Привет. В своей статье я расскажу вам, что интересного произошло в мире машинного обучения за последний год (в основном в Deep Learning). А произошло очень многое, поэтому я остановился на самых, на мой взгляд, зрелищных и/или значимых достижениях. Технические аспекты улучшения архитектур сетей в статье не приводятся. Расширяем кругозор!
Рубрика «deep learning» - 15
Достижения в глубоком обучении за последний год
2017-09-21 в 14:28, admin, рубрики: big data, deep learning, machine learning, Алгоритмы, Блог компании Mail.Ru Group, машинное обучениеKaggle: как наши сеточки считали морских львов на Алеутских островах
2017-09-18 в 11:19, admin, рубрики: cnn, computer vision, deep learning, kaggle, machine learning, ods, open data science, python, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений
Привет, Коллеги!
27 июня закончилось соревнование на Kaggle по подсчёту морских львов (сивучей) на аэрофотоснимках NOAA Fisheries Steller Sea Lions Population Count. В нем состязались 385 команд. Хочу поделиться с вами историей нашего участия в челлендже и (почти) победой в нём.
Метавычисления и глубокие свёрточные сети: интервью с профессором ИТМО
2017-09-11 в 12:16, admin, рубрики: big data, deep learning, Блог компании JUG.ru Group, машинное обучение
После победы AlphaGo в марте 2016 года над одним из сильнейших игроков Go в мире Ли Седолем о методах глубокого обучения заговорили практически везде. И даже Google не упустил случая назвать себя компанией машинного обучения и искусственного интеллекта.
Что стоит за термином «глубокое обучение»? Какими бывают модели машинного обучения и на чём они пишутся? Ответить на эти и многие другие вопросы, связанные с МО и, в частности, с глубоким обучением (deep learning), мы попросили Алексея Потапова, профессора кафедры компьютерной фотоники и видеоинформатики ИТМО.
Pygest #17. Релизы, статьи, интересные проекты из мира Python [29 августа 2017 — 11 сентября 2017]
2017-09-11 в 7:35, admin, рубрики: deep learning, digest, django, flask, machine learning, pygest, python, web, дайджест, машинное обучение, Программирование, Разработка веб-сайтовВсем привет! Это уже семнадцатый выпуск дайджеста на Хабрахабр о новостях из мира Python.
Присылайте свои актуальные материалы, а также любые замечания и предложения, которые будут добавлены в ближайший дайджест.
А теперь к делу!
Читать полностью »
Почему CNTK?
2017-09-05 в 7:48, admin, рубрики: CNTK, deep learning, microsoft, Блог компании Microsoft, глубинное обучение, глубокое обучение, машинное обучениеПривет! Меня зовут Женя. В начале карьеры я был Data Scientist, когда это еще не было мэйнстримом. Потом переключился на чистую T-SQL разработку, которая под конец успела перерасти в бизнес-аналитику. Теперь я — технологический евангелист в Microsoft с очевидным упором на платформу данных, хотя это не мешает мне заниматься в свободное время другими классными темами, как, например, Docker контейнеры или Mixed Reality.
Недавно я общался с одним из партнеров и он спросил меня, почему мы почти не рассказываем о преимуществах CNTK на Хабре. Сначала мы подумали, что может быть банальнее, чем рассказа в блоге компании и преимуществах продукта этой же компании. Но потом решили, что это отличная возможно узнать ваше мнение и пообщаться. Приглашаю под кат всех, кому интересна тема CNTK и TensorFlow.
BigDL: глубинное обучение — к услугам пользователей больших данных и исследователей данных
2017-09-05 в 6:01, admin, рубрики: big data, deep learning, Блог компании Intel, ПрограммированиеБольшие данные и их анализ играют важнейшую роль в современном мире, где повсеместно используются сети и электронные устройства. Идет непрерывное объединение возможностей больших данных, аналитики и машинного/глубинного обучения. В декабре 2016 года мы создали BigDL — распределенную библиотеку глубинного обучения с открытым исходным кодом для Apache Spark. Цель создания этой библиотеки — объединение сообщества глубинного обучения и сообщества больших данных. Далее в этой статье приводится описание недавних усовершенствований в выпуске BigDL 0.1.0 (а также в предстоящем выпуске 0.1.1).
