Рубрика «AI»

Завтра искусственный интеллект поработит Землю и станет использовать человеков в качестве смешных батареек, поддерживающих функционирование его систем, а сегодня мы запасаемся попкорном и смотрим, с чего он начинает.

19 октября 2017 года команда Deepmind опубликовала в Nature статью, краткая суть которой сводится к тому, что их новая модель AlphaGo Zero не только разгромно обыгрывает прошлые версии сети, но ещё и не требует никакого человеческого участия в процессе тренировки. Естественно, это заявление произвело в AI-коммьюнити эффект разорвавшейся бомбы, и всем тут же стало интересно, за счёт чего удалось добиться такого успеха.

По мотивам материалов, находящихся в открытом доступе, Семён sim0nsays записал отличный стрим:

А для тех, кому проще два раза прочитать, чем один раз увидеть, я сейчас попробую объяснить всё это буквами.

Сразу хочу отметить, что стрим и статья собирались в значительной степени по мотивам дискуссий на closedcircles.com, отсюда и спектр рассмотренных вопросов, и специфическая манера повествования.

Ну, поехали.
Читать полностью »

Hint

Перед прочтением этой статьи советую ознакомиться с предыдущей статьей о TensorFlowKit и поставить star репозиторию.

Я не люблю читать статьи, сразу иду на GitHub

GitHub: TensorFlowKit
GitHub: Example
GitHub: Другое
TensorFlowKit API
Посeтив репозиторий, добавьте его в «Stars» это поможет мне написать больше статей на эту тему.

image

Начиная работать в сфере машинного обучения, мне было тяжело переходить от объектов и их поведений к векторам и пространствам. Сперва все это достаточно тяжело укладывалось в голове и далеко не все процессы казались прозрачными и понятными с первого взгляда. По этой причине все, что происходило внутри моих наработок, я пробовал визуализировать: строил 3D модели, графики, диаграммы, изображения и тд.

Говоря об эффективной разработке систем машинного обучения, всегда поднимается вопрос контроля скорости обучения, анализа процесса обучения, сбора различных метрик обучения и тд. Особая сложность заключается в том, что мы (люди) привыкли оперировать 2х и 3х мерными пространствами, описывая различные процессы вокруг нас. Процессы внутри нейронных сетей происходят в многомерных пространствах, что серьезно усложняет их понимание. Осознавая это, инженеры по всему миру стараются разработать различные подходы к визуализации или трансформации многомерных данных в более простые и понятные формы.

Существуют целые сообщества, решающие такого рода задачи, например Distill, Welch Labs, 3Blue1Brown.
Читать полностью »

В октябре команда облачного сервиса Okdesk приняла участие в пензенском хакатоне, в рамках которого мы разработали "коробочного" Telegram-бота для Okdesk. Бот позволит клиентам сервисных компаний отправлять заявки на обслуживание, переписываться по заявками и ставить оценки выполнению заявок не выходя из любимого мессенджера.

image

Мы планировали написать об этом статью на Хабру, но вовремя остановились. Воистину, кому сегодня интересно читать о том, что на очередном хакатоне был разработан очередной Telegram-бот? Поэтому мы написали продолжение статьи о машинном обучении для классификации заявок в тех. поддержку. В этой статьей рассказываем о том, как после обучения алгоритма сделать работающий сервис, на вход которому передается текст клиентской заявки, а на выходе — категория, к которой относится заявка.

Читать полностью »

Привет! В Нью-Йорке в эти дни проходит ежегодная конференция Microsoft Connect 2017. На ней уже анонсировали множество обновлений существующих продуктов и большое количество новых инструментов. Под катом читайте о самых интересных из них.

Ключевые анонсы Connect(); 2017 - 1
Читать полностью »

Приглашаем вас посмотреть прямую трансляцию Connect(); 2017, которая будет проходить на русском языке. В рамках неё Скотт Гатри и Скотт Хансельман представят самые крутые новости про Azure, Data, AI, DevOps, Visual Studio, Xamarin, и не только. Плеер можно найти под катом.

Connect(); 2017: прямая трансляция - 1
Читать полностью »

Russian AI Cup 2017 — отчет о бета-тесте, старт чемпионата. Хотели StarCraft, получили странный Total War - 1

Седьмого ноября официально стартовала неделя бета-теста Russian Ai Cup 2017. Чемпионат ежегодный, и в этом году мы решили предложить участникам проект под названием CodeWars — конкурс по программированию ботов для игры, которую сами участники сходу окрестили «симулятором игрока в RTS». Бета-тест подошел к концу, чемпионат официально стартовал, и под катом мы хотели бы отчитаться, поделиться новостями о том, что же мы теперь можем предложить. Ну и еще раз зазвать всех поучаствовать, не без этого конечно.

