Всем привет! Это уже двенадцатый выпуск дайджеста на Хабрахабр о новостях из мира Python.
В сегодняшнем выпуске вы найдёте интересные материалы, касающиеся внутренностей Python, машинного обучения, популярных фреймворков 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 »
– Наша Лена уходит в декрет, – сообщил начальник, – поэтому нам надо искать замену на время ее отсутствия. Часть задач мы распределим, а вот как быть с задачей перенаправления обращений пользователей?
Лена – это наш сотрудник технической поддержки. Одна из ее обязанностей – распределение поступающих на электронную почту обращений между специалистами. Она анализирует обращение и определяет ряд характеристик. Например, «Тип обращения»: ошибка системы, пользователю просто нужна консультация, пользователь хочет какую-то новую функциональность. Определяет «Функциональный модуль системы»: модуль бухгалтерии, модуль паспортизации оборудования и т.д. Проставив все эти характеристики, она перенаправляет обращение соответствующему специалисту.
– Давай я напишу программу, которая это будет делать автоматически! – ответил я.
На этом увлекательный роман заканчиваем и переходим к технической части.
Метод Нелдера — Мида — метод оптимизации (поиска минимума) функции от нескольких переменных. Простой и в тоже время эффективный метод, позволяющий оптимизировать функции без использования градиентов. Метод надежен и, как правило, показывает замечательные результаты, хотя и отсутствует теория сходимости. Используется по умолчанию в функции optimize из модуля scipy.optimize популярной библиотеки для языка python, которая используется для математических расчетов.
Читать полностью »
В позапрошлой части мы создали CVAE автоэнкодер, декодер которого умеет генерировать цифру заданного лейбла, мы также попробовали создавать картинки цифр других лейблов в стиле заданной картинки. Получилось довольно хорошо, однако цифры генерировались смазанными.
В прошлой части мы изучили, как работают GAN’ы, получив довольно четкие изображения цифр, однако пропала возможность кодирования и переноса стиля.
В этой части попробуем взять лучшее от обоих подходов путем совмещения вариационных автоэнкодеров (VAE) и генеративных состязающихся сетей (GAN).
Подход, который будет описан далее, основан на статье [Autoencoding beyond pixels using a learned similarity metric, Larsen et al, 2016].
Иллюстрация из [1]
Читать полностью »
Александр Дмитриев
Добрый день! Сегодня о том, что собой представляет когнитивная система Watson и как она работает расскажет Александр Дмитриев, бизнес-консультант Клиентского центра IBM в Москве. Он ответит на вопросы, которые возникали у читателей по прочтении других материалов на эту тему.
Читать полностью »
(Из-за вчерашнего бага с перезалитыми картинками на хабрасторейдж, случившегося не по моей вине, вчера был вынужден убрать эту статью сразу после публикации. Выкладываю заново.)
При всех преимуществах вариационных автоэнкодеров VAE, которыми мы занимались в предыдущих постах, они обладают одним существенным недостатком: из-за плохого способа сравнения оригинальных и восстановленных объектов, сгенерированные ими объекты хоть и похожи на объекты из обучающей выборки, но легко от них отличимы (например, размыты).
Этот недостаток в куда меньшей степени проявляется у другого подхода, а именно у генеративных состязающихся сетей — GAN’ов.
Формально GAN’ы, конечно, не относятся к автоэнкодерам, однако между ними и вариационными автоэнкодерами есть сходства, они также пригодятся для следующей части. Так что не будет лишним с ними тоже познакомиться.
GAN’ы впервые были предложены в статье [1, Generative Adversarial Nets, Goodfellow et al, 2014] и сейчас очень активно исследуются. Наиболее state-of-the-art генеративные модели так или иначе используют adversarial.
Схема GAN:
Сериал HBO «Кремниевая долина» выпустил настоящее приложение ИИ, которое распознаёт хотдоги и не-хотдоги, как приложение в четвёртом эпизоде четвёртогого сезона (приложение сейчас доступно для Android, а также для iOS!)
Чтобы добиться этого, мы разработали специальную нейронную архитектуру, которая работает непосредственно на вашем телефоне, и обучили её с помощью TensorFlow, Keras и Nvidia GPU.
Читать полностью »
Тема искусственного интеллекта остается в фокусе интереса большого количества людей. Главная причина неослабевающего внимания публики в том, что за последние годы мы узнали о сотнях новых проектов, где используются технологии слабого ИИ. Весьма вероятно, что ныне живущие на планете люди смогут воочию застать появление сильного ИИ. Под катом история о том, когда именно ждать башковитых роботов в вашей квартире. Спасибо за светлые мысли ZiingRR и Владимиру Шакирову. Enjoy.Читать полностью »
В прошлой части мы познакомились с вариационными автоэнкодерами (VAE), реализовали такой на keras, а также поняли, как с его помощью генерировать изображения. Получившаяся модель, однако, обладала некоторыми недостатками:
В этой части мы посмотрим, как можно лишь совсем немного усложнив модель преодолеть обе эти проблемы, и заодно получим возможность генерировать картинки новых цифр в стиле другой цифры – это, наверное, самая интересная фича будущей модели.
Ссылка на регистрацию: events.softline.ru/event/11029/detail
Для кого этот митап? Для разработчиков, для тех кто уже разрабатывает в облаке и для тех, кто еще только думает об этом. Мы не боимся жарких дискуссий – ждем сторонников AWS и Azure.
Почему #1? Потому что мы планируем сделать мероприятия по Google Cloud Platform регулярными!
Читать полностью »
