Статья скорее зарисовка и оставляет пространство для экспериментов.
Всем привет. На выходных на мои глаза попалось приложение Gradient Photo Editor, а именно функция, позволяющая оценить вашу ДНК с помощью новейших технологий ИИ по фотографии! Исключительно точный алгоритм проанализирует черты лица и определит этническое происхождение (описание взято с офсайта). Меня, МЛиста, не могло такое не заинтриговать и конечно же я скачал приложение и начал с ним баловаться. После того, как фотки себя любимого закончились в ход пошли шедевры мировой живописи. И тут меня поджидали сюрпризы :)
Кому интересно — добро пожаловать под кат
Читать полностью »
Рубрика «машинное обучение» - 51
Как потерять доверие к ИИ, или как я хулиганил с Gradient Photo Editor
2020-03-30 в 6:27, admin, рубрики: ИИ, машинное обучение, нейросетиОбщий финансовый анализ на Python (Часть 2)
2020-03-29 в 11:43, admin, рубрики: python, алготрейдинг, биржа, инвестиции, машинное обучение, трейдинг, финансы в ITНу что продолжим?
Скользящее окно(Moving Windows)
В заголовке я привел дословный перевод. Если кто меня поправит, и другой термин более применим — то спасибо.
Смысл скользящего окна– с каждым новым значением функция пересчитывается за заданный период времени. Этих функций большое количество. Для примера: rolling.mean(), rolling.std(), которые чаще всего и используют при анализе движения акций. rolling.mean() — это обычная скользящая средняя, которая сглаживает краткосрочные колебания и позволяет визуализировать общую тенденцию.
Читать полностью »
Прогноз развития рынков RPA, AI и автоматизации на 2020 год
2020-03-27 в 16:01, admin, рубрики: RPA, Блог компании OTUS. Онлайн-образование, машинное обучение, программные роботы, Софт7 предположений о том, что ждёт рынки RPA, искусственного интеллекта (AI) и индустрию автоматизации в целом в 2020 году от Гая Кирквуда, главного визионера UiPath.
В 2018 он сделал 6 аналогичных прогнозов и 5 из них стали реальностью (про шестой в целом можно сказать то же, но с натяжкой), давайте посмотрим на них:
- Десктопное (компьютерное) внедрение RPA перегонит серверное. Это произошло в мае. И хотя серверные роботы до сих пор приносят суммарно больше прибыли компаниям, суммарно локальных компьютерных роботов UiPath на текущий момент больше.
- В публичном секторе применение RPA будет двигаться семимильными шагами. Так, например, правительство США удвоило свои усилия по внедрения роботов и UiPath сейчас сотрудничает с боле чем 55 заказчиками.
- Бизнес-кейсы RPA сменились с исчисления уволенных сотрудников на подсчёт количества часов, которое у этих сотрудников освобождается благодаря роботизации. Это также благотворно сказывается на удовлетворённости сотрудников.
- Использование AI (искусственного интеллекта) станет повсеместным. RPA стал частью более широкого потока по части внедрения искусственного интеллекта. Организации всё чаще прибегают к их совместному использованию для работы со структурированной и неструктурированной информации.
- Аналитики продолжат строить пессимистичные прогнозы роста. Было огромное количество самых разных предположений о потенциальных темпах роста популярности RPA в мире, но на практике он оказался значительно выше даже самых смелых из них.
- Аутсорсинг умрёт. И хотя индустрия не умерла до конца, она существенно меняется. Аутсорсинг интегрируется с новыми подходами к автоматизации, в том числе создавая сервисы, которые используют RPA для генерации ценности.
Звучит интересно, но давайте теперь посмотрим на новые прогнозы Гая Кирквуда:
Читать полностью »
Как мы кратно улучшили качество рекомендаций в оффлайн ритейле
2020-03-27 в 14:54, admin, рубрики: big data, data engineering, data mining, data science, gtc, machine learning, Nvidia, python, recommendation systems, recommender system, retail, startups, машинное обучениеВсем привет! Меня зовут Саша, я CTO & Co-Founder в LoyaltyLab. Два года назад я с друзьями, как и все бедные студенты, ходил вечером за пивом в ближайший магазин у дома. Нас очень расстраивало, что ритейлер, зная, что мы придём за пивом, не предлагает скидку на чипсы или сухарики, хотя это так логично! Мы не поняли, почему такая ситуация происходит и решили сделать свою компанию. Ну и как бонус выписывать себе скидки каждую пятницу на те самые чипсы.
