Рубрика «нейронные сети» - 38

Всем привет!

Меня зовут Алексей. Я Data Scientist в компании Align Technology. В этом материале я расскажу вам о подходах к feature selection, которые мы практикуем в ходе экспериментов по анализу данных.

В нашей компании статистики и инженеры machine learning анализируют большие объемы клинической информации, связанные с лечением пациентов. В двух словах смысл этой статьи можно свести к извлечению ценных крупиц знания, содержащихся в небольшой доле доступных нам зашумленных и избыточных гигабайтов данных.

Данная статья предназначена для статистиков, инженеров машинного обучения и специалистов, которые интересуются вопросами обнаружения зависимостей в наборах данных. Также материал, изложенный в статье, может быть интересен широкому кругу читателей, неравнодушных к data mining. В материале не будут затронуты вопросы feature engineering и, в частности, применения таких методов как анализ главных компонент.

Читать полностью »

image

Читать полностью »

image

Когда, за бутылкой пива, я заводил разговор о нейронных сетях — люди обычно начинали боязливо на меня смотреть, грустнели, иногда у них начинал дёргаться глаз, а в крайних случаях они залезали под стол. Но, на самом деле, эти сети просты и интуитивны. Да-да, именно так! И, позвольте, я вам это докажу!

Допустим, я знаю о девушке две вещи — симпатична она мне или нет, а также, есть ли о чём мне с ней поговорить. Если есть, то будем считать это единицей, если нет, то — нулём. Аналогичный принцип возьмем и для внешности. Вопрос: “В какую девушку я влюблюсь и почему?”

Можно подумать просто и бескомпромиссно: “Если симпатична и есть о чём поговорить, то влюблюсь. Если ни то и ни другое, то — увольте.”

Читать полностью »

Некоторое время назад к нам обратился представитель банка АО «Банк ЦентрКредит» (Казахстан) с интересной задачей. Необходимо было интегрировать в конвейер обработки данных, представляющих из себя текст на естественном языке, дополнительный инструмент обработки. Всех деталей проекта мы раскрывать не можем, так как он находится в сфере безопасности банка и разрабатывается его службой безопасности. В освещении технологических аспектов задачи и способов их реализации заказчик не был против, что собственно мы и хотим сделать в рамках данной статьи.

В целом задача, состояла в извлечении некоторых сущностей из большого массива текстов. Не сильно отличающаяся проблема от классической задачи извлечения именованных сущностей, с одной стороны. Но определения сущностей отличались от обычных и тексты были довольно специфическими, а сроку на решение проблемы было две недели.
Читать полностью »

image

Нейронные сети – один из самых популярных классов алгоритмов для машинного обучения. В финансовом анализе они чаще всего применяются для прогнозирования, создания собственных индикаторов, алгоритмического трейдинга и моделирования рисков. Несмотря на все это, репутация у нейронных сетей подпорчена, поскольку результаты их применения можно назвать нестабильными.

Количественный аналитик хедж-фонда NMRQL Стюарт Рид в статье на сайте TuringFinance попытался объяснить, что это означает, и доказать, что все проблемы кроются в неадекватном понимании того, как такие системы работают. Мы представляем вашему вниманию адаптированный перевод его статьи.Читать полностью »

Совсем не нейронные сети - 1

Недавно ZlodeiBaal писал о достижениях в сверточных нейронных сетях (CNN) (и, кстати, тут же успешно настроил и обучил сеть для поиска области автомобильного номера).
А я хочу рассказать про принципиально иную и, наверное, более сложную модель, которую сейчас развивает Алексей Редозубов (
AlexeyR), и про то, как мы, конечно проигнорировав некоторые важные элементы, и ее применили для распознавания автомобильных регистрационных знаков!

В статье несколько упрощенно напомню о некоторых моментах этой концепции и покажу, как оно сработало в нашей задаче.
Читать полностью »

Всем привет!

Сегодня речь пойдет о состязании, в области машинного обучения, BlackBox Challenge, а также о самом черном ящике, механизмах его работы, изменения состояний, начисления вознаграждений и конечно о том, что же там внутри.
Чуть ниже я опубликую решение, входящее, на момент публикации, в 5-ку лучших.
Уверен оно поможет другим участникам улучшить свои результаты, а возможно и отыскать новый подход.

BlackBox Challenge: Что внутри черного ящика? - 1
Читать полностью »

image

Все чаще стартапы автоматизирую деятельность в различных сферах — теперь очередь за созданием рекламных объявлений. Инвестиционный банк Goldman Sachs вложил $30 миллионов в стартап Persado, который разрабатывает программное обеспечение, способное создавать «когнитивный контент». В основе идеи Persado лежит написание актуального для пользователей контента, который вынудит пользователей совершить определенное действие.Читать полностью »

NVIDIA представила новую архитектуру Pascal, ориентированную на искусственный интеллект - 1

Прямо сейчас в Силиконовой долине проходит GPU Technology Conference. Это важнейшее событие для всех тех, кто занимается технологиями параллельных вычислений, нейронными сетями и искусственным интеллектом. Текущий 2016 год особенный для этой конференции. То к чему готовились и шли долгое время именно сейчас приобретает законченные формы. Причем, как и предопределено развитием технологий, прорыв происходит сразу по всем направлениям:

  • нейронные сети, построенные на обучении с подкреплением, берут следующую высоту после шахмат и побеждают человека в го, игру, которая превосходит шахматы по своей комбинаторной сложности;
  • беспилотные автомобили проходят проверку на дорогах и доказывают свою состоятельность;
  • платформы искусственного интеллекта от IBM, Amazon, Google и Microsoft готовы для интеграции в реальный мир;
  • виртуальная и дополнительная реальность уже реализованы и готовы к масштабному внедрению от Oculus, HTC, Sony и Sumsung;
  • решения на базе HPC (High Performance Computing) интегрируются практически повсеместно.

Пожалуй, главный участников прорыва — это компания NVIDIA. Именно на ее железе работает большая часть всех революционных чудес.

Вчера NVIDIA провела презентацию, показала оборудование и озвучила идеи, которые будут определять ход компьютерной революции как минимум ближайший год. Наверняка об этом будет много новостей и обзоров. Мне довелось присутствовать на этом мероприятии, пересказывать его полностью я не буду, но попробую отметить те детали, которые особенно отложились в памяти.
Читать полностью »

Одним из наиболее интересных направлений для изучения в ИТ-сфере являются нейронные сети. Их возможности поражают. Не так давно корпорация Google демонстрировала психоделические изображения, созданные ИИ DeepDream на основе реальных фотографий. Некоторые из сгенерированных изображений просто пугают.

Нейронные сети научились окрашивать черно-белые фото - 1
Одно из таких изображений (попробовать сделать собственное можно здесь)

Но нейронные сети могут работать и в более спокойном режиме. Например, делать цветными черно-белые снимки. Для того, чтобы научить систему это делать, исследователи обучают ее, демонстрируя большое количество различных фотографий. Нейронная сеть выбирает с цветных снимков те объекты, что схожи с объектами на черно-белых снимках, и разукрашивает последние. Сейчас такой проект разрабатывается исследователями из Калифорнийского университета в Беркли.
Читать полностью »


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