Рубрика «машинное обучение» - 41
10 полезных расширений для дата-сайентистов
2021-02-23 в 10:13, admin, рубрики: data science, jupyter notebook, machine learning, skillfactory, Блог компании SkillFactory, искусственный интеллект, Лайфхаки для гиков, машинное обучение, Программирование, расширения
Каждый специалист по Data Science тратит большую часть своего времени на визуализацию данных, их предварительную обработку и настройку модели на основе полученных результатов. Для каждого исследователя данных именно эти моменты – самая сложная часть процесса, поскольку хорошую модель можно получить при условии, что вы точно выполните все эти три шага. И вот 10 очень полезных расширений Jupyter Notebook, которые помогут вам выполнить эти шаги.
Как с помощью машинного обучения выращивают каннабис и помидорки
2021-02-20 в 9:10, admin, рубрики: fermata, арготех, Биотехнологии, Блог компании RUVDS.com, Валерия коган, каннабис, машинное обучение, Научно-популярное, помидорыВ этой неделе на нашем youtube-канале выступала Валерия Коган — выпускница физтеха, со-основательница стартапов Fermata и Smartomica.
Лере пришла идея контролировать растения в теплицах за счет машинного обучения, когда ее знакомые рассказали ей о своих проблемах с массовым выращивании огурцов и помидоров. Тогда она с приятелями основала Fermata и начала разрабатывать платформу для мониторинга растений в реальном времени.
В 2019-ом компания привлекла $1,1 млн инвестиций от частного инвестора, а уже в в марте 2020-го, в ходе раунда А получила еще $3,7 млн. инвестиций от британского фонда Massa Innovations и нескольких частных инвесторов.
Кроме агротеха, Лера занимается разработкой новых методов диагностики рака и является приглашенным ученым в Roswell Park Cancer Institute. В Smartomica они разрабатывает технологии анализа медицинских и научных данных для диагностики и лечения онкологических пациентов
Делимся с вами расшифровкой и записью эфира.
Читать полностью »
Как тебе такое, Джефф Безос?
2021-02-16 в 11:40, admin, рубрики: автоматизация, бесконтактные платежи, Блог компании X5 Retail Group, Большие данные, будущее здесь, будущее наступило, инженерные системы, машинное обучение, ритейлПодробности разработки “Пятерочки" на автопилоте от Х5 Retail Group
Начало работы с нейронными сетями
2021-02-14 в 21:56, admin, рубрики: book, java, network, neural, programming, машинное обучение, оопВ этой главе мы познакомимся с нейронными сетями и узнаем для чего они были спроектированы. Эта глава служит фундаментом для последующих глав, в то время как эта показывает базовые понятия нейронных сетей. В этой главе мы покроем следующие темы:
-
Искусственные нейроны
-
Весы(weights) и смещения(biases)
-
Активационные функции(activation functions)
-
Слои нейронов(layers)
-
Реализация нейронной сети на Java
Раскрывая нейронные сети
Анонс: как с помощью машинного обучения выращивают каннабис и помидорки
2021-02-14 в 17:00, admin, рубрики: fermata, ml, ruvds_прямые эфиры, Биотехнологии, Блог компании RUVDS.com, будущее здесь, Валерия коган, машинное обучение, сельское хозяйство, теплицы, умные теплицыЗавтра, в 20:00 в наших соцсетях выступит Валерия Коган — выпускница физтеха, со-основательница стартапов Fermata и Smartomica.
Лера пришла идея контролировать растения в теплицах за счет машинного обучения, когда ее знакомые рассказали ей о своих проблемах с массовым выращивании огурцов и помидоров. Тогда она с приятелями основала Fermata и начала разрабатывать платформу для мониторинга растений в реальном времени.
В 2019-ом компания привлекла $1,1 млн инвестиций от частного инвестора, а уже в в марте 2020-го, в ходе раунда А получила еще $3,7 млн. инвестиций от британского фонда Massa Innovations и нескольких частных инвесторов.
Кроме агротеха, Лера занимается разработкой новых методов диагностики рака и является приглашенным ученым в Roswell Park Cancer Institute. В Smartomica они разрабатывает технологии анализа медицинских и научных данных для диагностики и лечения онкологических пациентов
Читать полностью »
Рецепт обучения нейросетей
2021-02-05 в 21:26, admin, рубрики: AI, data engineering, neural networks, python, TensorFlow, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, нейросеть, переобучение нейросети, рекуррентная нейросеть, свёрточные сети, статистикаПеревод статьи A Recipe for Training Neural Networks от имени автора (Andrej Karpathy). С некоторыми дополнительными ссылками.
