Рубрика «машинное обучение» - 214

Google выпустила TensorFlow 1.0 - 1
TensorFlow 1.0 с моделью нейросети нового поколения Inception поддерживает аппаратное ускорение на DSP Hexagon в мобильных процессорах Qualcomm Snapdradon 820. Скорость работы приложений вроде Prism и программ машинного зрения увеличится в 8 и более раз, а энергопотребление снизится в 4 раза. Фильтры от нейросетей можно будет накладывать на видео почти в реальном времени

На первой конференции для разработчиков TensorFlow Dev Summit компания Google объявила о выходе мажорного релиза библиотеки TensorFlow 1.0, обратно несовместимого с предыдущими версиями. Это значит, что программы, работавшие на версиях TensorFlow 0.n, могут не работать на версии TensorFlow 1.0. Разработчики из Google говорят, что изменения в API были необходимы «для обеспечения внутренне согласованных программных интерфейсов», и больше такого не повторится: ломающих обратную совместимость изменений в будущих версиях 1.x не планируется. Сейчас разработчикам рекомендуется изучить руководство по миграции и использовать скрипт для преобразования.

TensorFlow — свободная программная библиотека для машинного обучения в применении к различным видам задач на восприятие и понимание языка. В данный момент она используется в научно-исследовательской работе и в десятках коммерческих продуктов Google, в том числе в Google Search, Gmail, Photos, Youtube, Translate, Assistant, а так же всевозможных системах распознавания, в том числе распознавания речи.
Читать полностью »

Вот что квант животворящий делает - 1

Сегодня квантовые вычисления — одно из стратегических направлений развития, которому уделяют большое внимание крупные корпорации и научные центры. И хотя в печати время от времени сообщается об очередных достижениях по созданию квантовых компьютеров, пока что речь идёт, в основном, об экспериментальных изделиях для отработки идей и технологий. Использовать такие компьютеры в жизни пока затруднительно. Но вполне вероятно, что именно в 2017 нас ожидает прорыв в сфере практического применения квантовых компьютеров.Читать полностью »

Друзья, совсем скоро, в 20:30 по Москве начнётся трансляция TensorFlow Developer Summit.

Кейноут будут вести такие люди такие люди как Jeff Dean, Rajat Monga и Megan Kacholia.
Очень рекомендую посмотреть данную трансляцию сегодня вечером всем кому интересна тема машинного обуечения. Будет рассказано как про сам TensorFlow так и про интересные примеры его использования.

Читать полностью »

Современные компьютеры, которыми пользуется большинство из нас, созданы на основании так называемой архитектуры фон Неймана. Этот метод хорошо подходит для решения уравнений и запуска различных алгоритмов, но не для обработки изображений или звука. И хотя в 2012 году Google научили искусственный интеллект различать кошек на видео, для этого компании потребовалось 16 тыс. процессоров.

Поэтому человечество работает над изобретением новых архитектур, которые бы позволили машинам более эффективно взаимодействовать с окружением. Одним из таких решений стали нейроморфные чипы, о которых мы хотим рассказать в сегодняшнем материале.

«Нейроморфные чипы»: иной взгляд на машинное обучение - 1Читать полностью »

Создаём нейронную сеть InceptionV3 для распознавания изображений - 1

Привет! Под катом пойдёт речь о реализации свёрточной нейронной сети архитектуры InceptionV3 с использованием фреймворка Keras. Статью я решил написать после ознакомления с туториалом "Построение мощных моделей классификации с использованием небольшого количества данных". С одобрения автора туториала я немного изменил содержание своей статьи. В отличие от предложенной автором нейронной сети VGG16, мы будем обучать гугловскую глубокую нейронную сеть Inception V3, которая уже предустановлена в Keras.

Вы научитесь:

  1. Импортировать нейронную сеть Inception V3 из библиотеки Keras;
  2. Настраивать сеть: загружать веса, изменять верхнюю часть модели (fc-layers), таким образом, приспосабливая модель под бинарную классификацию;
  3. Проводить тонкую настройку нижнего свёрточного слоя нейронной сети;
  4. Применять аугментацию данных при помощи ImageDataGenerator;
  5. Обучать сеть по частям для экономии ресурсов и времени;
  6. Оценивать работу модели.

