Рубрика «машинное обучение»

image

История

Рекуррентные слои были изобретены еще в 80х Джоном Хопфилдом. Они легли в основу разработанных им искусственных ассоциативных нейронных сетей (сетей Хопфилда). Сегодня рекуррентные сети получили большое распространение в задачах обработки последовательностей: естественных языков, речи, музыки, видеоряда и тд.

Задача

В рамках задачи по Hierarchy reinforcement learning я решил прогнозировать не одно действие агента, а несколько, используя для этого уже пред обученную сеть способную предсказать последовательность действий. В данной статье я покажу как реализовать “sequence to sequence” алгоритм для обучения этой самой сети а в последующей, постараюсь рассказать, как использовать ее в Q-learning обучении.
Читать полностью »

Отец искусственного интеллекта размышляет о том, как сделать машину, которая бы гордилась нами. Марвин Мински был довольно жестким ученым и то, что он своим «скальпелем познания» исследует тему чувств и эмоций, что же делает нас людьми, довольно интересно и полезно. Книга — отличный образец того, как «ИТишным подходом» попробовать осмыслить «человеческое»: ценности, идеалы, любовь, боль, здравый смысл.

image

Предыдущий параграф

§1-3 Настроения и Эмоции

«Если кто-либо попытается найти как называется каждая из них (эмоций), для которых человеческое сердце является местом нахождения, каждая раса людей нашла имена для некоторых оттенков чувств, в то время, как другие расы оставили некоторые оттенки без внимания… все виды группировок возможны, из-за выбора базисного чувства, на котором основываются все остальные. Вопрос в том, действительно ли эффект поиска оттенков эмоций является результатом случайной группировки, или этот процесс подходил конкретным целям лучше всего? „
— Уильям Джеймс в Принципах Психологии (Principles of Psychology ) (текст имеется лишь в оригинальном труде на стр. 485)

Иногда вы находитесь в состоянии, при котором окружающий мир кажется весёлым и ярким. В другое время (конечно, при условии, что ничего не изменилось) всё кажется скучным и мрачным, а ваши друзья говорят, что вы впали в депрессию. Почему у нас есть такие состояния разума – говоря иначе настроения, чувства, или диспозиции – и что вызывает этот странный эффект? Вот некоторые фразы, которые дают словари для определения слова «эмоция»:

  • Субъективный опыт сильного переживания.
  • Состояние психического возбуждения или беспокойства.
  • Психическая реакция, связанная с состоянием тела.
  • Более субъективное, чем сознательное влечение.
  • Часть сознания, которое включает в себя чувства.
  • Нерациональный аспект рассуждений.

Читать полностью »

В нашей первой статье в корпоративном блоге компании Антиплагиат на Хабре я решил рассказать о том, как работает алгоритм поиска переводных заимствований. Несколько лет назад возникла идея сделать инструмент для обнаружения в русскоязычных текстах переведенного и заимствованного текста из оригинала на английском языке. При этом важно, чтобы этот инструмент мог работать с базой источников в миллиарды текстов и выдерживать обычную пиковую нагрузку Антиплагиата (200-300 текстов в минуту).

Трудности перевода: как найти плагиат с английского языка в русских научных статьях - 1"

В течение 12 лет своей работы сервис Антиплагиат обнаруживал заимствования в рамках одного языка. То есть, если пользователь загружал на проверку текст на русском, то мы искали в русскоязычных источниках, если на английском, то в англоязычных и т. д. В этой статье я расскажу об алгоритме, разработанном нами для обнаружения переводного плагиата, и о том, какие случаи переводного плагиата удалось найти, опробовав это решение на базе русскоязычных научных статей.Читать полностью »

Многие время от времени задумываются — насколько точны прогнозы погоды? Чей прогноз погоды точнее? В какую сторону чаще всего ошибаются прогнозы для моего города?

Время математических приключений!

Чей прогноз погоды точнее? - 1

Читать полностью »

Привет! Сегодня делимся интервью с директором по цифровым технологиям компании РТС-Тендер, которая занимается организацией электронных торгов с использованием блокчейна, машинного обучения и анализа больших данных. Расспросим про все аспекты бизнеса, а главное — о технической части. Присоединяйтесь. Ну а под катом — текстовая версия.

Читать полностью »

Всем привет, в этой статье я хочу рассказать про Why So Serious Hack. Про то, что вообще нас туда привело, чем хакатоны в классическом понимании отличаются от хакатонов с контестом и что нам помогло выиграть.

image
Читать полностью »

Добрый день! Это третий дайджест материалов по машинному обучению и анализу данных, который появился после длительного перерыва.

image

Читать полностью »

Как создать нейросеть всего из 30 строк JavaScript-кода - 1

Перевод How to create a Neural Network in JavaScript in only 30 lines of code.

В этой статье мы рассмотрим, как можно создать и обучить нейросеть с помощью библиотеки Synaptic.js, позволяющей проводить глубокое обучение в связке Node.js с браузером. Давайте создадим простейшую нейросеть, решающую XOR-уравнение. Также можете изучить специально написанный интерактивный туториал.
Читать полностью »

Привет! Меня зовут Владимир, я студент 4го курса КубГТУ.

Некоторое время назад я наткнулся на статью о разработке CV-системы для обнаружения рабочего персонала без касок, и решил поделиться собственным опытом в данной области, полученным в ходе стажировки в одной промышленной компании летом 2017 года. Теория и практика OpenCV и TensorFlow в контексте задачи обнаружения людей и касок — сразу под катом.

Еще одна статья о распознавании рабочих без касок нейросетями - 1

КДПВ, снятая в реальном времени с камеры видеонаблюденияЧитать полностью »

Применяем Deep Watershed Transform в соревновании Kaggle Data Science Bowl 2018

Представляем вам перевод статьи по ссылке и оригинальный докеризированный код. Данное решение позволяет попасть примерно в топ-100 на приватном лидерборде на втором этапе конкурса среди общего числа участников в районе нескольких тысяч, используя только одну модель на одном фолде без ансамблей и без дополнительного пост-процессинга. С учетом нестабильности целевой метрики на соревновании, я полагаю, что добавление нескольких описанных ниже фишек в принципе может также сильно улучшить и этот результат, если вы захотите использовать подобное решение для своих задач.

Применяем Deep Watershed Transform в соревновании Kaggle Data Science Bowl 2018 - 1
описание пайплайна решения

Читать полностью »