Рубрика «машинное обучение» - 212

в 10:46, , рубрики: artificial intelligence, big data, data mining, data science, FlyElephant, R, Блог компании FlyElephant, Большие данные, искусственный интеллект, конференция, машинное обучение, наука о данных

Приглашаем на IV конференцию по практическому применению науки о данных DataScience Lab 13 мая - 1

Команда FlyElephant приглашает всех 13 мая в Одессу на IV конференцию по практическому применению науки о данных Data Science Lab (exAI&BigDataLab).

Data Science Lab — это ежегодная техническая конференция, которая объединяет исследователей, инженеров и разработчиков, связанных с Data Science для обмена опытом и обсуждения актуальных тем в области машинного обучения, обработки естественного языка, распознавания образов и других аспектов анализа данных. Темы докладов раскрывают вопросы от практического внедрения результатов исследований до самых последних теоретических разработок.
Читать полностью »

в 10:17, , рубрики: kaggle, python, анализ данных, Блог компании Школа GoTo, грант, конкурс, летняя школа, машинное обучение, обучение, Программирование, проектный подход, Промышленное программирование, студенты, хакатон, школьники

Мы анонсируем конкурс для получения грантов в рамках направления по анализу данных и машинному обучению летних школ GoTo. К участию приглашаем школьников и младшекурсников. В качестве задания предлагается kaggle-соревнование от Quora, в котором необходимо построить модель для определения вопросов-дубликатов.

image

Под катом описание условий задачи, ссылки на полезные материалы и пример простого решения.

Читать полностью »

в 11:34, , рубрики: algorithms, complexity, complexity science, computer science, machine learning, neural networks, Алгоритмы, Анализ и проектирование систем, математика, машинное обучение, Проектирование и рефакторинг

Мы очень часто используем понятие сложности, мы с ней боремся, и в то же самое время, мы создаем все более упорядоченные структуры, мы уменьшаем энтропию и утверждаем себя этим. В то же время, мы должны быть готовы к изменениям, мы должны быть адаптивными. Где точка равновесия? Что стоит за всеми этими понятиями и концептами. Может есть нечто, что объединяет это все, скрываясь от наших глаз, и в то же время находясь постоянно у нас на виду?

Сложность на границе хаоса, или что общего между сексом, нейронными сетями, микросервисами и организацией компании - 1

Читать полностью »

в 10:23, , рубрики: data mining, LightGBM, machine learning, python, машинное обучение

Однажды томным вечером, сидя напротив мелькающей ленты tjournal и попивая ромашковый чай, внезапно обнаружил себя за чтением статьи про советскую лампочку, которая освещала чей-то подъезд уже 80 лет. Да, весьма интересно, но все же я предпочитаю статьи про политику достижения ИИ в игре дум, приключения ракет SpaceX и, в конце концов, — с наибольшим кол-вом просмотров. А какие вообще статьи набирают внушительные рейтинги? Посты размером с твит про какую-то политическую акцию или же талмуды с детальным анализом российской киноиндустрии? Ну что же, тогда самое время расчехлять свой Jupyter notebook и выводить формулу идеальной статьи.

Предсказываем популярность статьи на TJ - 1

Читать полностью »

в 14:57, , рубрики: Алгоритмы, математика, машинное обучение, нейронные сети, прогнозирование временных рядов

image
Всем привет! В этой статье я хочу рассказать про базовый пайплайн в прогнозировании временных рядов с помощью нейронных сетей, в данном случае, наверное, с самыми сложными временными рядами для анализа — финансовыми данными, которые имеют случайную природу, и, казалось бы, непредсказуемые. Или все-таки нет?

Читать полностью »

в 11:49, , рубрики: big data, data mining, machine learning, mail.ru, ML Boot Camp, Алгоритмы, Блог компании Mail.Ru Group, машинное обучение, Спортивное программирование

image

21 апреля мы открываем четвертое по счету соревнование по машинному обучению на платформе ML Boot Camp. Сегодня мы расскажем о новой задаче, обновлениях на сайте и других полезных ништяках. А если вы вдруг впервые слышите, что такое ML Boot Camp, заходите под спойлер, и мы все расскажем.

О платформе ML Boot Camp

ML Boot Camp — площадка для решения задач по машинному обучению. Периодически мы выкладываем на ней новые задачи и запускаем контест. Участники должны решить нашу задачу в течение месяца и прислать решение. Авторы лучших решений получат призы. В прошлом чемпионате мы дарили MacBook Air за первое место, iPad — за второе и третье и iPod nano — за 4-6 места.

