Рубрика «машинное обучение» - 62

в 10:19, , рубрики: analysis, cnn, data interpretation, deep learning, loss, machine learning, maritime, ods, python, seismic, unet, Блог компании Open Data Science, Геоинформационные сервисы, искусственный интеллект, машинное обучение

В прошлой статье мы описали эксперимент по определению минимального объема вручную размеченных срезов для обучения нейронной сети на данных сейсморазведки. Сегодня мы продолжаем эту тему, выбирая наиболее подходящую функцию потерь.

Рассмотрены 2 базовых класса функций – Binary cross entropy и Intersection over Union – в 6-ти вариантах с подбором параметров, а также комбинации функций разных классов. Дополнительно рассмотрена регуляризация функции потерь.

Спойлер: удалось существенно улучшить качество прогноза сети.

Настройка функции потерь для нейронной сети на данных сейсморазведки - 1
Читать полностью »

в 8:01, , рубрики: Алгоритмы, Блог компании ГК ЛАНИТ, искусственный интеллект, машинное обучение, норбит, Программирование

Точное предсказание будущих событий — перспективная и интересная задача во многих сферах: от прогноза погоды до финтеха (котировки акций, курсы валют). Машинное обучение уже сегодня позволяет значительно сократить время и трудозатраты на принятие управленческих решений. 

Наша Data Science команда в НОРБИТ около полугода экспериментировала с использованием различных моделей машинного обучения для решения задач по классификации и регрессии, и по оптимизации бизнес-процессов в сфере b2b. Но когда появилась задача по предсказанию временных рядов, оказалось, что доступных материалов на эту тема в сети недостаточно для разработки быстрого решения.

Машинное обучение в энергетике, или не только лишь все могут смотреть в завтрашний день - 1

Читать полностью »

в 7:04, , рубрики: amazon alexaprize socialbot, chatbots, deep learning, deeppavlov, natural language processing, nlp (natural language processing), Блог компании Московский физико-технический институт (МФТИ), голосовые интерфейсы, искусственный интеллект, лаборатория нейронных систем мфти, машинное обучение, МФТИ, нейросети, физтех

Когда еще один плодотворный год подходит к концу, хочется оглянуться назад, подвести итоги и показать, что мы смогли сделать за это время. Библиотеке #DeepPavlov, на минуточку, уже два года, и мы рады, что наше сообщество с каждым днем растет.

За год работы над библиотекой мы достигли:

  • Скачивания библиотеки возросли на треть по сравнению с прошлым годом. Сейчас у DeepPavlov более 100 тысяч установок и более 10 тысяч установок контейнеров.
  • Увеличилось количество коммерческих решений за счет state-of-art технологий, реализованных в DeepPavlov, в разных отраслях от ритейла до промышленности.
  • Вышел первый релиз DeepPavlov Agent.
  • Количество активных участников сообщества возросло в 5 раз.
  • Наша команда студентов и аспирантов была отобрана для участия в Alexa Prize Socialbot Grand Challenge 3.
  • Библиотека стала призером конкурса от компании Google «Powered by TensorFlow Challenge».

Что же помогло достичь таких результатов и почему DeepPavlov — это лучший открытый источник для построения разговорного AI? Расскажем в нашей статье.

Прорывы #DeepPavlov в 2019 году: обзор и итоги года - 1
Читать полностью »

в 2:40, , рубрики: data engineering, data science, machine learning, NaN, natural language processing, None, null, Алгоритмы, машинное обучение, Семантика

Существующее определение Null в Data Science сильно ограничено. Приложив немножко усилий? мы значительно улучшим обработку данных, ранее попадаемых в Null.

Читать полностью »

в 12:25, , рубрики: годзилла, Исследования и прогнозы в IT, Криптовалюты, машинное обучение, нейросети, предсказание цен

TL;DR: Нет

Мечтают ли нейросети об электроденьгах? - 1

На просторах Сети полным полно материалов, мануалов, готовых решений, сборок и прочего добра, посвященного прогнозированию цен на криптовалютные и традиционные биржевые активы, пахнущего быстрыми и легкими доходами с минимумом усилий. И хоть пишут их разные люди, с разными подходами, на разных платформах и с разными парадигмами, у них всех есть один неизменный общий атрибут — они не работают.

