Рубрика «open data science» - 2

в 11:35, , рубрики: arxiv.org, data science, machine learning, ods, open data science, science, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение, обработка изображений

Рубрика «Читаем статьи за вас». Январь — Июнь 2019 - 1

Привет! Продолжаем публиковать рецензии на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество!

Статьи на сегодня:

  1. Neural Ordinary Differential Equations (University of Toronto, 2019)
  2. Semi-Unsupervised Learning with Deep Generative Models: Clustering and Classifying using Ultra-Sparse Labels (University of Oxford, The Alan Turing Institute, London, 2019)
  3. Uncovering and Mitigating Algorithmic Bias through Learned Latent Structure (Massachusetts Institute of Technology, Harvard University, 2019)
  4. Deep reinforcement learning from human preferences (OpenAI, DeepMind, 2017)
  5. Exploring Randomly Wired Neural Networks for Image Recognition (Facebook AI Research, 2019)
  6. Photofeeler-D3: A Neural Network with Voter Modeling for Dating Photo Rating (Photofeeler Inc., 2019)
  7. MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning (Google Reasearch, 2019)
  8. Divide and Conquer the Embedding Space for Metric Learning (Heidelberg University, 2019)

Читать полностью »

в 11:21, , рубрики: BERT, natural language processing, nlp, ods, open data science, python, XLNet, Блог компании Open Data Science, глубокое обучение, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, обработка естественного языка, обработка текста

XLNet против BERT - 1

В конце июня коллектив из Carnegie Mellon University показал нам XLNet, сразу выложив публикацию, код и готовую модель (XLNet-Large, Cased: 24-layer, 1024-hidden, 16-heads). Это предобученная модель для решения разных задач обработки естественного языка.

В публикации они сразу же обозначили сравнение своей модели с гугловым BERT-ом. Они пишут, что XLNet превосходит BERT в большом количестве задач. И показывает в 18 задачах state-of-the-art результаты.
Читать полностью »

в 10:57, , рубрики: bag-of-features, bag-of-words, bagnet, datasets, deep learning, image classification, image recognition, ImageNet, machine learning, ods, ods.ai, open data science, resnet, ResNet-50, Блог компании Open Data Science, искусственный интеллект, машинное обучение, мозг, обработка изображений

Нейронные сети предпочитают текстуры и как с этим бороться - 1

В последнее время вышло несколько статей с критикой ImageNet, пожалуй самого известного набора изображений, использующегося для обучения нейронных сетей.

В первой статье Approximating CNNs with bag-of-local features models works surprisingly well on ImageNet авторы берут модель, похожую на bag-of-words, и в качестве "слов" используют фрагменты из изображения. Эти фрагменты могут быть вплоть до 9х9 пикселей. И при этом, на такой модели, где полностью отсутствует какая-либо информация о пространственном расположении этих фрагментов, авторы получают точность от 70 до 86% (для примера, точность обычной ResNet-50 составляет ~93%).

Во второй статье ImageNet-trained CNNs are biased towards texture авторы приходят к выводу, что виной всему сам набор данных ImageNet и то, как изображения воспринимают люди и нейронные сети, и предлагают использовать новый датасет – Stylized-ImageNet.

Более подробно о том, что на картинках видят люди, а что нейронные сети Читать полностью »

в 11:00, , рубрики: big data, data mining, ods, open data science, python, R, Блог компании Open Data Science

dva stula

Наверное, многие из тех, кто занимается анализом данных, когда-нибудь думали о том, возможно ли использовать в работе одновременно R и Python. И если да, то зачем это может быть нужно? В каких случаях будет полезным и эффективным для проектов? Да и как вообще выбрать лучший способ совмещения языков, если гугл выдает примерно 100500 вариантов?

Давайте попробуем разобраться в этих вопросах.
Читать полностью »

в 11:01, , рубрики: coursera, data mining, data scientist, dataScience, kaggle, machine learning, ods, open data science, Блог компании QIWI, карьера, Карьера в IT-индустрии, Курсера, кэггл, машинное обучение, развитие, саморазвитие, учеба, Учебный процесс в IT

Бытует мнение, что стать датасайентистом можно только имея соответствующее высшее образование, а лучше ученую степень.

Однако мир меняется, технологии становятся доступны и для простых смертных. Возможно, я кого-то удивлю, но сегодня любой бизнес-аналитик в состоянии освоить технологии машинного обучения и добиться результатов, конкурирующих с профессиональными математиками, и, возможно, даже лучших.

