Рубрика «машинное обучение» - 41

в 13:15, , рубрики: big data, data mining, data science, fairness, machine learning, ruvds_статьи, анализ данных, Блог компании RUVDS.com, машинное обучение, честность

Заметки Датасатаниста: что делать, если перед вами оказалась NP-полная задача - 1

Наверное, каждый сталкивался с тем, что приходилось столкнуться с какой-то сложной задачей, решение к которой не удавалось подобрать не то что сразу — а даже после долгих упорных часов работы или дней. Об одном из классов таких задач — NP-полных, мы сегодня и поговорим.

А вообще реально ли встретить такие задачи в обычной жизни? На самом деле, они возникают в огромном ряде случаев: комбинаторика, графы и сети, выполнение логических формул, работа с картами, оптимальные загрузки, отображения, задачи дискретной оптимизации, нахождение самых длинных последовательностей, поиск равных сумм и многие задачи на множества! И это далеко не полный список.

Под катом неформальный гайд — как понять, что перед вам может быть NP задача и что делать, если это именно она и оказалась. Сегодня мы атакуем этот вопрос с практической стороны.
Читать полностью »

в 9:01, , рубрики: BERT, yati, Блог компании Яндекс, искусственный интеллект, команда яндекс.поиска, машинное обучение, поиск яндекса, поисковые технологии, Разработка веб-сайтов, трансформеры, яндекс

Привет. Меня зовут Саша Готманов, я руковожу группой нейросетевых технологий в поиске Яндекса. На YaC 2020 мы впервые рассказали о внедрении трансформера — новой нейросетевой архитектуры для ранжирования веб-страниц. Это наиболее значимое событие в нашем поиске за последние 10 лет. 

Сегодня я расскажу читателям Хабра, в чём заключается иллюзия «поиска по смыслу», какой путь прошли алгоритмы и нейросети в ранжировании и какие основные сложности стоят перед теми, кто хочет применить для этой задачи трансформеры и даже заставить их работать в рантайме. 

Читать полностью »

в 9:12, , рубрики: ruvds_прямые эфиры, биоинформатика, Биотехнологии, Блог компании RUVDS.com, вычислительная биология, машинное обучение, Научно-популярное

Пару дней назад на нашем ютубе выступала Алсу Миссарова, выпускница мехмата МГУ, PhD по системной биологии (functional genomics in yeast) в Universitat Ponepu Fabra в Барселоне. Сейчас Алсу постдок в лабе JOhn Marioni (EBI, Cambridge, UK), занимается single cell RNA-seq and интеграцией со spatial transcriptomics.

Алсу сделала очень краткое введение в то, что такое биоинформатика и чем это отличается от вычислительной биологии. Делимся с вами записью и расшифровкой эфира: мы надеемся, что это вводная к целой серии спикеров, которые занимаются биоинформатикой.

Меня зовут Алсу Миссарова. Меня просили рассказать про биоинформатику – в частности, какие задачи я решаю, какого рода данные я обрабатываю, какого рода задачи есть в вычислительной биологии для технарей, для людей с уклоном в computer science, data analysis и так далее.
Читать полностью »

в 16:38, , рубрики: 3d, Augmented reality, computer vision, machine learning, open data science, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, дополненная реальность, Компьютерное зрение, машинное обучение, обработка изображений

Шесть степеней свободы: 3D object detection и не только - 1

Читать полностью »

в 6:34, , рубрики: devops, Edge TPU, Google Edge, Google TPU, gyrfalcon, inference, MNN, myriad, ncnn, ONNX, ONNX runtime, ONNX.js, opencv, OpenVINO, pytorch, Pytorch mobile, Tencent cnn, TensorFlow, Tensorflow lite, tensorrt, TorchScript, triton, Анализ и проектирование систем, Блог компании Recognitor, Компьютерное железо, машинное обучение

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 »

в 11:59, , рубрики: Madrobots, MIT, mnist, technologyreview, Блог компании Madrobots, единорог, ИИ, искусственный интеллект, машинное обучение

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 »

в 10:55, , рубрики: machine learning, nlp (natural language processing), Алгоритмы, деревья поиска, машинное обучение, поисковые технологии, полнотекстовый поиск

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 »

в 14:11, , рубрики: Дизайн игр, искусственная жизнь, искусственный интеллект, Компьютерная анимация, машинное обучение, нейронные сети, разработка игр, симуляция жизни, спайковые нейронные сети, эволюционное моделирование

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 »

в 7:00, , рубрики: AIJourney, GPT-2, gpt-3, natural language processing, Блог компании SberDevices, Блог компании Сбер, генеративные модели, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, трансформеры

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 »

в 9:12, , рубрики: data mining, data science, fairness, machine learning, анализ данных, Блог компании RUVDS.com, искусственный интеллект, математика, машинное обучение, честность

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 »

1...1020...404142...5060...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