Рубрика «машинное обучение» - 243

в 9:11, , рубрики: машинное обучение, мозг, философия разума

Машинное обучение втягивает в свою орбиту все новых энтузиастов. Таким энтузиастом стал я несколько лет назад. Я – представитель одной из групп «примкнувших», экономист с практикой работы с данными. Данные – всегда проблема в экономической науке (таковой и осталась, впрочем) и было легко купиться на мантру «большие данные». От больших данных было легко перейти, вслед за Гарнтером в 2016, к машинному обучению.

Учимся у машинного обучения (субботнее, философское) - 1

Чем больше занимаешься этой темой, тем более интересно становится, особенно в свете происходящих предсказаний типа наступления эры роботов, умных машин и т.п. И это не удивительно, что такие машины будут созданы, т.к. эволюция показывает, что человек учится расширять себя, создавая симбиоз человек-машина. Бывает идешь у своего забора, торчит гвоздь. Ох как трудно его забить без молотка. А молотком – раз и там. Поэтому не удивительно, что появляются такие же «помощники» для мозговой деятельности.

По ходу изучения темы, я не переставал думать о том, что, кажется, машинное обучение объясняет, как устроен наш разум. Ниже я перечислю уроки, которые я извлек о человеке, изучая машинное обучение. Не претендую на правоту, приношу извинения, если все это очевидно, буду рад, если материал позабавит, или если будут контр-примеры, чтобы начать (опять) жить верой в «непонятное». Кстати, у Вышки есть курс, где машинное обучение используется для понимания работы мозга.Читать полностью »

в 15:24, , рубрики: AlphaGo, deep learning, DeepMind, reinforcement learning, машинное обучение

Итак, пока наши новые повелители отдыхают, давайте я попробую рассказать как работает AlphaGo. Пост подразумевает некоторое знакомство читателя с предметом — нужно знать, чем отличается Fan Hui от Lee Sedol, и поверхностно представлять, как работают нейросети.
Читать полностью »

в 12:18, , рубрики: big data, data mining, generalized linear model, glm, linear model, linear regression, regularization, линейная регрессия, математика, машинное обучение, регуляризация, метки: ,

Машинное обучение шагает по планете. Искусственный интеллект, поскрипывая нейронными сетями, постепенно опережает людей в тех задачах, до которых успел дотянуться своими нейронами. Однако не стоит забывать и про простую модель линейной регрессии. Во-первых, потому что на ней построены многие сложные методы машинного обучения, включая нейронные сети. А, во-вторых, потому что зачастую прикладные бизнес-задачи легко, быстро и качественно решаются именно линейными моделями.
И для начала небольшой тест. Можно ли с помощью линейной модели описать:
— зависимость веса человека от его роста?
— длительность ожидания в очереди в магазине в разное время суток?
— посещаемость сайта в фазе экспоненциального роста?
— динамику во времени количества человек, ожидающих поезда на станции метро?
— вероятность, что клиент не оформит заказ на сайте в зависимости от его производительности?
Как вы догадываетесь, на все вопросы ответ будет «Да, можно». Так что линейные модели не так просты, как может показаться на первый взгляд. Поэтому давайте познакомимся с их богатым разнообразием.
Читать полностью »

в 16:52, , рубрики: big data, data science, Dota2, mail.ru, машинное обучение, хакатон, Хакатоны, метки:

6 дней назад около полуночи мы, команда «EC.Dota2» из четырех человек, начали работать над онлайн частью хакатона «Dota Science». Никто из нас ничего не знал об игре Dota2.

Сначала, хронологически, о первой, «онлайн» части. Есть сетка игр мирового финала «The Shanghai Major 2016». Нужно до матча предсказать его исход. Как показало время (но не описание конкурса), предсказывать нужно было матчи за 3, 4, 5 марта. Для обучения были даны исторические данные о матчах в Dota2 по разным прошлым турнирам с агрегированной информацией о каждом матче. Со среды пришлось начать недосыпать, т.к. все днем работают. Для онлайн этапа были разработаны две модели.

В качестве показателя качества прогноза использовалась следующая метрика: score=log2(p_winner)+1, где p_winner — предсказанная до начала матча вероятность победы команды, которая в результате победила.

Уроки участия в хакатоне «Dota Science» в рамках «Data Fest 2» - 1

Тут стоит сказать несколько слов о целях хакатона. Цель формальная — получить самую высокую относительно других оценку качества прогнозов. Цель, соответствующая смыслу Data Fest — построить самую лучшую, относительно других, модель для прогнозирования исхода матча методами машинного обучения.

Один выступающий в последний день Data Fest 2 (Nuker?) верно заметил, что «задачу машинного обучения всегда можно решить и без машинного обучения» (своими собственными нейронными сетями в голове). Кто использовал модели, кто использовал экспертный опыт, кто просто случайно играл? Неизвестно.

Финальная оценка первого этапа – среднее всех значений метрики качества для предсказанных вероятностей. Как показывает турнирная таблица первого этапа Хакатона, количество предсказаний на «команду» разнилось в 10-20 раз. Читать полностью »

в 9:27, , рубрики: big data, data mining, аналитика, математика, машинное обучение, нейросети, Хабрахабр API

Сегодня, когда во всех деревнях и сёлах идёт нейрореволюция, мы всё больше убеждаемся, что нейросети — это чистая магия и манна-небесная. Их стали использовать везде и всюду, и даже встроили в Excel. Неявно, при виде сложной задачи многим представляется следующая картина:

Введение в практическую аналитику, или что общего у нейронных сетей с таблетками для похудения - 1

И сегодня мы займёмся совмещением приятного с полезным: разберём интересную (практическую) аналитическую задачу и заодно проанализируем ряд факторов, определяющих (не-)применимость нейронных сетей к аналитическим задачам.

