Рубрика «нейросеть» - 8

в 13:36, , рубрики: docker, mxnet, scala, Блог компании Mail.Ru Group, машинное обучение, микросервисы, нейросеть
Scala + MXNet=Микросервис с нейронкой в проде - 1

В интернете есть огромное количество руководств и примеров, на основе которых вы, дорогие читатели, сможете «без особого труда» и с «минимальными» временными затратами написать код, способный на фото отличать кошечек от собачек. И зачем тогда тратить время на эту статью?

Основной, на мой взгляд, недостаток всех этих примеров — ограниченность возможностей. Вы взяли пример, — пусть даже с базовой нейронной сетью, которую предлагает автор, — запустили его, возможно, он даже заработал, а что дальше? Как сделать так, чтобы этот незамысловатый код начал работать на production-сервере? Как его обновлять и поддерживать? Вот тут и начинается самое интересное. Мне не удалось найти полного описания процесса от момента «ну вот, ML-инженер обучил нейронную сеть» до «наконец-то мы выкатили это в production». И я решил закрыть этот пробел.
Читать полностью »

в 9:44, , рубрики: big data, data mining, python, xgboost, алгоритм, Алгоритмы, Блог компании Mail.Ru Group, нейросеть, решающие деревья
Пишем XGBoost с нуля — часть 2: градиентный бустинг - 1

Всем привет!

В прошлой статье мы разбирались, как устроены решающие деревья, и с нуля реализовали
алгоритм построения, попутно оптимизируя и улучшая его. В этой статье мы реализуем алгоритм градиентного бустинга и в конце создадим свой собственный XGBoost. Повествование будет идти по той же схеме: пишем алгоритм, описываем его, в заверешение подводим итоги, сравнивая результаты работы с аналогами из Sklearn'а.

В этой статье упор тоже будет сделан на реализацию в коде, поэтому всю теорию лучше почитать в другом вместе (например, в курсе ODS), и уже со знанием теории можно переходить к этой статье, так как тема достаточно сложная.

Пишем XGBoost с нуля — часть 2: градиентный бустинг - 2
Читать полностью »

в 10:20, , рубрики: big data, python, python3, алгоритм, Алгоритмы, Блог компании Mail.Ru Group, машинное обучение, нейросеть

Пишем XGBoost с нуля — часть 1: деревья решений - 1

Привет!

После многочисленных поисков качественных руководств о решающих деревьях и ансамблевых алгоритмах (бустинг, решающий лес и пр.) с их непосредственной реализацией на языках программирования, и так ничего не найдя (кто найдёт — напишите в комментах, может, что-то новое почерпну), я решил сделать своё собственное руководство, каким бы я хотел его видеть. Задача на словах простая, но, как известно, дьявол кроется в мелочах, коих в алгоритмах с деревьями очень много.

Так как тема достаточно обширная, то очень сложно будет уместить всё в одну статью, поэтому будет две публикации: первая посвящена деревьям, а вторая часть будет посвящена реализации алгоритма градиентного бустинга. Весь изложенный здесь материал собран и оформлен на основе открытых источников, моего кода, кода коллег и друзей. Сразу предупреждаю, кода будет много.

Пишем XGBoost с нуля — часть 1: деревья решений - 2
Читать полностью »

в 10:27, , рубрики: ANN, discrimination, Go, metal detector, neural network, pulse induction, дискриминация, импульсный металлодетектор, ИНС, машинное обучение, металлодетектор, нейросеть, физика

Принцип работы импульсного металлодетектора
Одним из популярных вариантов конструктивного исполнения устройств для металлопоиска является импульсный (pulse induction (PI)) металлодетектор- неприхотливый и надежный аппарат (хорошая глубина обнаружения, устойчивость к повышенной минерализации грунта, способность работать в соленой воде), имеющий различные сферы применения — от военного дела (традиционные пользователи «импульсников») до поиска золота (особенно популярно это хобби в Австралии).
Но и у него есть существенный недостаток — большие сложности с дискриминацией, т.е. определением типа мишени, например, узнать — из цветного металла она или из черного, или отличить противопехотную мину в пластиковом корпусе от кучки металлического мусора? Какая же причина этой проблемы?
Рассмотрим принцип работы импульсного металлодетектора.
Металлопоиск и… нейросеть - 1
Читать полностью »

в 14:40, , рубрики: Google, Алгоритмы, нейросеть, проекты, Стэнфорд, ученые, Энергия и элементы питания

Нейросеть научили обнаруживать солнечные панели на спутниковых снимках и предсказывать уровень их распространения - 1

Ученые из США создали нейросеть для обнаружения солнечных панелей на спутниковых снимках. Кроме того, она же способна предсказывать динамику распространения панелей в определенном регионе в зависимости от различных характеристик региона, включая социально-экономические. По результатам работы системы разработчики создали карту с информацией о популярности солнечной энергетики в США.