На старте участники получают условия задачи, словесное описание доступных данных — обучающую выборку. Выборка состоит из размеченных примеров — векторов описаний каждого объекта с известным ответом. Участники с помощью известных им методов машинного обучения тренируют компьютер. Обученную систему они используют на новых объектах (тестовой выборке), пытаясь определить ответ для них.

Тестовая выборка случайно поделена на две части: рейтинговую и финальную. Общий результат на рейтинговых данных вычисляется системой и публикуется сразу, но победителем становится тот, кто получит наилучшие результаты на финальных данных. Результаты остаются скрытыми для участников до самого конца соревнования.

В последний день чемпионата участник может выбрать два решения, которые будут представлять его в финале. Лучшее из них пойдет в зачет на таблице лидеров.

Читать полностью »

в 11:09, , рубрики: data mining, deep learning, keras, machine learning, neural network, ods, open data science, python, TensorFlow, theano, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение

Привет! Мы уже говорили про Theano и Tensorflow (а также много про что еще), а сегодня сегодня пришло время поговорить про Keras.
Изначально Keras вырос как удобная надстройка над Theano. Отсюда и его греческое имя — κέρας, что значит "рог" по-гречески, что, в свою очередь, является отсылкой к Одиссее Гомера. Хотя, с тех пор утекло много воды, и Keras стал сначала поддерживать Tensorflow, а потом и вовсе стал его частью. Впрочем, наш рассказ будет посвящен не сложной судьбе этого фреймворка, а его возможностям. Если вам интересно, добро пожаловать под кат.

image

Читать полностью »

в 9:16, , рубрики: AI, IT-образование, java, machine learning, neural networks, open source, Алгоритмы, машинное обучение, открытые данные

Я уже довольно давно занимаюсь проблемами машинного обучения и глубокими архитектурами (нейронные сети), и мне необходимо было сделать мини-презентацию системы, генерирующую временные ряды для эмуляции различных процессов. Поскольку на серьезные темы лучше говорить с юмором, то я решил подобрать какой либо веселый пример, чтобы выступление слушалось с улыбками на лицах. Нам крупно повезло, поскольку мы живем в одно время с великим оратором, чьи речи заставляют сердца людей биться чаще. Я говорю о Дональде Трампе. Поэтому вполне естественно было бы создать систему, которая галлюцинировала говорила бы как Трамп.

Галлюцинируй как Трамп, или мини-анализ Рекуррентных Нейронных Сетей - 1
Читать полностью »

в 14:30, , рубрики: big data, data mining, machine learning, mail.ru, ML Boot Camp, Алгоритмы, Блог компании Mail.Ru Group, машинное обучение

image

19 марта закончился третий чемпионат по машинному обучению на платформе ML Boot Camp. 614 человек прислали решения и поборолись за главный приз ー MacBook Air. Для нас это важный проект: мы хотим расширить сообщество ML-специалистов России. Поэтому в наших задачах сможет разобраться даже новичок. Теоретически… Профи же соревнуются благодаря сложности метрик и большому ряду параметров задачи.

Со второго контеста многое изменилось. Мы увеличили количество участников вдвое, прикрутили к серверу новую метрику, пофиксили баги и создали ML-комьюнити в Телеграме. Рассказываем, как проводили третий контест.

Читать полностью »

в 13:43, , рубрики: embedding, machine learning, t-sne, wunder fund, wunderfund, Алгоритмы, Блог компании Wunder Fund, машинное обучение

До:

Алгоритм Джонкера-Волгенанта + t-SNE=супер-сила - 1

После:

Алгоритм Джонкера-Волгенанта + t-SNE=супер-сила - 2

Заинтригованы? Но обо всем по порядку.

t-SNE

t-SNE — это очень популярный алгоритм, который позволяет снижать размерность ваших данных, чтобы их было проще визуализировать. Этот алгоритм может свернуть сотни измерений к всего двум, сохраняя при этом важные отношения между данными: чем ближе объекты располагаются в исходном пространстве, тем меньше расстояние между этими объектами в пространстве сокращенной размерности. t-SNE неплохо работает на маленьких и средних реальных наборах данных и не требует большого количества настроек гиперпараметров. Другими словами, если взять 100 000 точек и пропустить их через эту волшебный черный ящик, на выходе мы получим красивый график рассеяния.
Читать полностью »

1...1020...211212213...220230...267
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