Всем привет!
Сегодня речь пойдет о состязании, в области машинного обучения, BlackBox Challenge, а также о самом черном ящике, механизмах его работы, изменения состояний, начисления вознаграждений и конечно о том, что же там внутри.
Чуть ниже я опубликую решение, входящее, на момент публикации, в 5-ку лучших.
Уверен оно поможет другим участникам улучшить свои результаты, а возможно и отыскать новый подход.
Лето 2015 года. Сессия успешно сдана. Нормальный человек, наверное, скажет: «Ура! Свобода! Целый день буду играть в футбол и слетаю на море в Турцию». Но только не настоящий исследователь с пытливым умом. Я решил, что в любом случае буду работать над каким-нибудь собственным проектом… Но время непродуктивно со свистом неслось вперед. И тут мне в голову пришла светлая мысль: а почему бы не пойти на стажировку в Яндекс? Наверняка у них есть куча интересных исследовательских задач, к тому же это бесценный опыт работы в огромной компании с множеством профессионалов в своих областях, у которых есть чему поучиться. Тем, как попасть на стажировку в Яндекс, чем там можно заниматься и что вас ждет потом, я и хочу сегодня поделиться.
Для начала пару слов о себе. Зовут меня Муаммар, 21 год от роду, на данный момент являюсь студентом пятого курса мехмата МГУ. А еще я выпускник ШАДа, ведущий семинаров по Natural Language Processing в ШАДе и младший разработчик в команде речевых технологий Яндекса. Какой-то супергениальностью не отличаюсь, но люблю и умею работать. Пожалуй, хватит себя расхваливать, поговорим о стажировке. Кому интересно — добро пожаловать под кат!
Читать полностью »
Всем привет!
Сегодня мы поговорим про распознавание доменов, сгенерированных при помощи алгоритмов генерации доменных имен. Посмотрим на существующие методы, а также предложим свой, на основе рекуррентных нейронных сетей. Интересно? Добро пожаловать под кат.
4 июня в Одессе, наша команда FlyElephant совместно с GeeksLab будет проводить третью ежегодную техническую конференцию по искусственному интеллекту и большим данным — AI&BigData Lab.
На конференции разработчики обсудят вопросы реализации и применения различных алгоритмов, инструментов и новых технологий для работы с большими данными и искусственным интеллектом. Будут представлены воплощенные в жизнь проекты, рассказано о функционале и принципах их работы.
Программа конференции AI&BigData Lab уже частично сформирована. Среди принятых докладов можно отметить:
Читать полностью »
С мая по сентябрь любители сложных задач по машинному обучению могут принять участие в нескольких конкурсах, предлагающих крупные денежные призы. Конкурсы проводят ресурсы: Kaggle, специализирующийся на соревнованиях такого плана, DCA, создающий сервисы на технологиях Big Data, платформа исследования искусственного интеллекта на базе игры Дум ViZDoom и Национальная библиотека медицины США.
Меня зовут Ткачев Константин, я работаю архитектором прикладных решений.
Хочу рассказать о том, как можно расширить имеющуюся функциональность платформы Splunk на примере библиотеки для машинного обучения scikit-learn (sklearn), реализованной в Python. В нашем примере мы будем использовать алгоритм «деревьев решений». Данный алгоритм не входит в стандартную поставку Splunk и ниже я покажу, что подключить его для реализации прикладной задачи можно, выполнив достаточно простые действия.
Читать полностью »
Посетил Стенфордский симпозиум, посвященный пересечению deep learning и neurosciencе, получил массу удовольствия.
Рассказываю про интересное — например, доклад Дэна Яминса о применении нейросетей для моделирования работы зрительной коры головного мозга.
Здравствуйте, уважаемыее!
В настоящее время мы всерьез намерены в обозримом будущем порадовать вас серьезной книгой по машинному или глубинному обучению. Среди книг, вызвавших у нас наибольший интерес, особого упоминания заслуживает работа Себастьяна Рашки "Python Machine Learning"
Предлагаем почитать, что сам автор рассказывает об этой книге. Мы позволили себе сократить статью практически вдвое, так как вся ее вторая часть посвящена тонкостям писательского труда и оформления книги, а тематические тонкости и актуальность темы рассмотрены в самом начале. Надеемся, что вам понравится текст, а нам — результаты опроса.
Читать полностью »
На прошлой неделе в компании Clarifai мы формально анонсировали нашу модель распознавания непристойного контента (NSFW, Not Safe for Work).
Предупреждение и отказ от ответственности. Эта статья содержит изображения обнажённых тел в научных целях. Мы просим не читать дальше тех, кому не исполнилось 18 лет или кого оскорбляет нагота.
Привет! Если кратко, приглашаем всех поучаствовать в необычном конкурсе по машинному обучению Black Box Challenge, который проходит при поддержке DCA.
Условия просты: нужно написать бота, который умеет играть в игру с неизвестными правилами. Победители получат ценные призы: от Xbox One до 300 тыс. рублей за первое место и возможность попасть в крутые компании на позицию специалиста по машинному обучению.
Ниже мы расскажем о соревновании в формате вопрос-ответ.
Читать полностью »