Нейросетевая игра в имитацию
2017-09-04 в 11:50, admin, рубрики: aae, adversarial autoencoder, conditional gan, cyclegan, dcgan, deep learning, domain transfer network, GAN, infogan, neural networks, ods, putin zebra, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение, обработка изображенийЗдравствуйте, коллеги. В конце 1960-ых годов прошлого века Ричард Фейнман прочитал в Калтехе курс лекций по общей физике. Фейнман согласился прочитать свой курс ровно один раз. Университет понимал, что лекции станут историческим событием, взялся записывать все лекции и фотографировать все рисунки, которые Фейнман делал на доске. Может быть, именно после этого у университета осталась привычка фотографировать все доски, к которым прикасалась его рука. Фотография справа сделана в год смерти Фейнмана. В верхнем левом углу написано: "What I cannot create, I do not understand". Это говорили себе не только физики, но и биологи. В 2011 году, Крейгом Венером был создан первый в мире синтетический живой организм, т.е. ДНК этого организма создана человеком. Организм не очень большой, всего из одной клетки. Помимо всего того, что необходимо для воспроизводства программы жизнедеятельности, в ДНК были закодированы имена создателей, их электропочты, и цитата Ричарда Фейнмана (пусть и с ошибкой, ее кстати позже исправили). Хотите узнать, к чему эта прохладная тут? Приглашаю под кат, коллеги.
PyTorch — ваш новый фреймворк глубокого обучения
2017-09-04 в 9:02, admin, рубрики: deep learning, machine learning, numpy, python, pytorch, torch, машинное обучение, Программирование
PyTorch — современная библиотека глубокого обучения, развивающаяся под крылом Facebook. Она не похожа на другие популярные библиотеки, такие как Caffe, Theano и TensorFlow. Она позволяет исследователям воплощать в жизнь свои самые смелые фантазии, а инженерам с лёгкостью эти фантазии имплементировать.
Данная статья представляет собой лаконичное введение в PyTorch и предназначена для быстрого ознакомления с библиотекой и формирования понимания её основных особенностей и её местоположения среди остальных библиотек глубокого обучения.
Материалы летней школы Deep|Bayes по байесовским методам в глубинном обучении
2017-09-03 в 15:52, admin, рубрики: bayesian inference, deep learning, байесовские методы, глубинное обучение, летняя школа, машинное обучение, Учебный процесс в ITГлубинное обучение в последние годы стало ключевым направлением исследований в машинном обучении. Начавшись с архитектурных прорывов, позволявших эффективно обучать глубокие нейросети, оно стало распространяться на другие подобласти, предоставляя набор эффективных средств там, где для решения задачи требуется приближение некоторой сложной функции.
Многие современные исследовательские статьи активно используют байесовский формализм в сочетании с глубокими нейросетями, приходя к интересным результатам. Мы – исследовательская группа BayesGroup с помощью наших друзей из Сколтеха, а так же при поддержке Высшей Школы Экономики, Сбербанка, Яндекса, Лаборатории Касперского, JetBrains и nVidia – решили поделиться накопленным опытом и устроить летнюю школу по байесовским методам в глубинном обучении Deep|Bayes, где подробно рассказать, что такое байесовские методы, как их комбинировать с глубинным обучением и что из этого может получиться.
Отбор на школу оказался весьма сложным занятием – мы получили более 300 заявок от сильных кандидатов, но вместить смогли только 100 (приятно, что среди участников были не только жители Москвы и Петербурга, но и студенты из регионов, а так же русскоговорящие гости из-за границы). Пришлось отказать многим сильным кандидатам, поэтому для смягчения этого прискорбного факта мы решили сделать доступными максимальное количество материалов, которыми и хотим поделиться с читателями.
Как сделать проект по распознаванию рукописных цифр с дообучением онлайн. Гайд для не совсем начинающих
2017-08-25 в 11:04, admin, рубрики: cnn, data mining, deep learning, image recognition, machine learning, ods, open data science, python, TensorFlow, Блог компании Open Data Science, гайд, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений, проектПривет!
В последнее время машинное обучение и data science в целом приобретают все большую популярность. Постоянно появляются новые библиотеки и для тренировки моделей машинного обучения может потребоваться совсем немного кода. В такой ситуации можно забыть, что машинное обучение — не самоцель, а инструмент для решения какой-либо задачи. Мало сделать работающую модель, не менее важно качественно презентовать результаты анализа или сделать работающий продукт.
Я хотел бы рассказать о том, как создал проект по распознаванию рукописного ввода цифр с моделями, которые дообучаются на нарисованных пользователями цифрах. Используется две модели: простая нейронная сеть (FNN) на чистом numpy и сверточная сеть (CNN) на Tensorflow. Вы сможете узнать, как сделать практически с нуля следующее:
-
создать простой сайт с использованием Flask и Bootstrap;
-
разместить его на платформе Heroku;
-
реализовать сохранение и загрузку данных с помощью облака Amazon s3;
-
собрать собственный датасет;
-
натренировать модели машинного обучения (FNN и CNN);
-
сделать возможность дообучения этих моделей;
-
сделать сайт, который сможет распознавать нарисованные изображения;
Для полного понимания проекта желательно знать как работает deep learning для распознавания изображений, иметь базовые знания о Flask и немного разбираться в HTML, JS и CSS.