Представьте, вы работаете аналитиком в какой-нибудь компании, которой важен её облик на Хабре (условно назовём её Почта.com). И тут к вам приходит девушка из PR-отдела и говорит: "Мы с менеджерами определили в качестве важного KPI нашего бренда Хабра-рейтинг компании. У нас есть бюджет и мы хотим понять, как его распределить, чтобы максимизировать Хабра-индекс. Нам нужно, чтобы ты определил ключевые факторы, которые на него влияют и вывел наиболее разумную стратегию. Попробуй там какие-нибудь нейросети".

Во время этой речи у вас начинает дергаться глаз, но спустя пару минут составляете список вопросов для анализа:

  • Q1: Какие ключевые факторы влияют на Хабра-индекс компании?
  • Q2: Где найти данные?
  • Q3: Какой будет оптимальная стратегия согласно восстановленной эмпирической зависимости?

Структура статьи

  1. Определяем потенциальные факторы
  2. Сбор данных
  3. Эффект кармы и рейтинга подписчиков и работников
  4. Финальная формула
  5. Анализ применимости нейросетей
  6. Анализ оптимальной стратегии

Читать полностью »

в 3:42, , рубрики: big data, GAN, lasagne, python, theano, машинное обучение, нейронные сети

Generative adversarial networks (GAN) пользуются все большей популярностью. Многие говорят о них, кто-то даже уже использует… но, как выясняется, пока мало кто (даже из тех кто пользуется) понимает и может объяснить. ;-)
Давайте разберем на самом простом примере, как же они работают, чему учатся и что на самом деле порождают.Читать полностью »

в 7:26, , рубрики: Блог компании Университет ИТМО, машинное обучение, Университет ИТМО

Машинное обучение: Вопросы и ответы - 1

Как вы уже успели заметить, мы достаточно часто обращаем внимание на тему машинного обучения. Так, мы рассказывали о глубоком обучении, писали о работе с данными и адаптировали различные подборки источников по теме: 1, 2, 3.

Сегодня мы решили посмотреть на наиболее интересные вопросы и ответы по теме машинного обучения на ресурсе Quora.Читать полностью »

в 6:24, , рубрики: bayes by backprop, python, Алгоритмы, байесовский подход, математика, машинное обучение, теория вероятностей

То, о чем я попытаюсь сейчас рассказать, выглядит как настоящая магия.

Если вы что-то знали о нейронных сетях до этого — забудьте это и не вспоминайте, как страшный сон.
Если вы не знали ничего — вам же легче, полпути уже пройдено.
Если вы на «ты» с байесовской статистикой, читали вот эту и вот эту статьи из Deepmind — не обращайте внимания на предыдущие две строчки и разрешите потом записаться к вам на консультацию по одному богословскому вопросу.

Итак, магия:
Байесовская нейронная сеть — потому что а почему бы и нет, черт возьми (часть 1) - 1

Слева — обычная и всем знакомая нейронная сеть, у которой каждая связь между парой нейронов задана каким-то числом (весом). Справа — нейронная сеть, веса которой представлены не числами, а демоническими облаками вероятности, колеблющимися всякий раз, когда дьявол играет в кости со вселенной. Именно ее мы в итоге и хотим получить. И если вы, как и я, озадаченно трясете головой и спрашиваете «а нафига все это нужно» — добро пожаловать под кат.

Читать полностью »

в 15:59, , рубрики: data fest, data mining, data science, kaggle, mail.ru, Алгоритмы, анализ данных, Блог компании Mail.Ru Group, конференция, машинное обучение

Приглашаем на Data Fest 5 и 6 марта - 1

5 и 6 марта в московском офисе компании Mail.Ru Group состоится Data Fest2 — двухдневная серия митапов российских Data Science-сообществ Moscow Data Fest и Moscow Data Science. Data Fest2 — это конференция, на которой участникам представится возможность познакомиться с разными направлениями в современном анализе данных: от сугубо практических вопросов внедрения результатов исследований до самых последних теоретических разработок в анализе текстов и глубоком обучении.

В рамках конференции также пройдут два мероприятия, где все участники смогут проявить себя: хакатон для желающих посоревноваться друг с другом в предсказании исхода турнира по Dota 2 и питч-постер сессия для исследователей, где можно будет представить результаты своих исследований и разработок.
Читать полностью »

в 19:24, , рубрики: caffe, Блог компании Recognitor, машинное обучение, обработка изображений, распознавание автомобильных номеров, распознавание номеров, распознавание номеров вагонов, свёрточные сети, сегментация изображений, сегментация легких на флюрографии, метки: , ,

Недавно ZlodeiBaal опубликовал статью «Нейрореволюция в головах и сёлах», в которой привел обзор возможностей современных нейронных сетей. Самым интересным, на мой взгляд, является подход с использованием сверточных сетей для сегментации изображений, про этот подход и пойдет речь в статье.

segnet.png

Уже давно появилось желание изучить сверточные сети и узнать что-то новое, к тому же под рукой есть несколько последних Tesla K40 с 12Гб памяти, Tesla c2050, обычные видеокарты, Jetson TK1 и ноутбук с мобильной GT525M, интереснее всего конечно попробовать на TK1, так как его можно использовать практически везде, хоть на столб фонарный повесить. Самое первое с чего начал, это распознавание цифр, тут конечно удивить нечем, цифры уже давно неплохо распознаются сетями, но при этом постоянно возникает потребность в новых приложениях, которые должны что-то распознавать: номера домов, номера автомобилей, номера вагонов и т.д. Все бы хорошо, но задача распознавания цифр является лишь частью более общих задач.
Читать полностью »

1...1020...242243244...250...259
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