Команда ученых под руководством профессора Рэма Раджагопала работает над своим проектом, который получил название DeepSolar, в Стэнфордском университете. Основа проекта — достаточно популярная сверточная нейросеть Inception-v3, которую обучили при помощи датасета из 1,28 млн фотографий различных объектов.
Читать полностью »

в 20:15, , рубрики: графика, игры, Игры и игровые приставки, ИИ, искусственный интеллект, Моддинг, нейросеть, облачные сервисы

Моддеры привлекли ИИ к улучшению текстур в играх - 1Искусственный интеллект (конечно, слабая его форма) позволяет автоматизировать решение огромного количества задач и, в целом, упростить человеку жизнь. Самые разные отрасли науки и техники уже используют технологии на основе искусственного интеллекта. Игровая сфера тоже работает с ИИ, в частности, для улучшения «интеллекта» NPC и законов игровой вселенной.

Но ИИ можно применять и для оптимизации графики. Известны кейсы, когда технологии помогали восстановить старую, почти испорченную фотографию или обновить какой-то старый фильм, записанный на поврежденную пленку. Но есть и еще одна возможность — это улучшение графики в играх.
Читать полностью »

в 6:51, , рубрики: Алгоритмы, архитектура машинного обучения, Блог компании NIX Solutions, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросеть

Перевод Neural Network Architectures

Алгоритмы глубоких нейросетей сегодня обрели большую популярность, которая во многом обеспечивается продуманностью архитектур. Давайте рассмотрим историю их развития за последние несколько лет. Если вас интересует более глубокий анализ, обратитесь к этой работе.

Архитектуры нейросетей - 1
Сравнение популярных архитектур по Top-1 one-crop-точности и количеству операций, необходимых для одного прямого прохода. Подробнее здесь.
Читать полностью »

в 8:45, , рубрики: diy или сделай сам, python, Raspberry, Raspberry Pi, Raspberry Pi Zero, SqueezeNet, гаджеты, Интернет вещей, нейросеть, Разработка на Raspberry Pi

Добрый день всем.

Крохотный компьютер Raspberry — замечательная вещь. Я использовал Raspberry Zero W в паре проектов в течение последнего полугода. Подкупила простота протипирования и откатки различных идей. А теперь вот факультативно заинтересовал вопрос, потянет ли сей девайс полноценную сверточную сетку? [Спойлер — потянет, но есть забавые нюансы]. Кому интересна тема — добро пожаловать под кат. Осторожно, будет много котиков!

image
Читать полностью »

в 11:05, , рубрики: Алгоритмы, Блог компании NIX Solutions, машинное обучение, нейросеть

Создаём простую нейросеть - 1

Перевод Making a Simple Neural Network

Что мы будем делать? Мы попробуем создать простую и совсем маленькую нейронную сеть, которую мы объясним и научим что-нибудь различать. При этом не будем вдаваться в историю и математические дебри (такую информацию найти очень легко) — вместо этого постараемся объяснить задачу (не факт, что удастся) вам и самим себе рисунками и кодом.
Читать полностью »

в 18:15, , рубрики: wi-fi, Блог компании Madrobots, будущее здесь, гарнитура, мозг, нейросеть, периферия, умный дом

В России разрабатывают нейрогарнитуру для людей с нарушениями речи и моторики - 1

На днях стало известно о том, что разработчики из компании Neurotrend вместе с партнерами собираются представить в ноябре этого года программно-аппаратный комплекс с нейрогарнитурой для умного дома. Правда, изначально система создается для людей с ограниченными физическими способностями, например, постинсультных пациентов, людей с военными ранениями или промышленными травмами. По идее авторов, люди, получившие в результате таких травм нарушения речи и двигательных функций, смогут общаться с окружающими, а также заниматься посильной для себя в текущем состоянии работой и управлять системами умного дома.

Сами по себе нейроинтерфейсы не являются чем-то новым, они предназначены в большинстве случаев для прямого общения компьютера и человека. В ходе мыслительного процесса сигналы мозга регистрируются при помощи электродов. Регистрация производится при помощи электроэнцефалограммы, магнитоэнцефалограммы, функциональной магнитно-резонансной томографии или функциональной спектроскопии в ближней инфракрасной области. После этого сигнали преобразуются в понятные для компьютерной системы команды.
Читать полностью »

1...789...17
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