Рубрика «машинное обучение» - 258

в 9:55, , рубрики: algorithms, coursera, data analysis, data mining, machine learning, MOOC, programming, social network analysis, Алгоритмы, анализ данных, анализ соцсетей, дистанционное образование, машинное обучение, Учебный процесс в IT

Скорее всего, если вы зашли на Хабр и читаете эту статью, то хоть раз в жизни да слышали про MOOC-курсы.

Но если все же не слышали, то MOOC (по-русски принято произносить «мук») означает «Massive Open Online Course» — массовый открытый онлайн-курс. Это настоящий феномен в образовании XXI века. Газета «New York Times» назвала даже 2012 год «годом MOOC» в связи с появлением на рынке дистанционного образования 3-х «китов» — Coursera, Udacity и EdX. MOOC-ам посвящено множество статей, кто-то видит в них будущее образования, кто-то, наоборот, угрозу. Пытаются также предсказать «традиционную» и «дистанционную» составляющии обучения будущего.

Обзор некоторых MOOC Coursera по компьютерным наукам - 1 Обзор некоторых MOOC Coursera по компьютерным наукам - 2 Обзор некоторых MOOC Coursera по компьютерным наукам - 3
Обзор некоторых MOOC Coursera по компьютерным наукам - 4 Обзор некоторых MOOC Coursera по компьютерным наукам - 5 Обзор некоторых MOOC Coursera по компьютерным наукам - 6

Однако в этой статье я не буду обсуждать перспективы развития дистанционного образования, а расскажу про свой опыт знакомства с курсами на платформе Coursera. Эти курсы будут полезны студентам, изучающим прикладную математику и информатику, в особенности анализ данных. Многое из того, что мне дали эти курсы, как я потом понял — это знания, которыми должен обладать любой уважающий себя исследователь данных (так я предпочитаю переводить профессию Data Scientist).
Читать полностью »

в 11:32, , рубрики: DoCoMo, Google, Google Translate, microsoft, skype, Skype Translate, машинное обучение, машинный перевод, распознавание речи, системы перевода

Новая функция станет ответом на Skype Translate

Google работает над системой перевода речи в реальном времени - 1«Нью-Йорк таймс» сообщает, что компания Google собирается выпустить обновлённую версию приложения Google Translate для мобильных устройств на операционной системе Android. В приложение добавят возможность синхронного перевода речи. Официального объявления от Google пока не поступало.

На данный момент Google Translate уже умеет переводить речь человека, но функция далека от того, о чём мечтали авторы научной фантастики. Смартфон нужно поставить на запись и ждать, когда будет готов машинный перевод.

В обновлении добавят систему, которая будет распознавать речь нескольких наиболее распространённых языков и преобразовывать её в текст. Перевод будет готов немедленно.
Читать полностью »

в 13:23, , рубрики: big data, data mining, Блог компании Яндекс, Большие данные, Исследования и прогнозы в IT, матрикснет, машинное обучение, Облачные вычисления, яндекс

Только что в Париже на конференции La Web Яндекс объявил об открытии нового важного направления своей деятельности — по коммерческой обработке больших данных — Yandex Data Factory.

Мы верим, что обработка больших данных — это часть нового витка технической революции, который сделает всё человечество ещё более эффективным и приведёт нас к будущему, которое мы сейчас ещё даже не можем до конца представить. И в нём работа с большими объёмами данных будет не менее важным и распространённым, чем выработка электричества или железные дороги сегодня.

