Рубрика «машинное обучение» - 241

в 21:25, , рубрики: AlphaGo, payonline, Алгоритмы, Анализ и проектирование систем, Блог компании PayOnline, искусственный интеллект, машинное обучение, программы, распознfвание образов, распознавание речи, технологии, языковая среда

imageДоводилось ли вам сталкиваться с системами искусственного интеллекта? Полагаем, ответ большинства хабравчан будет положительным. Ведь ИИ уже перестал быть «чем-то за гранью фантастики». Системы распознавания речи Siri, IBM Watson, ViaVoice, виртуальные игроки Deep Blue, AlphaGo и даже такие ранние системы, как MYCIN, разработанная в 1970-х годах в Стэнфордском университете и предназначенная для диагностирования бактерий, вызывающих тяжелые инфекции, а также для рекомендации необходимого количества антибиотиков — все это вариации на тему ИИ. Но, несмотря на то, что технологии стремительно набирают ход, современные системы все еще весьма «угловаты», и главная проблема, с которой сталкиваются исследователи, — это языковое обучение. Заставить систему говорить не сложно, но объяснить ей «физику» окружающего мира — то, что человек понимает на интуитивном уровне — пока не удавалось никому.

Тема языковой проблемы искусственного интеллекта широко раскрывается в статье Уилла Найта, главного редактора AI MIT Technology Review, которую специалисты PayOnline, системы автоматизации приема онлайн-платежей, старательно перевели для пользователей Хабрахабра. Ниже представляем сам перевод.

Примерно в середине крайне напряженной игры в Го, проходившей в южнокорейском Сеуле, участниками которой были один из лучших игроков всех времен Ли Седоль и созданный Google искусственный интеллект под названием AlphaGo, программа сделала загадочный шаг, продемонстрировавший пугающее преимущество над своим человеческим оппонентом.
Читать полностью »

в 12:18, , рубрики: машинное обучение, Статистика в IT, метки:

Топ-100 статей по машинному обучению и анализу данных - 1

Этот пост построен по аналогии с постом «Хабрасливки: золотые посты «Хабрахабра» и Geektimes», но по машинному обучению и анализу данных. Выборку пришлось корректировать вручную, т.к. попали не относящиеся к теме сообщения, имеющие высокие оценки (возможно несколько осталось) и, наоборот, не попали несколько из лучших хаба «Машинное обучение». «Сливки» получились жидкие — самая высокая оценка — 312, самая низкая — 50, поэтому включены посты, не менее 80% голосов за которые положительны, а не 98%.
Читать полностью »

в 12:59, , рубрики: artisto, computer vision, convolutional neural network, deconvolutional neural network, lasagne, math, neural networks, no magic, python, style transfer, theano, Алгоритмы, Блог компании Mail.Ru Group, математика, машинное обучение, обработка изображений, метки:

Приветствую тебя! Наверняка вы заметили, что тема стилизации фотографий под различные художественные стили активно обсуждается в этих ваших интернетах. Читая все эти популярные статьи, вы можете подумать, что под капотом этих приложений творится магия, и нейронная сеть действительно фантазирует и перерисовывает изображение с нуля. Так уж получилось, что наша команда столкнулась с подобной задачей: в рамках внутрикорпоративного хакатона мы сделали стилизацию видео, т.к. приложение для фоточек уже было. В этом посте мы с вами разберемся, как это сеть "перерисовывает" изображения, и разберем статьи, благодаря которым это стало возможно. Рекомендую ознакомиться с прошлым постом перед прочтением этого материала и вообще с основами сверточных нейронных сетей. Вас ждет немного формул, немного кода (примеры я буду приводить на Theano и Lasagne), а также много картинок. Этот пост построен в хронологическом порядке появления статей и, соответственно, самих идей. Иногда я буду его разбавлять нашим недавним опытом. Вот вам мальчик из ада для привлечения внимания.

