Изложение статьи от том, что давно известные эволюционные стратегии оптимизации могут превзойти алгоритмы обучения с подкреплением.
Преимущества эволюционных стратегий:
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.
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 »
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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 »
За последний десяток лет технологии шагнули далеко вперед. Интернет вещей, облачные системы, формы искусственного интеллекта, нейросети и когнитивные технологии. Все это появилось относительно недавно, но все это активно меняет нашу жизнь. IBM прикладывает значительные усилия, чтобы изменения были положительными. Делается все это не удовольствия ради, а с вполне практической целью. Дело в том, что потребности современной науки и бизнеса чрезвычайно велики. И для того, чтобы эти потребности удовлетворять, необходимы новые инструменты. Один из них — IBM Watson, когнитивная платформа, которая способная учиться, выявлять связи между отдельными элементами крупнейшего массива данных, а также взаимодействовать со своим окружением, включая пользователей.
На Habrahabr и Geektimes наша компания не раз рассказывала о том, какую пользу может принести IBM Watson. Но как работает система? В целом, ее возможности основаны на анализе окружающей среды и различных факторов. Благодаря этому платформа способна принимать определенные решения и давать ответы на задаваемые вопросы. Ниже – относительно краткое изложение принципов работы нескольких составляющих работы когнитивной системы. Это обучение, обработка языка и ответы на вопросы.
Читать полностью »