Yandex Data Factory - 1

Перед публичным запуском Yandex Data Factory мы провели несколько пилотных проектов с компаниями-партнёрами. Для компании, обслуживающей линии электропередач, в Yandex Data Factory создали систему, которая анализирует сделанные беспилотниками снимки и автоматически выявляет угрозы: например, деревья, растущие слишком близко к проводам. А для автодорожного агентства проанализировали данные о загруженности дорог, качестве покрытия, средней скорости движения транспорта и аварийности. Это позволило в режиме реального времени составлять прогноз заторов на дорогах на ближайший час и выявлять участки с высокой вероятностью ДТП.
Читать полностью »

в 13:23, , рубрики: big data, data mining, Блог компании Яндекс, Большие данные, Исследования и прогнозы в IT, матрикснет, машинное обучение, Облачные вычисления, яндекс

Только что в Париже на конференции La Web Яндекс объявил об открытии нового важного направления своей деятельности — по коммерческой обработке больших данных — Yandex Data Factory.

Мы верим, что обработка больших данных — это часть нового витка технической революции, который сделает всё человечество ещё более эффективным и приведёт нас к будущему, которое мы сейчас ещё даже не можем до конца представить. И в нём работа с большими объёмами данных будет не менее важным и распространённым, чем выработка электричества или железные дороги сегодня.

Яндекс открывает новое направление своей деятельности — Yandex Data Factory - 1

Перед публичным запуском Yandex Data Factory мы провели несколько пилотных проектов с компаниями-партнёрами. Для компании, обслуживающей линии электропередач, в Yandex Data Factory создали систему, которая анализирует сделанные беспилотниками снимки и автоматически выявляет угрозы: например, деревья, растущие слишком близко к проводам. А для автодорожного агентства проанализировали данные о загруженности дорог, качестве покрытия, средней скорости движения транспорта и аварийности. Это позволило в режиме реального времени составлять прогноз заторов на дорогах на ближайший час и выявлять участки с высокой вероятностью ДТП.
Читать полностью »

в 12:30, , рубрики: big data, data mining, автомобили, лингвистический анализ, машинное обучение, пьянству бой

Эпиграф:
— Пил?
— Не пил!
— Скажи Гибралтар.
— Пил.

Тема немного курьезная, но мне кажется, что именно таких в последнее время не хватает на Хабре. Особенно в пятницу.

Немцы создали библиотеку пьяных аудиозаписей - 1

Итак, немецкие ученые из двух университетов Мюнхена создали базу аудизаписей, где записа речь 162-х людей в состояние алкогольного опьянения. Данные собирались с 2007 года по 2009 и теперь на основании базы данных создается языковой корпус (статья о корпусах на Вики) Alcohol Language Corpus (ALC).Читать полностью »

в 8:08, , рубрики: искусственный интеллект, машинное обучение, Программирование

Вступление

Эта публикация является первой частью краткого вступления с иллюстрациями в вероятностное программирование, которое является одним из современных прикладных направлений машинного обучения и искусственного интеллекта. Во время написания этой публикации я с радостью обнаружил, что на Хабрахабре совсем недавно уже была статья о вероятностном программировании с рассмотрением прикладных примеров из области теории познания, хотя, к сожалению, в русскоговоряющем Интернете пока мало материалов на эту тему.

Я, автор, Юра Перов, занимаюсь вероятностным программированием в течение уже двух лет в рамках своей основной учебно-научной деятельности. Продуктивное знакомство с вероятностным программированием у меня сложилось, когда будучи студентом Института математики и фундаментальной информатики Сибирского федерального университета, я проходил стажировку в Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта в Массачусетском технологическом институте под руководством профессора Джошуа Тененбаума и доктора Викаша Мансингхи, а затем продолжилось на Факультете технических наук Оксфордского университета, где на данный момент я являюсь студентом-магистром под руководством профессора Френка Вуда.

Вероятностное программирование я люблю определять как компактный, композиционный способ представления порождающих вероятностных моделей и проведения статистического вывода в них с учетом данных с помощью обобщенных алгоритмов. Хотя вероятностное программирование не вносит много фундаментального нового в теорию машинного обучения, этот подход привлекает своей простотой: «вероятностные порождающие модели в массы!»

