Рубрика «deep learning»

Привет всем, коллеги!

Возможно, поклонники библиотеки Tensorflow, уже заметившие у нас в предзаказе эту книгу, также присматривались к возможностям машинного и глубокого обучения в браузере, тем более, что тему не обошел вниманием и сам Франсуа Шолле. Интересующихся приглашаем под кат, где рассказано, как при помощи библиотеки Tensorflow.js распознаются изображения.
Читать полностью »

image

Прошлого декабря прошла волна новостей о невероятной силы нового шахматного движка использующего искусственный интеллект AlphaZero компнании DeepMind. Сегодня они выпустили потрясающие результаты обновленной версии этого движка.

Результаты снова не оставляют никаких сомнений в том, что AlphaZero является одним из сильнейших шахматных движков в мире.

Обновленный AlphaZero разгромил Stockfish 8 в новом матче с 1000 партий с результатом: 155 побед, 6 поражений, 839 ничьих.
Читать полностью »

В первой части мы ознакомились с методами доменной адаптации с помощью глубоко обучения. Поговорили об основных датасетах, а также о подходах discrepancy-based и adversarial-based non-generative. Эти методы хорошо себя показывают для некоторых задач. А в этот раз мы разберём наиболее сложные и перспективные adversarial-based методы: generative models, а также алгоритмы, показывающие наилучшие результаты на датасете VisDA (адаптации с синтетических данных под реальные фотографии).

Обзор основных методов Deep Domain Adaptation (Часть 2) - 1Читать полностью »

NeurIPS –– конференция, которая на данный момент считается самым топовым событием в мире машинного обучения. Сегодня я расскажу вам о своем опыте участия в конкурсах NeurIPS: как потягаться с лучшими академиками мира, занять призовое место и опубликовать статью.

NeurIPS: как покорить лучшую конференцию по ML - 1Читать полностью »

Последние пару недель были непростыми для нашей команды. Выпускали OpenCV 4, а вместе с ним готовились к Intel's OpenVINO toolkit R4, в состав которого входит OpenCV. Думаешь, отвлекусь на время, посмотрю, как обычно, форумы про OpenCV, да комментарии пользователей, и тут на тебе, модно стало говорить что OpenCV не IoT, что под Raspberry Pi собрать — припоя не хватает, что на ночь make -j2 ставить — утром будет готово, если повезёт.

Поэтому предлагаю дружно взяться за руки и посмотреть, как же можно собирать библиотеку OpenCV для 32-битной операционной системы, исполняемой на ARM процессоре, используя ресурсы машины с 64-битной OS, движимой отличной архитектурой CPU. Колдовство Кросс-компиляция, не иначе!

Читать полностью »

Развитие глубоких нейронных сетей для распознавания изображений вдыхает новую жизнь в уже известные области исследования в машинном обучении. Одной из таких областей является доменная адаптация (domain adaptation). Суть этой адаптации заключается в обучении модели на данных из домена-источника (source domain) так, чтобы она показывала сравнимое качество на целевом домене (target domain). Например, source domain может представлять собой синтетические данные, которые можно «дёшево» сгенерировать, а target domain — фотографии пользователей. Тогда задача domain adaptation заключается в тренировке модели на синтетических данных, которая будет хорошо работать с «реальными» объектами.

В группе машинного зрения Vision@Mail.Ru мы работаем над различными прикладными задачами, и среди них часто встречаются такие, для которых мало тренировочных данных. В этих случаях сильно может помочь генерация синтетических данных и адаптация обученной на них модели. Хорошим прикладным примером такого подхода является задача детектирования и распознавания товаров на полках в магазине. Получение фотографий таких полок и их разметка довольно трудозатратны, зато их можно достаточно просто сгенерировать. Поэтому мы решил глубже погрузиться в тему доменной адаптации.

Обзор основных методов Deep Domain Adaptation (Часть 1) - 1

Читать полностью »

Как мы заменили спортивного скаута нейронной сетью - 1
Да, действительно, мы смогли заменить нейронной сетью спортивного скаута и стали автоматически собирать данные об игре. И теперь знаем о спортивном состязании больше присутствующего на нем зрителя, а иногда и судьи.
Читать полностью »

Всем привет!

Мы открыли новый поток на курс «Machine learning», так что ждите в ближайшее время статей связанных с данной, так сказать, дисциплиной. Ну и разумеется открытых семинаров. А сейчас давайте рассмотрим, что такое обучение с подкреплением.

Обучение с подкреплением является важным видом машинного обучения, где агент учится вести себя в окружающей среде, выполняя действия и видя результаты.

В последние годы мы наблюдаем много успехов в этой увлекательной области исследований. Например, DeepMind и Deep Q Learning Architecture в 2014 году, победа над чемпионом по игре в го с AlphaGo в 2016, OpenAI и PPO в 2017 году, среди прочих.

Введение в обучение с подкреплением - 1Читать полностью »

Building client routing / semantic search and clustering arbitrary external corpuses at Profi.ru

TLDR

This is a very short executive summary (or a teaser) about what we managed to do in approximately 2 months in the Profi.ru DS department (I was there for a bit longer, but onboarding myself and my team was a separate thing to be done at first).

Читать полностью »

Привет, в этой статье я расскажу про библиотеку ignite, с помощью которой можно легко обучать и тестировать нейронные сети, используя фреймворк PyTorch.

С помощью ignite можно писать циклы для обучения сети буквально в несколько строк, добавлять из коробки расчет стандартных метрик, сохранять модель и т.д. Ну, а для тех кто переехал с TF на PyTorch, можно сказать, что библиотека ignite — Keras для PyTorch.

В статье будет детально разобран пример обучения нейронной сети для задачи классификации, используя ignite

Обучение и тестирование нейронных сетей на PyTorch с помощью Ignite - 1

Читать полностью »