Также доступна версия на украинском языке в личном блоге: Рецепт навчання нейрнонних мереж.
Несколько недель назад я опубликовалЧитать полностью »
Предельно дешёвая видеоаналитика для детских футбольных школ
2021-02-01 в 7:01, admin, рубрики: Блог компании Орбита, видеоаналитика, машинное обучение, образование, Работа с видео, распознавание, тренировки, управление проектами, футбол
Привет! Ещё до продажи Мосигры мы полезли в образование. Там оказалось чуть интереснее, чем могло показаться сначала, и на сегодня мы успели открыть 124 футбольных школы, киберспортивные секции, танцы, шахматы и всё такое. Карантин слегка подрезал нам работу до 70 активных точек. Тут надо сказать, что с учётом опыта розницы, в ДНК проекта сразу закладывали очень быструю масштабируемость, чтобы по возможности построить межгалактическую сеть дополнительного образования. А один из самых больших вопросов в такой ситуации — как контролировать качество этого самого образования.
Вот футбольные тренировки. С одной стороны, конечно, у нас есть методология, которая частично на базе испанской, а потом нам её очень сильно доработали умные дядьки в РГУФК. По идее, она даёт некий стандарт, как и чему тренеры будут учить детей, но этого мало. Каждый тренер — яркая индивидуальность. Это круто, но опасно: нужно как-то следить за прогрессом. Более того, это не только наша хотелка как организации, но и прямая хотелка родителей.
Родители в образовании обычно не чувствуют прогресса ребёнка. Есть, конечно, всякие турниры, отчётные концерты и годовые экзамены, но обратная связь длиной в полгода — плохой план. Мы решили, что нужно автоматически генерировать отчёты с каждой тренировки. И вот тут мы подходим к тому, что обычно делается руками для профессиональной футбольной команды — видеоаналитике действий игроков на поле. Садится человек и примерно за 50-100 долларов за час расшифровывает происходящее. Схема не масштабируемая: вот у нас в январе 2020 занималось 165 групп в среднем по 9 раз в месяц – это будет от 75 до 150 тысяч долларов в месяц.
Но, поскольку мы живём в веке свёрточных нейросеток, можно сделать всё с дешманской камерой (но всё же fullHD 30 FPS) прямо на школьной тренировке. И, более того, мы это уже сделали до стадии беты.
Читать полностью »
Как машинное обучение позволило Dropbox экономить ежегодно 1,7 миллиона долларов
2021-01-29 в 9:07, admin, рубрики: DropBox, Блог компании VDSina.ru, инфраструктура, искусственный интеллект, искуственный интеллект, машинное обучение, обработка данных, обработка текста, финансы в IT
Недавно благодаря предсказательной мощи машинного обучения (machine learning, ML) мы обеспечили экономию 1,7 миллионов долларов в год на инфраструктурных тратах, оптимизировав процесс генерации и кэширования превью документов Dropbox. Машинное обучение и раньше применялось в Dropbox для таких хорошо известных функций, как поиск, рекомендации файлов и папок, а также OCR при сканировании документов. Хоть и не все сферы применения ML непосредственно видны пользователю, они всё равно изнутри влияют на развитие бизнеса.
Что такое превью?
Функция Dropbox Previews позволяет пользователям просматривать файл без скачивания контента. В дополнение к превью-миниатюрам Dropbox имеет интерактивную поверхность Previews с возможностью обмена между пользователями и совместной работы, в том числе использования комментарии и тегирования других пользователей.
Читать полностью »
Дата-сайентист, который просто не может перестать выигрывать на Kaggle
2021-01-24 в 11:57, admin, рубрики: data science, kaggle, machine learning, skillfactory, Блог компании SkillFactory, интервью, машинное обучение, Программирование, соревнования, ХакатоныРанее у нас в блоге уже был материал про лучших в Kaggle, а сегодня представляю вам интервью с признанным дата-сайентистом и гроссмейстером Kaggle Филиппом Сингером, который поделится своим опытом, вдохновением и и достижениями. Беседа призвана мотивировать и воодушевить других людей, которые хотят понять, что нужно, чтобы стать гроссмейстером Kaggle. Также в этом интервью мы узнаем больше об академическом прошлом Филиппа, его увлечении Kaggle и о его работе в качестве дата-сайентиста.