Читать полностью »

Я не люблю читать статьи, сразу иду на GitHub

Заранее прошу прощения за это неудобство.

Все, что будет описано в данной статье тем или иным образом затронет несколько сфер computer science, но погрузиться в каждую отдельную сферу не представляется возможным. Заранее прошу прощения за это неудобство.

Рассказывать о том, что такое машинное обучение и искусственный интеллект, в 2017 году наверное нет необходимости. На эту тему уже написано большое количество как публицистических статей, так и серьезных научных работ. Поэтому предполагается, что читатель уже знает, что это такое. Говоря о машинном обучении, сообщество data scientist и software engineers, как правило подразумевает глубокие нейронные сети, которые приобрели большую популярность по причине своей производительности. На сегодняшний день в мире существует большое количество различных программных решений и комплексов для решения задачи искусственных нейронных сетей: Caffe, TensorFlow, Torch, Theano(rip), cuDNN etc.

Swift

Swift — инновационный, protocol — oriented, open source язык программирования, выращенный в стенах компании Apple Крисом Латнером (недавно покинувшим компанию Apple, после SpaceX и обосновавшимся в Google).
В Apple’s OSs уже были различные библиотеки для работы с матрицами и векторной алгеброй: BLAS, BNNS, DSP, впоследствии объединенные под крышей одной библиотеки Accelerate.
В 2015 появились небольшие решения для реализации математики на основе графической технологии Metal.
В 2016 появился CoreML:
image
CoreML способен импортировать готовую, натренированную модель (CaffeV1, Keras, scikit-learn) и далее предоставить разработчику возможность экспортировать ее в приложение.
То есть, вам необходимо: Собрать модель на другой платформе, на языке Python или C++, используя сторонние фреймворки. Далее обучить ее на стороннем аппаратном решении.
И только после этого вы можете импортировать и работать на языке Swift. На мой взгляд очень нагромождено и сложно.
Читать полностью »

В эту субботу, 11 ноября, мы приглашаем читателей Хабра на однодневную конференцию по Data Science, Machine Learning и AI. Это мероприятие завершит Sberbank Data Science Journey, ежегодные соревнования по интеллектуальному анализу данных с применением передовых математических методов и алгоритмов. В этом году состязание проводилось на первом в своем роде русскоязычном наборе данных.

Мы наградим победителей и послушаем выступления от ведущих исследователей Nate Kushman (MIT, Microsoft Research UK), Дмитрий Ветров (ФКН ВШЭ, Bayes Group), Михаил Бурцев (МФТИ, iPavlov), Евгений Бурнаев (Сколтех, ADASE group) и Александр Тужилин (New York University, Сбербанк AI Lab). Кроме того, на специальной секции про бизнес в AI о пути своих компаний и перспективах монетизации AI расскажут основатели компаний Prisma, NTechLab, Rubbles и Vision Labs.

Подробная программа и ссылка на регистрацию — под катом.

Приглашаем на Sberbank Data Science Day 11 ноября - 1

Читать полностью »

Умные сети для рыбаков: как мы учили смартфоны распознавать рыбу - 1

На развитие компьютерного зрения в последние 10 лет не обращал внимание лишь отстраненный от мира человек. Технология распознавания образов своим процветанием обязана глубокому обучению. Достижения машин поражают воображение.
Читать полностью »

Открытая трансляция из главного зала SmartData 2017: речь не про решения — речь про эволюцию - 1

Как мы уже неоднократно сообщали ранее, в этом году компания JUG.ru Group решила заглянуть в будущее и разобраться, какая необходимость двум серым ящикам взаимодействовать друг с другом впустить в наш мир дозу сакральных знаний по Big Data и машинному обучению — мы сделали конференцию SmartData 2017, которая пройдёт в Питере 21 октября.

Зачем мы собираем конференцию по Big Data и машинному обучению? Потому что не можем не собрать. И чтобы обратить в наше братство как можно большее количество разработчиков, мы традиционно открываем бесплатную онлайн-трансляцию из первого зала конференции.

Итак, бесплатная онлайн-трансляция из главного зала SmartData 2017 начнётся 21 октября 2017 года в 9:30 утра по московскому времени. Только вы, мы и будущее. В этот раз трансляция будет доступна в 2k — доставайте ваши 4k мониторы!

Открытая трансляция из главного зала SmartData 2017: речь не про решения — речь про эволюцию - 2

Ссылка на онлайн-трансляцию первого трека конференции SmartData 2017 и краткое описание докладов — под катом.
Читать полностью »