Читать полностью »

в 11:28, , рубрики: Алгоритмы, искусственный интеллект, математика, машинное обучение, прогнозирование, ставки на спорт, статистический анализ, теннис

В первой части обзора я рассмотрел основные термины и понятия в ставках на теннис и сделал обзор статистических моделей для прогнозирования теннисных матчей.
Вторая часть посвящена собственно машинному обучению: алгоритмам, проблемам и кейсам.

Машинное обучение для прогнозирования тенниса: часть 2 - 1

Читать полностью »

в 13:42, , рубрики: R, Блог компании Инфопульс Украина, машинное обучение, обработка изображений, распознавание изображений, распознавание образов

Это подробная инструкция по распознаванию образов в R с использованием глубокой сверточной нейронной сети, предоставляемой пакетом MXNet. В этой статье приведен воспроизводимый пример, как получить 97,5% точность в задаче распознавания лиц на R.

image


Читать полностью »

в 7:12, , рубрики: Блог компании ИТ-ГРАД, ИТ-ГРАД, машинное обучение

«Машинное обучение»: Потенциал и возможности - 1

/ фото Jaro Larnos CC

Облачные технологии широко применяются в самых разных научных сферах: как-то раз мы рассказывали от том, как облака используются в физике и астрономии, а также географии и генетике. Виртуальные инфраструктуры позволяют ученым обрабатывать огромное количество информации в кратчайшие сроки, что приводит к новым открытиям.

Но есть еще одна технология, способная изменить наше представление об обработке информации. Речь идет о машинном обучении, которое в последнее время приобрело особую популярность.
Читать полностью »

в 6:39, , рубрики: python, tutorial, ИНС, математика, машинное обучение, нейронные сети, обучение

Часть 1 — линейная регрессия

В первой части я забыл упомянуть, что если случайно сгенерированные данные не по душе, то можно взять любой подходящий пример отсюда. Можно почувствовать себя ботаником, виноделом, продавцом. И все это не вставая со стула. В наличии множество наборов данных и одно условие — при публикации указывать откуда взял данные, чтобы другие смогли воспроизвести результаты.

Градиентный спуск

В прошлой части был показан пример вычисления параметров линейной регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Параметры были найдены аналитически — Математика для искусственных нейронных сетей для новичков, часть 2 — градиентный спуск - 1, где Математика для искусственных нейронных сетей для новичков, часть 2 — градиентный спуск - 2 — псевдообратная матрица. Это решение наглядное, точное и короткое. Но есть проблема, которую можно решить численно. Градиентный спуск — метод численной оптимизации, который может быть использован во многих алгоритмах, где требуется найти экстремум функции — нейронные сети, SVM, k-средних, регрессии. Однако проще его воспринять в чистом виде (и проще модифицировать).

Читать полностью »

в 19:00, , рубрики: kaggle, Алгоритмы, Анализ и проектирование систем, Компьютерное зрение, конкурсы, машинное обучение, обработка изображений, распознавание изображений, свёрточная нейросеть

Kaggle — это платформа для проведения конкурсов по машинному обучению. На Хабре частенько пишут про неё: 1, 2, 3, 4, и.т.д.
Конкурсы на Kaggle интересные и практичные. Первые места обычно сопровождаются неплохими призовыми (топовые конкурсы — более 100к долларов). В последнее время на Kaggle предлагали распознавать:

