Рубрика «машинное обучение»

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 »

Мы рады пригласить вас на встречу специалистов по анализу данных, которая пройдет в московском офисе Avito 28-го октября. Митап посвящен компьютерному зрению. Вы сможете узнать о передовых достижениях в задачах распознавания лиц и сегментации изображений, о real-time адаптации нейросетевых и классических алгоритмов, а также мы представим наш сервис — AvitoNet. Подробная программа и ссылка на регистрацию под катом.

Приглашение на Meetup по компьютерному зрению в Avito, 28 октября - 1

Читать полностью »

На прошлой неделе Amazon Web Services (AWS) и Microsoft представили открытую библиотеку Gluon для машинного обучения. Создатели утверждают, что она позволит разработчикам легко прототипировать и развёртывать сложные модели машинного обучения в облаке.

Microsoft и Amazon представили новую библиотеку для машинного обучения — Gluon - 1Читать полностью »

Может быть отсылка к экзистенциальному кризису звучит слишком громко, но лично для меня проблема поиска и выбора (или выбора и поиска, это имеет значение) как в мире интернета так и в мире простых вещей по мучениям иногда приближается к нему. Выбор фильма на вечер, книги неизвестного автора, сосисок в магазине, нового утюга — дикое количество вариантов. Особенно когда не очень знаешь чего хочешь. Да и когда знаешь, но не можешь попробовать — тоже не праздник — мир разнообразен и все сразу не перепробуешь.

image


Рекомендательные системы сильно помогают в выборе, но не везде и не всегда так как хотелось бы. Часто не учитывается семантика содержания. Кроме того, во весь рост встает проблема "длинного хвоста", когда рекомендации сосредоточены только на самых популярных позициях, а интересные, но не очень популярные в массе вещи ими не охвачены.

Cвой эксперимент в этом направлении я решил начать с поиска интересных текстов взяв для этого довольно небольшое, но пишущее сообщество авторов, которые еще остались на блоговой платформе Живой Журнал. О том как сделать собственную рекомендательную систему а в результате получить еще и помощник в выборе вина на вечер — под катом.
Читать полностью »

На прошлой неделе японский Национальный институт передовой промышленной науки и технологии (AIST) выбрал компанию Fujitsu для создания суперкомпьютера ABCI (AI Bridging Cloud Infrastructure). Он станет платформой для исследований в области искусственного интеллекта, робототехники, автопилотируемых автомобилей и медицины.

Предполагается, что ABCI будет выполнять операции с двойной точности со скоростью 37 петафлопсов. Компьютер начнет работу в 2018 году и станет самым быстрым в Японии.

Fujitsu построит суперкомпьютер для исследования искусственного интеллекта - 1Читать полностью »

Смена пола и расы на селфи с помощью нейросетей - 1

Привет! Сегодня я хочу рассказать вам, как можно изменить свое лицо на фото, используя довольно сложный пайплайн из нескольких генеративных нейросетей и не только. Модные недавно приложения по превращению себя в даму или дедушку работают проще, потому что нейросети медленные, да и качество, которое можно получить классическими методами компьютерного зрения, и так хорошее. Тем не менее, предложенный способ мне кажется очень перспективным. Под катом будет мало кода, зато много картинок, ссылок и личного опыта работы с GAN'ами. Читать полностью »

Введение в архитектуры нейронных сетей - 1

Григорий Сапунов (Intento)

Меня зовут Григорий Сапунов, я СТО компании Intento. Занимаюсь я нейросетями довольно давно и machine learning’ом, в частности, занимался построением нейросетевых распознавателей дорожных знаков и номеров. Участвую в проекте по нейросетевой стилизации изображений, помогаю многим компаниям.

Давайте перейдем сразу к делу. Моя цель — дать вам базовую терминологию и понимание, что к чему в этой области, из каких кирпичиков собираются нейросети, и как это использовать.

План доклада такой. Сначала небольшое введение про то, что такое нейрон, нейросеть, глубокая нейросеть, чтобы мы с вами общались на одном языке.

Дальше я расскажу про важные тренды, что происходит в этой области. Затем мы углубимся в архитектуру нейросетей, рассмотрим 3 основных их класса. Это будет самая содержательная часть.

После этого рассмотрим 2 сравнительно продвинутых темы и закончим небольшим обзором фреймворков и библиотек для работы с нейросетями.
Читать полностью »

Русскоязычный чат-бот Boltoon: создаем виртуального собеседника - 1

Несколько лет назад было опубликовано интервью, в котором говорят об искусственном интеллекте и, в частности, о чат-ботах. Респондент подчеркивает, что чат-боты не общаются, а имитирует общение.

В них заложено ядро разумных микродиалогов вполне человеческого уровня и построен коммуникативный алгоритм постоянного сведения разговора к этому ядру. Только и всего.

На мой взгляд, в этом что-то есть…

Тем не менее, о чат-ботах много говорят на Хабре. Они могут быть самые разные. Популярностью пользуются боты на базе нейронных сетей прогнозирования, которые генерируют ответ пословно. Это очень интересно, но затратно с точки зрения реализации, особенно для русского языка из-за большого количества словоформ. Мной был выбран другой подход для реализации чат-бота Boltoon.
Читать полностью »

Машинное обучение сейчас в тренде, вот только если коснуться коммерческого применения — возникает много вопросов. Потому мы нашли человека, у которого есть ответы. Мы поговорили с Александром Сербулом из «1С-Битрикс», который рассказал о применении машинного обучения для решения бизнес-задач, причинах хайпа вокруг deep learning и пользе чат-ботов для пользователей и бизнеса. За подробностями добро пожаловать под кат.

Machine Learning: где деньги лежат? - 1

Читать полностью »

В предыдущей серии я пытался сделать из мухи разумное существо. Коротко — не вышло. Муха упорно не хотела учиться.

Цветы, муха и хорошо отрепетированное случайное машинное обучение - 1

Мухой была маленькая простая нейронная сеть, основанная на умножении матриц, сигмоиде и обратном распространении ошибки. Её учение состояло в распознавании фотографий с цветами.

Напомню, что внутри две сети — первая анализирует кусочки исходного изображения, а вторая работает с матрицей, сложенной из результатов работы первой сетки.

Обучение проходило кое-как, результата не было. Затем, оставив попытки обучения по уважительным причинам (как то — вечер субботы, ночь и утро воскресенья), я все же думал, что делать дальше. Какие-то возможные решения были намечены в конце первой статьи, с них и продолжил.
Читать полностью »