Рубрика «машинное обучение» - 37

Мир машинного обучения продолжает стремительно развиваться. Всего за год технология может стать мейнстримом, и разительно измениться, придя в повседневность.

За прошедший год-полтора, одной из таких технологий, стали фреймворки выполнения моделей машинного обучения. Не то, что их не было. Но, за этот год, те которые были — стали сильно проще, удобнее, мощнее.

Как запихать нейронку в кофеварку - 1

В статье я попробую осветить всё что повылезало за последнее время. Чтобы вы, решив использовать нейронную сеть в очередном калькуляторе, знали куда смотреть.
Читать полностью »

Принципиально новый метод позволяет тренировать ИИ практически без данных - 1
Мифический носорогоединорог. MS TECH / PIXABAY

Обучение «менее чем с одной» попытки помогает модели идентифицировать больше объектов, чем количество примеров, на которых она тренировалась.

Как правило, машинное обучение требует множества примеров. Чтобы ИИ-модель научилась распознавать лошадь, вам потребуется показать ей тысячи изображений лошадей. Поэтому технология настолько вычислительно затратна и сильно отличается от человеческого обучения. Ребенку зачастую нужно увидеть всего несколько примеров объекта, или даже один, чтобы научиться распознавать его на всю жизнь.Читать полностью »

Почему с помощью обычного полнотекстового поиска сложно искать очень короткие документы и как быть, если хочется это сделать.

Как построить полнотекстовый поиск с помощью нейронных сетей - 1

Читать полностью »

Нейроэволюция киберкальмаров. Перезагрузка графики - 1

С интересом слежу за темой симуляции живого посредством компьютерных программ. Нейросети демонстрируют огромный прогресс переваривая гигабайты информации.
Обучение нейронных сетей, в части требуемых ресурсов, далеко ушло от среднего по мощности настольного компьютера. Поэтому всегда интересны "игрушечные" проекты с быстрой обратной связью в части обучения нейросетей. А лучше всего, чтобы нейросеть сама и обучалась без заметных усилий со стороны разработчика. Этой весной был приятно удивлен обнаружив статью Job Talle о нейроэволюции кальмаров.

Читать полностью »

Последнее десятилетие в области компьютерных технологий ознаменовалось началом новой «весны искусственного интеллекта». Впрочем, ситуацию в индустрии в наши дни можно, наверное, охарактеризовать уже не как весну, а полноценное «лето ИИ». Судите сами, за последние неполные 10 лет только в области обработки естественного языка (Natural language processing, NLP) произошли уже две настоящие технологические революции. Появившаяся в результате второй из них модель GPT-3 произвела настоящий фурор не только в технологических медиа, но стала знаменитой далеко за пределами научного сообщества. Например, GPT-3 написала для издания «The Guardian» эссе о том, почему ИИ не угрожает людям. GPT-3 сочиняет стихи и прозу, выполняет переводы, ведёт диалоги, даёт ответы на вопросы, хотя никогда специально не училась выполнять эти задачи. До недавних пор все возможности GPT-3 могли по достоинству оценить лишь англоязычные пользователи. Мы в Сбере решили исправить эту досадную оплошность. И сейчас расскажем вам, что из этого получилось.

Сбер выложил русскоязычную модель GPT-3 Large с 760 миллионами параметров в открытый доступ - 1
Источник изображения
Читать полностью »

Один из ключевых фундаментальных принципов обработки данных, согласно GDPR, это право человека на объяснение принятого решения и честность этого решения.

И сегодня мы поговорим о том, что же такое честность модели машинного обучения.

Заметки Дата Сатаниста: честность модели - 1


Картинка взята отсюда

И разберем на простом примере выдачи кредитов: какие проблемы могут возникнуть, какие подходы к ним бывают и что из этого обычно получается.

Задача: по данным пользователя выдать решения и вероятности того, что не произойдет дефолта кредита. Причем таким образом, чтобы наши модели машинного обучения не попали под раздачу со всеми законами о дискриминации.Читать полностью »

image alt

Всем привет! Мы активные студенты НГТУ им. Р.Е. Алексеева, и мы хотим рассказать о своем опыте участия в хакатонах и создании IT-решений с использованием набора инструментов Intel – OpenVINO (Open Visual Inference & Neural Network Optimization) – отличной палочки-выручалочки при разработке систем видеоаналитики.

Для начала расскажем немного о себе. Мы студенты 3 курса ИРИТ, кафедра «Информатика и систем управления» – Татьяна Бородина, Тимофей Карклин, Александр Зенкин и Владимир Салтыков. С 1 курса мы активно участвуем в различных конкурсах IT-сферы, создав команду MirITeam[Прим. модератора: ссылка убрана, чтобы не нарушать правила. Google it.] – команду молодых и целеустремленных ребят. Мы разрабатываем стартапы в области компьютерного зрения и видеоаналитики, выступаем на научных конференциях и очень любим Хакатоны, их атмосферу и дух соревнования, где быстро нужно разработать хорошее, качественное решение, привнести в него «изюминку», и успешно (из опыта – это очень и очень важно) защитить свой проект перед жюри. Это ценный опыт реализации инновационных идей, получения новых знаний и качеств и, конечно же, командного сотрудничества.

Поделимся впечатлениями о последнем хакатоне, где мы участвовали –региональном этапе Всероссийского конкурса «Цифровой прорыв», где в рамках кейса ПАО «Ростелеком» мы занялись разработкой системы мониторинга за поведением студента во время экзамена год назад и предположить не могли, что это будет актуально и даже прикольно – сами выступаем в рамках испытуемых.

Читать полностью »

Одни считают, что образовательные YouTube-каналы и подкасты по определению не могут дать глубоких знаний, другие — находят там новые идеи и черпают вдохновение. Мы решили разобраться, что смотрят опытные разработчики и те, кто только начинают учебный процесс в IT.

Сегодня остановимся на общих темах, а в следущий раз — перейдем к специализированным.

Главное — не воспринимать эти рекомендации как единственные в своем роде. Что-то новое для себя вы точно найдете — как с точки зрения общей культуры программирования, так и некоторых аспектов computer science. Но не стоит ждать от авторов этих каналов чего-то невозможного.

Читать полностью »

На критику деятельности «апскейлеров», опубликованную в одном из топовых научпоп изданий, гиковское сообщество отреагировало ярким обсуждением темы. Рассказываем, что к чему.

Автор фотографии: Jonathan Petersson. Источник: Unslpash.com
Автор фотографии: Jonathan Petersson. Источник: Unslpash.com

[У нас на Хабре] — интервью с инженерами аудиосистем и отчеты с выставок.

Что случилось

Читать полностью »

В этом дайджесте — обновления Android, собственный движок для игр, симуляция волос и создание VHS-эффектов, No-Code платформы машинного обучения и доходы приложений. Приятного чтения!

Дайджест интересных материалов для мобильного разработчика #364 (27 сентября — 4 октября) - 1Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js