Привет, давно не виделись. В этом посте мне хотелось бы рассказать о таком относительно новом понятии в машинном обучении, как transfer learning. Так как я не нашел какого-либо устоявшегося перевода этого термина, то и в названии поста фигурирует хоть и другой, но близкий по смыслу термин, который как бы является биологической предпосылкой к формализации теории передачи знаний от одной модели к другой. Итак, план такой: для начала рассмотрим биологические предпосылки; после коснемся отличия transfer learning от очень похожей идеи предобучения глубокой нейронной сети; а в конце обсудим реальную задачу семантического хеширования изображений. Для этого мы не будем скромничать и возьмем глубокую (19 слоев) сверточную нейросеть победителей конкурса imagenet 2014 года в разделе «локализация и классификация» (Visual Geometry Group, University of Oxford), сделаем ей небольшую трепанацию, извлечем часть слоев и используем их в своих целях. Поехали.
Читать полностью »
Рубрика «машинное обучение» - 256
Нейропластичность в искусственных нейронных сетях
2015-03-20 в 7:19, admin, рубрики: big data, data mining, deep learning, inductive transfer, transfer learning, Алгоритмы, Блог компании Mail.Ru Group, глубокие сети, глубокое обучение, Компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети, нейропластичность, свёрточная нейросетьВаш персональный курс по Big Data
2015-03-16 в 13:13, admin, рубрики: big data, data mining, machine learning, python, анализ социальных сетей, Большие данные, математика, машинное обучение, Поисковые машины и технологии, социальные сети, метки: Big Data, Data Mining 
Привет!
После публикации нескольких статей по Big Data и Машинному обучению, ко мне пришло немало писем от читателей с вопросами. За последние несколько месяцев мне удалось помочь многим людям сделать быстрый старт, некоторые из них — уже решают прикладные задачи и делают успехи. А кто-то уже устроился на работу и занимается решением реальных задач. Моя цель — чтобы вокруг меня были умные люди, с которыми в том числе и я смогу работать в дальнейшем. Поэтому я хочу помочь тем, кто действительно хочет научиться решать настоящие задачи на практике. В сети присутствует большое количество мануалов о том, как стать ученым по данным (Data Scientist). В свое время я прошел все, что там есть. Однако, на практике порой нужны совсем другие знания. О том, какие именно навыки нужны — я расскажу в сегодняшней статье и постараюсь ответить на все Ваши вопросы.
Читать полностью »
Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №39 (9 — 15 марта 2015)
2015-03-15 в 15:58, admin, рубрики: big data, data mining, data science, data science digest, high scalability, machine learning, машинное обучение 
Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения.
Читать полностью »
Создание искусственного интеллекта
2015-03-12 в 11:07, admin, рубрики: Алгоритмы, искусственный интеллект, машинное обучение, прогнозирование, технологииВ результате своих изысканий я перестал для себя использовать фразу «искусственный интеллект» как слишком неопределенную и пришел к другой формулировке: алгоритм самообучения, исследования и применения найденных результатов для решения любых возможных к реализации задач.
Сформулируем аксиомы:
1. Все в мире можно посчитать по каким-нибудь правилам.
2. Расчет по правилу, это однозначная зависимость результата от исходных данных.
3. Любые однозначные зависимости можно находить статистически.
Читать полностью »
Архитектура системы машинного обучения защиты от рисков
2015-03-11 в 8:30, admin, рубрики: Блог компании Airbnb, машинное обучение, онлайн-риск, разработка, метки: онлайн-риск 
Бизнес нашей во многом строится на взаимном доверии между Airbnb, владельцами жилья и путешественниками. Поэтому мы стараемся создать одно из самых доверенных сообществ. Одним из инструментов построение такого сообщества стала система обзоров, которая помогает пользователям найти участников, заслуживших высокую репутацию.
Читать полностью »
Big Data как подростковый секс: все об этом говорят, но…
2015-03-10 в 14:51, admin, рубрики: big data, data mining, lazy data, Блог компании New Professions Lab, высокая производительность, зарплата, карьера, курс, машинное обучение, метки: Big data 
Студент в Big Data получает 70 тысяч рублей в месяц, а специалист с опытом 3-4 года — 250 тысяч рублей в месяц. Это те, например, кто умеет персонализировать предложения розницы, искать в соцсети человека по анкетным данным заявки на кредит или по списку посещённых сайтов вычислять новую симку старого абонента.
