До конца года остаётся 213 дней, так что самое время начать изучать что-то новое, например, погрузиться в науку о нейронных сетях. Сегодня за один день мы познакомимся с устройством нейросетей в прямом эфире, начиная с простых архитектур и заканчивая глубоким обучением — сетями, в которых десятки и сотни слоев. Также рассмотрим сверточные сети, применяемые для распознавания изображений, и рекуррентные сети для анализа последовательностей. Причем вы сможете вместе с нами обучить нейронную сеть для решения нетривиальных задач — от распознавания рукописных цифр до узнавания котиков на фотографиях.

Наука о нейронных сетях. Прямой эфир - 1
Читать полностью »

В этой статье мы покажем, как работают технологии распознавания образов на Эльбрус-4С и на новом Эльбрус-8С: рассмотрим несколько задач машинного зрения, немного расскажем об алгоритмах их решения, приведем результаты бенчмаркинга и наконец покажем видео.

Сравнение Эльбрус-4С и Эльбрус-8С в нескольких задачах машинного зрения - 1

Эльбрус-8С — новый 8-ядерный процессор МЦСТ с VLIW-архитектурой. Мы тестировали инженерный образец с частотой 1.3 ГГц. Возможно, в серийном выпуске она еще возрастет.

Читать полностью »

Курсы Computer Science клуба, весна 2017, часть вторая - 1

Продолжаем выкладывать видеозаписи курсов Computer Science клуба при ПОМИ РАН. Первая часть здесь. В этой подборке четыре курса: «Коммуникационная сложность», «Экспандеры и их применения», «Машинный перевод» и «Избранные главы теории потоков».
Читать полностью »


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