И многое-многое другое.
Мне давно хотелось попробовать, но что-то всё время мешало. Я разрабатывал много систем, связанных с обработкой изображений: тематика близка. Навыки более лежат в практической части и классических Computer Vision (CV) алгоритмах, чем в современных Machine Learning техниках, так что было интересно оценить свои знания на мировом уровне плюс подтянуть понимание свёрточных сетей.
И вот внезапно всё сложилось. Выпало пару недель не очень напряжённого графика. На kaggle проходил интересный конкурс по близкой тематике.Я обновил себе комп. А самое главное — подбил vasyutka и Nikkolo на то, чтобы составить компанию.
Сразу скажу, что феерических результатов мы не достигли. Но 18 место из 1.5 тысяч участников я считаю неплохим. А учитывая, что это наш первый опыт участия в kaggle, что из 3х месяц конкурса мы участвовали лишь 2.5 недели, что все результаты получены на одной единственной видеокарте — мне кажется, что мы хорошо выступили.
О чём будет эта статья? Во-первых, про саму задачу и наш метод её решения. Во-вторых, про процесс решения CV задач. Я писал достаточно много статей на хабре о машинном зрении(1,2,3), но писанину и теорию всегда лучше подкреплять примером. А писать статьи по какой-то коммерческой задаче по очевидным причинам нельзя. Теперь наконец расскажу про процесс. Тем более что тут он самый обычный, хорошо иллюстрирующий как задачи решаются. В-третьих, статья про то, что идёт после решения идеализированной задаче в вакууме: что будет когда задача столкнётся с реальностью.
Kaggle – наша экскурсия в царство оверфита - 1
Читать полностью »

в 17:17, , рубрики: Алгоритмы, Блог компании Яндекс, лекции яндекса, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений, Программирование

Кажется, не проходит и дня, чтобы на Хабре не появлялись посты о нейронных сетях. Они сделали машинное обучение доступным не только большим компаниям, но и любому человеку, который умеет программировать. Несмотря на то, что всем кажется, будто о нейросетях уже всем все известно, мы решили поделиться обзорной лекцией, прочитанной в рамках Малого ШАДа, рассчитанного на старшеклассников с сильной математической подготовкой.

Материал, рассказанный нашим коллегой Константином Лахманом обобщает историю развития нейросетей, их основные особенности и принципиальные отличия от других моделей, применяемых в машинном обучении. Также речь пойдёт о конкретных примерах применения нейросетевых технологий и их ближайших перспективах. Лекция будет полезна тем, кому хочется систематизировать у себя в голове все самые важные современные знания о нейронных сетях.

Константин klakhman Лахман закончил МИФИ, работал исследователем в отделе нейронаук НИЦ «Курчатовский институт». В Яндексе занимается нейросетевыми технологиями, используемыми в компьютерном зрении.

Под катом — подробная расшифровка со слайдами.
Читать полностью »

в 23:07, , рубрики: python, машинное обучение, мосты, обработка изображений, Петербург

Введение.

image
На той неделе darkk описал свой подход к проблеме распознавания состояния моста(сведён/разведён).

Алгоритм, описанный в статье использовал методы компьютерного зрения для извлечения признаков из картинок и скармливал их логистической регрессии для получения оценки вероятности того, что мост сведён.

В комментариях я попросил выложить картинки, чтобы можно было и самому поиграться. darkk на просьбу откликнулся, за что ему большое спасибо.

В последние несколько лет сильную популярность обрели нейронные сети, как алгоритм, который умудряется в автоматическом режиме извлекать признаки из данных и обрабатывать их, причём делается это настолько просто с точки зрения того, кто пишет код и достигается такая высокая точность, что во многих задачах (~5% от всех задач в машинном обучении) они рвут конкурентов на британский флаг с таким отрывом, что другие алгоритмы уже даже и не рассматриваются. Одно из этих успешных для нейронных сетей направлений — работа с изображениями. После убедительной победы свёрточных нейронных сетей на соревновании ImageNet в 2012 году публика в академических и не очень кругах возбудилась настолько, что научные результаты, а также програмные продукты в этом направлении появляются чуть ли не каждый день. И, как результат, использовать нейронные сети во многих случаях стало очень просто и они превратились из "модно и молодёжно" в обыкновенный инструмент, которым пользуются специалисты по машинному обучению, да и просто все желающие.

Читать полностью »

1...1020...240241242...250260...268
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