В подавляющем большинстве источников информации о нейронных сетях под «а теперь давайте обучим нашу сеть» понимается «скормим целевую функцию оптимизатору» лишь с минимальной настройкой скорости обучения. Иногда говорится, что обновлять веса сети можно не только стохастическим градиентным спуском, но безо всякого объяснения, чем же примечательны другие алгоритмы и что означают загадочные 
Под катом много картинок, в том числе анимированных gif.
Итак, заканчивается 2016 год. Для нас он был очень активным. Было 6 выпусков нашего курса для аналитиков, 5 выпусков курса для менеджеров (Data-MBA). Мы запустили курс в Санкт-Петербурге и уже провели первый выпуск. В партнерстве мы также обучали студентов Высшей Школы Экономики и Российской Экономической Школы, проводили мастер-классы в Сколково, участвовали в десятках хакатонов по всей стране, консультировали ведущие компании касательно применения аналитики и монетизации данных. В этом году один из наших преподавателей стал первым в мире в рейтинге Kaggle.
Читать полностью »
Тема распознавания сигналов очень актуальна. Распознавание сигналов можно использовать в радиолокации для идентификации объектов, для задач принятия решений, медицине и во многих других областях.
Хабр, МФТИ приветствует тебя! Как истинные технари, сразу переходим к делу и приглашаем всех, кому интересно, принять участие в новом хакатоне DeepHack, который пройдет на Физтехе с 6 по 12 февраля. Отборочный этап уже начался и продлится до 22 января. Это мы всё к чему… Если вы не понаслышке знаете, что такое DQN, deep RL и DeepHack сразу регистрируйтесь на очередную научную школу-хакатон — rl.deephack.me.
А если вы не до конца в теме и вам, например, не ясно, почему компьютерные игры, какое отношение они имеют к управлению дата-центрами и что на самом деле будет в феврале, то срочно идите под кат — там максимальное погружение в жизнь искусственного интеллекта от древности и до наших дней. Ну вы же не думаете, что всё это изобрели только в XXI веке?
Читать полностью »
Накануне новогодних праздников мы решили поделиться с вами подборкой самых интересных материалов, которые вышли в блоге Университета ИТМО (и не только) в уходящем году: от научных публикаций до рассказов о предпринимателях и от робототехники до биоинформатики.
Сегодня в блоге программы «Менеджмент игровых интернет-проектов», мы подготовили и перевели для вас статью, написанную главным редактором Kill Screen Заком Баджором про искусственный интеллект на примере игры The Suspect и фильма “Она”.
Сайт atarigrandchallenge.com, предназначенный для сбора данных
Всем привет! “Искусственный интеллект победил человека в Го”, “Искусственный интеллект играет в Atari 2600 лучше чем человек”, “Компьютерные боты приблизились по уровню игры в Doom к человеческим игрокам” — последнее время таких заголовков становится всё больше и больше. Появляются многочисленные среды для разработки и тестирования алгоритмов обучения с подкреплением (Reinforcement Learning): OpenAI Universe, Microsoft Minecraft Malmo, DeepMind SCII. И кто знает, что будет завтра?
Для своей магистерской работы я хочу собрать коллекцию реплеев игр для Atari 2600, сыгранных людьми. В дальнейшем я использую ее для обучения ботов и выложу все собранные данные в открытый доступ, чтобы все желающие могли использовать их для своих исследований.
Читать полностью »
Бизнес-анализ эволюционировал от статичных отчётов, рассказывающих, что произошло, до интерактивных информационных панелей, с помощью которых вы можете углубиться в данные и попытаться понять, почему это произошло. Новые источники больших данных, включая устройства интернета вещей, подталкивают бизнес перейти от пассивной аналитики — когда мы смотрим на какой-то период в прошлом и ищем тенденции, или раз в день проверяем на наличие проблем — к активной аналитике, способной предупредить о чём-то заранее и позволяющей создавать информационные панели с обновлением в реальном времени. Это помогает лучше использовать операционные данные, которые куда полезнее, если они получены «только что», пока ещё не изменились условия.Читать полностью »