И дошло всё до того, что с материалом по технической стороне продукта я выступаю на NVIDIA GTC. Мы рады делиться наработками с коммьюнити, поэтому я выкладываю свой доклад в виде статьи.
Яндекс.Облако и Nvidia открыли библиотеку приложений для работы с ИИ в России
2020-03-27 в 12:42, admin, рубрики: Nvidia, библиотеки, искусственный интеллект, машинное обучение, облачные сервисы, приложения, яндекс.облако
Облачная платформа «Яндекс.Облако» и Nvidia открыли для российских разработчиков библиотеку приложений для работы с искусственным интеллектом и машинным обучением – Nvidia GPU Cloud (NGC). Яндекс.Облако стала первым публичным облаком в России со статусом официального партнера c NGC-сертификацией от Nvidia. Читать полностью »
Скрытая угроза — анализ уязвимостей при помощи графа новостей
2020-03-27 в 11:24, admin, рубрики: big data, BigData, информационная безопасность, машинное обучениеКогда вы сталкиваетесь с новой уязвимостью, какая мысль приходит первой? Конечно, отреагировать как можно быстрее. Однако, скорость — всего лишь одно из условий эффективной борьбы с ИБ-угрозами. Когда речь идет о корпоративной безопасности, не менее важно безошибочно определять, на что стоит реагировать в первую очередь. Недооцененная угроза может стать причиной серьезных убытков или потери деловой репутации. Но если число уязвимостей постоянно растет, как быстро оценить их значимость и не упустить важные детали?
Динамика числа уязвимостей по группам CVSS (источник — vulners.com)
Читать полностью »
Google научила нейросеть предсказывать погоду на восемь часов вперёд
2020-03-26 в 15:19, admin, рубрики: Google, metnet, машинное обучение, нейросети, прогнозирование погоды
Корпорация Google представила нейронную сеть MetNet, которая может прогнозировать погоду на восемь часов вперёд. В компании утверждают, что алгоритм может предугадать осадки с точностью до одного километра на местности и до двух минут по времени. Читать полностью »
AI против COVID-19: опыт Хубэя и Флориды
2020-03-26 в 12:52, admin, рубрики: AI, COVID-19, Блог компании Voximplant, будущее здесь, искусственный интеллект, коронавирус, машинное обучение, Тампа, Ухань
Ученый работает над вакциной против COVID-19 в Университете Копенгагена. Дания, 23 марта 2020.
Всего за 10 дней количество заболевших COVID-19 увеличилось почти вдвое – 153 тысячи 14 марта против 372 тысяч 24 марта. Даже с учетом совместных усилий и ресурсов китайских экспертов и «Врачей без границ», высокая скорость распространения вируса в Италии привела к полному заполнению больниц, невозможности принимать новых пациентов в реанимацию и, как следствие, повышенной смертности по сравнению с другими странами.
Читать полностью »
Google разрабатывает ИИ для создания чипов для ИИ
2020-03-26 в 11:48, admin, рубрики: Google, Google Brain, Алгоритмы, ИИ, искусственный интеллект, машинное обучение, робототехника
Специалисты Google Brain, исследовательского проекта Google по изучению искусственного интеллекта, разрабатывают алгоритмы, которые будут сами создавать процессоры. Статью с описанием своего проекта команда опубликовала на Arxiv.Читать полностью »
Как мы учили искусственный интеллект отвечать на вопросы в поддержку. Опыт Яндекс.Такси
2020-03-24 в 10:39, admin, рубрики: natural language processing, Блог компании Яндекс, искусственный интеллект, команда яндекс.такси, машинное обучение, поддержка, разработка мобильных приложений, такси, яндексИдеальных сервисов не бывает — иногда у пользователя возникают вопросы к техподдержке. Трудно сказать, что в таких случаях неприятнее — попытки сложить из шаблонных реплик бота комбинацию, способную решить проблему, или ожидание ответа специалиста, который уже полдня как вот-вот с вами свяжется.
В Яндекс.Такси из двух вариантов выбрали третий — с помощью машинного интеллекта создать техподдержку с человеческим лицом. Меня зовут Татьяна Савельева, моя группа занимается машинным обучением на неструктурированных данных. Под катом — делюсь пользовательскими инсайтами, рассказываю как автоматизировать сложный процесс, организовать работу совершенно разных команд и, конечно же, применить на практике Deep learning и технические хаки (куда без них).