«Обычное» программирование

Для знакомства с вероятностным программирование давайте сначала поговорим об «обычном» программировании. В «обычном» программировании основой является алгоритм, обычно детерминированный, который позволяет нам из входных данных получить выходные по четко установленным правилам.Читать полностью »

в 19:57, , рубрики: big data, data mining, data science, digital october, new professions lab, Блог компании New Professions Lab, лаборатория новых профессий, машинное обучение, мероприятие, образование, образование 2.0, продюсер онлайн-курсов

Если вы интересуетесь современными технологиями в образовании, то вы, вероятно, уже знаете про Knewton. Если это не так, то информация ниже будет вам полезна!

Почему это важно?

Компания Knewton известна тем, что одна из первых стала активно применять технологии анализа данных в сфере образования. В результате этой работы была создана адаптивная образовательная платформа, которую можно подключить к любой современной системе управления учебным процессом (LMS).

Адаптивное обучение, или несколько слов о Knewton - 1
Читать полностью »

в 13:20, , рубрики: azure, azure ml, data mining, machine learning, Microsoft Azure, sentiment analysis, машинное обучение, Облачные вычисления

В этом посте я расскажу, как можно использовать Microsoft Azure Machine Learning для анализа тональности текста, а также с какими проблемами можно столкнуться в процессе использования Azure ML и как их можно обойти.

Что такое анализ тональности хорошо описано в статье «Обучаем компьютер чувствам (sentiment analysis по-русски)».
Нашей целью будет являться построение веб-сервиса, который принимает на вход некоторый текст и возвращает в ответ 1, если этот текст носит позитивный характер, и -1 — если негативный. Microsoft Azure Machine Learning идеально (почти) подходит для этой задачи, так как там есть встроенная возможность опубликовать результаты вычислений как веб-сервис и поддержка языка R — это избавляет от необходимости писать свои костыли и настраивать свою виртуальную машину/веб-сервер. В общем, все преимущества облачных технологий. К тому же, совсем недавно было объявлено, что все желающие могут попробовать Azure ML даже без аккаунта Azure и кредитной карточки — необходим только Microsoft Account.
Читать полностью »

в 9:25, , рубрики: машинное обучение, Программирование, решение задач

Немного воды

Уже более полутора лет назад прошла новость о том, что «DARPA намерено совершить революцию в машинном обучении». Конечно, DARPA всего лишь выделила деньги на исследовательскую программу, связанную с вероятностным программированием. Само же вероятностное программирование существует и развивается без DARPA достаточно давно, причем исследования ведутся, как в ведущих университетах, таких как MIT, так и в крупных корпорациях, таких как Microsoft. И вовсе не зря DARPA, Microsoft, MIT и т.д. обращают пристальное внимание на эту область, ведь она по-настоящему перспективна для машинного обучения, а, может, и для искусственного интеллекта в целом. Говорят, что вероятностное программирование для машинного обучения будет играть ту же роль, что и высокоуровневые языки для обычного программирования. Мы бы привели другую параллель – с ролью Пролога, которую он сыграл для старого доброго ИИ. Вот только в Рунете по данной теме до сих пор можно найти лишь единичные ссылки, и то в основном содержащие лишь описания общих принципов. Возможно, это связано с тем, что потенциал вероятностного программирования еще только начал раскрываться и оно не стало основным трендом. Однако на что же способны или будут способны вероятностные языки?
Читать полностью »

в 9:24, , рубрики: machine learning, microsoft, Microsoft Azure, Алгоритмы, Блог компании Microsoft, машинное обучение

Мы уже писали о машинном обучении как сервисе в облаке Microsoft Azure здесь. И, совсем недавно, Microsoft решили открыть (как ранее с Azure Web Sites) возможность бесплатного тестирования этого тестирования без аккаунта Microsoft Azure, без кредитной карты. Отличная возможность посмотреть, что умеет Machine Learning в облаке.

Машинное обучение как сервис — бесплатно и в облаке
Читать полностью »

1...1020...257258259...263
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