При написании статьи я ставил перед собой задачу представить максимально практичный материал, который раскроет некоторые интересные возможности фреймворка Keras.
Читать полностью »

Вебинар: Введение в Singularity - 1

Команда FlyElephant приглашает всех на вебинар "Введение в Singularity", который проведет
Gregory Kurtzer (HPC Systems Architect и Technical Lead в Lawrence Berkeley National Laboratory).
Вебинар будет проходить завтра, 15 февраля, в 19:00 (EET) / 9:00 am (PST). Язык — английский.
Читать полностью »

Нейронные сети для начинающих. Часть 2 - 1

Добро пожаловать во вторую часть руководства по нейронным сетям. Сразу хочу принести извинения всем кто ждал вторую часть намного раньше. По определенным причинам мне пришлось отложить ее написание. На самом деле я не ожидал, что у первой статьи будет такой спрос и что так много людей заинтересует данная тема. Взяв во внимание ваши комментарии, я постараюсь предоставить вам как можно больше информации и в то же время сохранить максимально понятный способ ее изложения. В данной статье, я буду рассказывать о способах обучения/тренировки нейросетей (в частности метод обратного распространения) и если вы, по каким-либо причинам, еще не прочитали первую часть, настоятельно рекомендую начать с нее. В процессе написания этой статьи, я хотел также рассказать о других видах нейросетей и методах тренировки, однако, начав писать про них, я понял что это пойдет вразрез с моим методом изложения. Я понимаю, что вам не терпится получить как можно больше информации, однако эти темы очень обширны и требуют детального анализа, а моей основной задачей является не написать очередную статью с поверхностным объяснением, а донести до вас каждый аспект затронутой темы и сделать статью максимально легкой в освоении. Спешу расстроить любителей “покодить”, так как я все еще не буду прибегать к использованию языка программирования и буду объяснять все “на пальцах”. Достаточно вступления, давайте теперь продолжим изучение нейросетей.
Читать полностью »

Вас атакует искусственный интеллект - 1

В конце прошлого года “искусственный интеллект” многократно упоминали в итогах и прогнозах IT-индустрии. И в нашу компанию, которая занимается информационной безопасностью, всё чаще стали присылать из различных изданий вопросы про перспективы AI. Но эксперты по безопасности не любят комментировать эту тему: возможно, их отталкивает именно эффект “жёлтой прессы”. Легко заметить, как возникают такие вопросы: после очередной новости типа “Искусственный интеллект научился рисовать как Ван Гог” журналисты хватаются за горячую технологию и идут опрашивать по ней всех подряд – а чего может достичь AI в животноводстве? А в сфере образования? Где-то в этом списке автоматически оказывается и безопасность, без особого понимания её специфики.

Кроме того, журналистика, щедро подкормленная IT-индустрией, обожает рассказывать о достижениях этой индустрии в рекламно-восхищенных тонах. Именно поэтому СМИ прожужжали вам все уши о победе машинного интеллекта в игре Го (хотя от этого нет никакой пользы в реальной жизни), но не особенно жужжали о том, что в прошлом году погибло уже как минимум два человека, которые доверили свою жизнь автопилоту автомобиля Tesla.

В этой статье я собрал некоторые наблюдения об искусственном интеллекте с эволюционной точки зрения. Это необычный подход, но как мне кажется, именно он лучше всего позволяет оценить роль AI-агентов в безопасности, а также безопасность AI в других сферах.Читать полностью »

В этой статье мы поговорим о понимании языка (о лингвистических вычислениях, таких как назначение меток, синтаксический анализ и так далее) и обратим особое внимание на два API: Linguistic Analysis API и интеллектуальную службу распознавания речи (LUIS). Если вы любите английский язык так же как русский и увлекаетесь обучением искусственного интеллекта, добро пожаловать под кат.

Cognitive Services & LUIS: Введение в распознавание естественного языка - 1
Читать полностью »

Как получать пятёрки с помощью анализа данных? - 1

Привет! Я уверен, что среди нас есть много студентов и, наверное, все из них признают, что на своём студенческом пути встречали такие науки, о гранит которых можно сломать зубы. Вот поэтому хочу вам рассказать о том, как хобби — наука о данных, помогло мне сдать один из самых сложных предметов в семестре на пятёрку. Если вам интересно — прошу под кат.
Читать полностью »


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