Рубрика «машинное обучение» - 70

7 лет хайпа нейросетей в графиках и вдохновляющие перспективы Deep Learning 2020-х - 1

Новый год все ближе, скоро закончатся 2010-е годы, подарившие миру нашумевший ренессанс нейросетей. Мне не давала покоя и лишала сна простая мысль: «Как можно ретроспективно прикинуть скорость развития нейросетей?» Ибо «Тот, кто знает прошлое — тот знает и будущее». Как быстро «взлетали» разные алгоритмы? Как вообще можно оценить скорость прогресса в этой области и прикинуть скорость прогресса в следующем десятилетии? 

7 лет хайпа нейросетей в графиках и вдохновляющие перспективы Deep Learning 2020-х - 2

Понятно, что можно примерно посчитать количество статей по разным областям. Метод не идеальный, нужно учитывать подобласти, но в целом можно пробовать. Дарю идею, по Google Scholar (BatchNorm) это вполне реально! Можно считать новые датасеты, можно новые курсы. Ваш же покорный слуга, перебрав несколько вариантов, остановился на Google Trends (BatchNorm)

Мы с коллегами взяли запросы основных технологий ML/DL, например, Batch Normalization, как на картинке выше, точкой добавили дату публикации статьи и получили вполне себе график взлета популярности темы. Но не у всех тем путь усыпан розами взлет такой явный и красивый, как у батчнорма. Некоторые термины, например регуляризацию или skip connections, вообще не получилось построить из-за зашумленности данных. Но в целом тренды собрать удалось.

Кому интересно, что получилось — добро пожаловать под кат!
Читать полностью »

Встраиваемые системы машинного обучения на базе Nvidia Jetson - 1

Аппаратные платформы для машинного обучения быстро развиваются и дешевеют. Модули Nvidia Jetson позволяют создавать эффективные и доступные решения для Edge Computing. Сегодня стало возможным уместить высокопроизводительную систему с 256 графическими ядрами Nvidia Cuda в компьютер, умещающийся на ладони.

В статье мы разберем что такое Edge Computing, расскажем о модулях Nvidia Jetson и покажем решения, которые нам удалось разработать на их основе.
Читать полностью »

Синопсис

Раскраска фильмов до этого года стоила сотни тысяч долларов, требовала участия массы специалистов и занимала много времени. Теперь всё изменилось. Развитие проекта Deoldify дошло до такого состояния, что результаты его работы можно комфортно смотреть, расслабив фейспалм. Из текста вы узнаете подробности успешного эксперимента по оцветнению фильма без денежных затрат, завершенного за несколько недель силами одного человека.

верни картинку взад
Читать полностью »

image

Журналисты The Guardian, которая одной из первых раскрыла использование данных десятков миллионов пользователей Facebook британской компанией Cambridge Analytica, не могли добиться интервью с главой соцсети Марком Цукербергом. В итоге они пообщались с нейросетью Цукербот, которую обучили отвечать на вопросы с помощью интервью и публичных выступлений главы Facebook.

Алгоритм создала студия Botnik. Цукербота обучали с применением интервью, речей и публикаций в блогах Цукерберга за последние три года. В итоге нейросеть может оперировать 200 тысячами слов. The Guardian готовила вопросы для интервью совместно с Observer. Читать полностью »

Какой стартап мне запустить завтра? - 1
«Космические корабли бороздят просторы Вселенной» — Armada by tkdrobert

Меня регулярно спрашивают: «вот ты о стартапах пишешь, но их повторять уже поздно, а что сейчас запускать надо, где новый Facebook?» Если бы я знал точный ответ, то никому бы не сказал, а сам сделал, но направление поисков достаточно прозрачно, о нем можно говорить открыто.

Всё уже изобретено до нас

Все гиперуспешные стартапы основаны на очень простых идеях. Google вырос за счет того, что учитывал в ранжировании ссылки. Booking.com в едином интерфейсе показывает все отели мира. Tinder позволяет предложить знакомство одним свайпом. Uber — это заказ такси в мобильном приложении. Сейчас в этих компаниях работают десятки тысяч сотрудников, они каждый день усложняют продукт и добавляют новые сервисы, но тогда, на старте, всё было очень просто.
Читать полностью »

Использование сверточной нейронной сети для игры в «Жизнь» (на Keras) - 1

Цель этой статьи — научить нейронную сеть играть в игру "Жизнь", не обучая ее правилам игры.

Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Using a Convolutional Neural Network to Play Conway's Game of Life with Keras" автора kylewbanks.

Читать полностью »

Около года назад разработчики PyTorch представили сообществу TorchScript — инструмент, который позволяет с помощью пары строк кода и нескольких щелчков мыши сделать из пайплайна на питоне отчуждаемое решение, которое можно встроить в систему на C++. Ниже я делюсь опытом его использования и постараюсь описать встречающиеся на этом пути подводные камни. Особенное внимание уделю реализации проекта на Windows, поскольку, хотя исследования в ML обычно делаются на Ubuntu, конечное решение часто (внезапно!) требуется под "окошками".

Примеры кода для экспорта модели и проекта на C++, использующего модель, можно найти в репозиториии на GitHub.

Как подружить PyTorch и C++. Используем TorchScript - 1

Читать полностью »

Deep Fake Science, кризис воспроизводимости и откуда берутся пустые репозитории - 1
Я мирно сидел на семинаре, слушал доклад студента о статье с прошлого CVPR и параллельно гуглил тему.
— К достоинствам статьи можно отнести наличие исходного кода….
Пришлось вмешаться:
— Наличие чего, простите?
— Э-э-э… Исходного кода…
— Вы его смотрели? 
— Нет, но в статье указано… 
(мать-мать-мать… привычно отозвалось эхо)
ㅡ Вы ходили по ссылке?
В статье, действительно, предельно обнадеживающе написано: “The code and model are publicly available on the project page …/github.io/...”, — однако в коммите двухлетней давности по ссылке значится вдохновляющее «Код и модель скоро выложим»‎:
Deep Fake Science, кризис воспроизводимости и откуда берутся пустые репозитории - 2Ищите и обрящете, стучите и откроется… Может быть… А может быть и нет. Я бы, исходя из печального опыта, ставил на второе, поскольку ситуация в последнее время повторяется ну уж о-о-очень часто. Даже на CVPR. И это только часть проблемы! Исходники могут быть доступны, но, к примеру, только модель, без скриптов обучения. А могут быть и скрипты обучения, но за несколько месяцев с письмами к авторам не получается получить такой же результат. Или за год на другом датасете с регулярными скайп-звонками автору в США не удается воспроизвести его результат, полученный в наиболее известной лаборатории в отрасли по этой теме… Трындец какой-то.

И, судя по всему, мы пока видим лишь цветочки. В ближайшее время ситуация кардинально ухудшится. 

Кому интересно, что стало со студентом куда катится научный мир, в том числе по «вине»‎ глубокого обучения, добро пожаловать под кат!
Читать полностью »

  1. Mall Customers Dataset — данные посетителей магазина: id, пол, возраст, доход, рейтинг трат. (Вариант применения: Customer Segmentation Project with Machine Learning)
  2. Iris Dataset — датасет для новичков, содержащий размеры чашелистиков и лепестков для различных цветков.
  3. MNIST Dataset — датасет рукописных цифр. 60 000 тренировочных изображений и 10 000 тестовых изображений.
  4. The Boston Housing DatasetЧитать полностью »

Последние несколько лет я занимался проектированием и изготовлением машины, которая сможет распознавать и сортировать детали LEGO. Важнейшая часть машины — это Capture Unit, небольшое, почти полностью закрытое отделение, в котором есть конвейерная лента, освещение и камера.

Высокоскоростное машинное зрение в универсальном устройстве для сортировки деталей LEGO - 1

Освещение вы увидите чуть ниже.

Камера делает фотографии поступающих по конвейеру деталей LEGO, а затем передаёт изображения по беспроводному каналу на сервер, выполняющий алгоритм искусственного интеллекта для распознавания детали среди тысяч возможных элементов LEGO. Подробнее об ИИ-алгоритме я расскажу в будущих статьях, а эта статья будет посвящена обработке, которая выполняется между «сырым» выводом видео камеры и входом в нейросеть.

Основная проблема, которую мне нужно было решить — это преобразование видеопотока с конвейера в отдельные изображения деталей, которые бы могла использовать нейросеть.
Читать полностью »


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