Мы решили сделать профессиональный курс по Big Data без «воды», маркетинга и всяких эджайлов, только хардкор. Позвали практиков из 7 крупных компаний (включая Сбербанк и Oracle) и устроили, фактически, хакатон длиной во весь курс. Недавно у нас прошел день открытых дверей по программе, где мы напрямую спросили практиков, что же есть Big Data в России, и как компании на деле используют большие данные. Ниже ответы. Читать полностью »
Курс по Big Data: три месяца на основные знания, и зачем это нужно
2015-03-10 в 14:51, admin, рубрики: big data, data mining, lazy data, Блог компании New Professions Lab, высокая производительность, зарплата, карьера, курс, машинное обучение, метки: Big data 
Студент в Big Data получает 70 тысяч рублей в месяц, а специалист с опытом 3-4 года — 250 тысяч рублей в месяц. Это те, например, кто умеет персонализировать предложения розницы, искать в соцсети человека по анкетным данным заявки на кредит или по списку посещённых сайтов вычислять новую симку старого абонента.
Мы решили сделать профессиональный курс по Big Data без «воды», маркетинга и всяких эджайлов, только хардкор. Позвали практиков из 7 крупных компаний (включая Сбербанк и Oracle) и устроили, фактически, хакатон длиной во весь курс. Недавно у нас прошел день открытых дверей по программе, где мы напрямую спросили практиков, что же есть Big Data в России, и как компании на деле используют большие данные. Ниже ответы. Читать полностью »
Машинное обучение — 2. Нелинейная регрессия и численная оптимизация
2015-03-10 в 9:22, admin, рубрики: mathcad, Блог компании Нерепетитор.ру, визуализация данных, конверсия сайтов, математика, машинное обучение, моделирование, модель конверсии, регрессияПрошел месяц с появления моей первой статьи на Хабре и 20 дней с момента появления второй статьи про линейную регрессию. Статистика по просмотрам и целевым действиям аудитории копится, и именно она послужила отправной точкой для данной статьи. В ней мы коротко рассмотрим пример нелинейной регрессии (а именно, экспоненциальной) и с ее помощью построим модель конверсии, выделив среди пользователей две группы.
Когда известно, что случайная величина y зависит от чего-то (например, от времени или от другой случайной величины x) линейно, т.е. по закону y(x)= Ax+b, то применяется линейная регрессия (так в прошлой статье мы строили зависимость числа регистраций от числа просмотров). Для линейной регрессии коэффициенты A и b вычисляются по известным формулам. В случае регрессии другого вида, например, экспоненциальной, для того чтобы определить неизвестные параметры, необходимо решить соответствующую оптимизационную задачу: а именно, в рамках метода наименьших квадратов (МНК) задачу нахождения минимума суммы квадратов (y(xi) — yi)2.
Итак, вот данные, которые будем использовать в качестве примера. Пики посещаемости (ряд Views, красный пунктир) приходятся на моменты выходя статей. Второй ряд данных (Regs, с множителем 100) показывает число читателей, выполнивших после прочтения определенное действие (регистрацию и скачивание Mathcad Express – с его помощью, к слову, вы сможете повторить все расчеты этой и предыдущих статей). Все картинки — это скриншоты Mathcad Express, а файл с расчетами вы можете взять здесь.
Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №38 (2 — 8 марта 2015)
2015-03-10 в 8:52, admin, рубрики: big data, data mining, data science, data science digest, high scalability, machine learning, машинное обучение 
Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения.
Читать полностью »
Седьмая ежегодная Летняя школа Microsoft Research по машинному обучению и интеллекту — сотрудничество с ACM Europe
2015-03-06 в 11:57, admin, рубрики: machine learning, microsoft, Microsoft Azure, microsoft research, Алгоритмы, Блог компании Microsoft, летняя школа, машинное обучение, наука, школаПривет!
Как мы писали ранее, 29 июля в Санкт-Петербурге в седьмой раз откроется ежегодная Летняя школа Microsoft Research по машинному обучению.
Обычно следующий за открывающим постом пост пишут, когда известны докладчики, но тут я не смог удержаться.