Дабы не быть голословным, я расскажу вам свою историю — как из экономиста я стал дата-аналитиком, получив необходимые знания через онлайн-курсы и участвуя в соревнованиях по машинному обучению.

Как стать датасайнтистом, если тебе за 40 и ты не программист - 1

Сейчас я ведущий аналитик в группе больших данных в QIWI, но еще три года назад я был довольно далек от датасайнс и об искусственном интеллекте слышал только из новостей. Но потом все изменилось, во многом благодаря Coursera и Kaggle.

Итак, обо всем по порядку.
Читать полностью »

в 11:00, , рубрики: data mining, data science, kaggle, ods, open data science, python, Блог компании Open Data Science, кэгл, математика, машинное обучение

image
*фарм — (от англ. farming) — долгое и занудное повторение определенных игровых действий с определенной целью (получение опыта, добыча ресурсов и др.).

Введение

Недавно (1 октября) стартовала новая сессия прекрасного курса по DS/ML (очень рекомендую в качестве начального курса всем, кто хочет, как это теперь называется, "войти" в DS). И, как обычно, после окончания любого курса у выпускников возникает вопрос — а где теперь получить практический опыт, чтобы закрепить пока еще сырые теоретические знания. Если вы зададите этот вопрос на любом профильном форуме — ответ, скорее всего, будет один — иди решай Kaggle. Kaggle — это да, но с чего начать и как наиболее эффективно использовать эту платформу для прокачки практических навыков? В данной статье автор постарается на своем опыте дать ответы на эти вопросы, а также описать расположение основных грабель на поле соревновательного DS, чтобы ускорить процесс прокачки и получать от этого фан.

Читать полностью »

в 11:00, , рубрики: artificial intelligence, big data, machine learning, open data science, PhD, анализ данных, Блог компании Open Data Science, искусственный интеллект, машинное обучение, образование в ит, образование за рубежом

1. Введение

Этот текст — небольшое обобщение моего опыта подачи заявок на Computer Science PhD с уклоном в machine learning в Северной Америке. Я постарался собрать в этом гайде свои просчеты (учиться лучше на чужих ошибках) и более-менее универсальные вещи, полезные всем. Но все равно нужно понимать, что это довольно индивидуальный опыт, поэтому ваша личная стратегия может отличаться. Например, в случае выбора вузов/научных руководителей или в написании statement of purpose. Ну или вы находитесь в других стартовых условиях по сравнению со мной (оценки, статьи, рекомендации).

Имейте в виду, что основная часть гайда писалась до получения результатов, потому что мне хотелось избежать «ошибки выживших» (survivorship bias) и проанализировать свой опыт безотносительно того, поступил я или нет. В конце руководства есть мои результаты: я поступил в 2 из 11 вузов, в которые подавался. На мой взгляд, все равно стоит избегать ошибок, которые я здесь буду описывать. Ну и нужно понимать, что в процессе подачи на ML PhD очень много шума, поэтому можно сделать все хорошо и пролететь и наверное даже наоборот.

imageЧитать полностью »

в 11:09, , рубрики: association rules, open data science, python, R, retail, Алгоритмы, ассоциативные правила, Блог компании Open Data Science, машинное обучение

Ассоциативные правила, или пиво с подгузниками - 1

Введение в теорию

Обучение на ассоциативных правилах (далее Associations rules learning — ARL) представляет из себя, с одной стороны, простой, с другой — довольно часто применимый в реальной жизни метод поиска взаимосвязей (ассоциаций) в датасетах, или, если точнее, айтемсетах (itemsests). Впервые подробно об этом заговорил Piatesky-Shapiro G [1] в работе “Discovery, Analysis, and Presentation of Strong Rules.” (1991) Более подробно тему развивали Agrawal R, Imielinski T, Swami A в работах “Mining Association Rules between Sets of Items in Large Databases” (1993) [2] и “Fast Algorithms for Mining Association Rules.” (1994) [3].
Читать полностью »

в 11:10, , рубрики: arxiv.org, data science, machine learning, ods, open data science, science, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение, обработка изображений

Рубрика «Читаем статьи за вас». Февраль — Март 2018 - 1

Привет! Продолжаем публиковать рецензии на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество!

Читать полностью »

в 9:51, , рубрики: arxiv.org, data science, machine learning, ods, open data science, science, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение, обработка изображений

Рубрика «Читаем статьи за вас». Декабрь 2017 — Январь 2018 - 1

Привет! Продолжаем публиковать рецензии на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество!

Читать полностью »

123...4
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