Почему? Давайте разбираться.
Читать полностью »

в 13:30, , рубрики: Википедия, искусственный интеллект, машинное обучение, МТИ, Научно-популярное, редактирование текстов

imageФото: news.mit.edu

Исследователи Массачусетского технологического университета разработали систему искусственного интеллекта, которая способна переписывать устаревшие предложения в статьях «Википедии». При этом, как утверждают разработчики, система сохраняет тон человека-редактора. Читать полностью »

в 10:15, , рубрики: python, random forest, Алгоритмы, Блог компании RUVDS.com, машинное обучение

У специалистов по обработке и анализу данных есть множество средств для создания классификационных моделей. Один из самых популярных и надёжных методов разработки таких моделей заключается в использовании алгоритма «случайный лес» (Random Forest, RF). Для того чтобы попытаться улучшить показатели модели, построенной с использованием алгоритма RF, можно воспользоваться оптимизацией гиперпараметров модели (Hyperparameter Tuning, HT).

Random Forest, метод главных компонент и оптимизация гиперпараметров: пример решения задачи классификации на Python - 1

Кроме того, распространён подход, в соответствии с которым данные, перед их передачей в модель, обрабатывают с помощью метода главных компонент (Principal Component Analysis, PCA). Но стоит ли вообще этим пользоваться? Разве основная цель алгоритма RF заключается не в том, чтобы помочь аналитику интерпретировать важность признаков?
Читать полностью »

в 17:07, , рубрики: big data, keras, LSTM, python, TensorFlow, искусственный интеллект, машинное обучение, рекуррентная нейронная сеть

Перевод руководства по рекуррентным нейросетям с сайта Tensorflow.org. В материале рассматриваются как встроенные возможности Keras/Tensorflow 2.0 по быстрому построению сеток, так и возможности кастомизации слоев и ячеек. Также рассматриваются случаи и ограничения использования ядра CuDNN позволяющего ускорить процесс обучения нейросети.

Рекуррентные нейронные сети (RNN) с Keras - 1
Читать полностью »

в 14:15, , рубрики: TensorFlow, машинное обучение, нейронные сети, Учебный процесс в IT

Всю свою сознательную жизнь, я был энергетиком (нет, сейчас речь не идет о напитке с сомнительными свойствами).

Я никогда особо не интересовался миром информационных технологий, да и даже матрицы я вряд ли на листочке смогу перемножить. Да и не нужно мне это было никогда, чтобы вы понимали немного о специфике моей работы, могу поделиться замечательной историей. Попросил я как-то моих коллег сделать работу в Excel – таблице, прошла половина рабочего дня, подхожу к ним, а они сидят и суммируют данные на калькуляторе, да- да, на обычном таком черном калькуляторе с кнопками. Ну и о каких нейронных сетях может идти речь после этого?.. Поэтому никаких особых предпосылок к погружению в мир IT у меня никогда не было. Но, как говорится «хорошо там, где нас нет», мои друзья прожужжали мне все уши о дополненной реальности, о нейронных сетях, о языках программирования (в основном про Python).

На словах оно выглядело весьма просто, и я решил почему бы не освоить это магическое искусство, чтобы применить в своей сфере деятельности.

В этой статье я опущу мои попытки освоить азы Python и поделюсь с вами своим впечатлением от бесплатного курса по TensorFlow от Udacity.

Как энергетик изучал нейросети и обзор бесплатного курса «Udacity: Intro to TensorFlow for Deep Learning» - 1
Читать полностью »

в 14:04, , рубрики: data mining, data science, deep learning, machine learning, machine translation, natural language processing, neural networks, nlp, ods, recurrent neural network, Transformers, Блог компании Huawei, искусственный интеллект, машинное обучение

Всем привет. С некоторым запозданием я решил опубликовать эту статью. Каждый год я стараюсь подвести итоги произошедшего в области обработки естественного языка (natural language processing). Не стал исключением и этот год.

BERTs, BERTs are everywhere

Начнем по порядку. Если вы не уехали в глухую Сибирскую тайгу или отпуск на Гоа на последние полтора года, то вы наверняка слышали слово BERT. Появившись в самом конце 2018-ого за прошедшее время эта модель завоевала такую популярность, что в самый раз будет вот такая картинка:

Natural Language Processing. Итоги 2019 и тренды на 2020 - 1
Читать полностью »

1...1020...616263...7080...268
Рейтинг@Mail.ru
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