История от первого лица
Как сделать аналог FindFace в одиночку и не сойти с ума
И почему так делать не надо
Читать полностью »
Рубрика «машинное обучение» - 111
Разработка аналога FindFace одним школьником
2018-12-31 в 10:37, admin, рубрики: android, find face, find person, FindFace, findperson, Google Play, indie, java, php, Вконтакте, машинное обучение, нейронные сети, ненормальное программирование, Программирование, Разработка под androidТретий Тест Тьюринга на русском языке
2018-12-29 в 13:22, admin, рубрики: Блог компании Нейросети Ашманова, искусственный интеллект, машинное обучение, тест тьюринга, хакатон, Хакатоны, чат-ботВсем привет! Компании «Нейросети Ашманова» и «Наносемантика» приглашают всех желающих принять участие в 3-м всероссийском Тесте Тьюринга в 2019 году, который мы организуем.
Мы ранее проводили этот конкурс в 2015 и 2016 годах вместе с Фондом Сколково и Microsoft.
В 2019 году Тест Тьюринга пройдёт на крупнейшей конференции по искусственному интеллекту OpenTalks.ai.
Под катом – даты, подробности проведения и ссылка на регистрацию участников.
Читать полностью »
Роботизация может вести к диктатуре
2018-12-29 в 12:02, admin, рубрики: big data, data mining, kaggle, sna, Алгоритмы, алгоритмы обработки данных, анализ данных, анализ социальных сетей, Блог компании Школа Данных, искусственный интеллект, математика, машинное обучение, нейронные сети, нейросети, рекомендательные системы, Чат-боты, школа данных
Предыдущая статья на тему замены человека роботом получила большое количество комментариев. Получается, тема живая не только в наших головах.
Поскольку мы сами вносим вклад в роботизацию как в контексте обучения в нашей Школе, так и в контексте проектов, которые мы делаем, то невольно нам приходится задумываться на предмет того, куда в пределе этот процесс может вести и как избежать сопутствующих ему угроз.
В этой публикации мы решили отчасти ответить на комментарии из предыдущей статьи, отчасти немного дальше развить тему. Если кто-то не читал изначальную публикацию — предлагаем это сделать, а также комментарии к ней.
Итак, давайте временно не будем спорить о том, случится так, что роботы смогут заменить человека или нет. Не случится — ок. Но, вот если случится, то дальнейшее нам видится так:Читать полностью »
Обучение с подкреплением на языке Python
2018-12-28 в 14:30, admin, рубрики: OpenAI Gym, python, RL, Алгоритмы, Блог компании Издательский дом «Питер», глубокое обучение, книги, машинное обучение, обучение с подкреплением, Профессиональная литератураПривет, коллеги!
В последней публикации уходящего года мы хотели упомянуть о Reinforcement Learning — теме, книгу на которую мы уже переводим.
Посудите сами: нашлась элементарная статья с Medium, в которой изложен контекст проблемы, описан простейший алгоритм с реализацией на Python. В статье есть несколько гифок. А мотивация, вознаграждение и выбор правильной стратегии на пути к успеху — это вещи, которые исключительно пригодятся в наступающем году каждому из нас.
Приятного чтения!
Читать полностью »
Обзор NeurIPS-2018
2018-12-28 в 12:34, admin, рубрики: BigData, data mining, neurips, nips, Блог компании МТС, искусственный интеллект, конференция, математика, машинное обучение, монреаль, МТСВ начале декабря в Монреале прошла 32-ая ежегодная конференция Neural Information Processing Systems, посвященная машинному обучению. По неофициальному табелю о рангах эта конференция является топ-1 событием подобного формата в мире. Все билеты на конференцию в этом году были раскуплены за рекордные 13 минут. У нас большая команда data scientist’ов МТС, но лишь одному из них – Марине Ярославцевой (magoli) – посчастливилось попасть в Монреаль. Вместе с Данилой Савенковым (danila_savenkov), который остался без визы и следил за конференцией из Москвы, мы расскажем о работах, показавшихся нам наиболее интересными. Эта выборка очень субъективна, но, надеемся, она заинтересует вас.
Что делать с людьми, которых заменят роботы?
2018-12-27 в 10:42, admin, рубрики: big data, data mining, kaggle, sna, Алгоритмы, алгоритмы обработки данных, анализ данных, анализ социальных сетей, Блог компании Школа Данных, искусственный интеллект, математика, машинное обучение, нейронные сети, нейросети, рекомендательные системы, Чат-боты, школа данных
В этой предновогодней публикации мы решили немного порассуждать о будущем в мире роботов и о роли человека в нем.
Предсказывать будущее в наши дни стало абсолютным must have среди экспертов. Когда технологии меняют мир настолько стремительно, очень хочется заглянуть хотя бы на несколько лет вперед. Цели разные. Потребителям — пофантазировать, восхититься и/или ужаснуться, бизнесам — скорректировать планы, политикам — продумать меры по сохранению спокойствия в социуме на случай «большого технологического шухера».Читать полностью »
Как мы не выиграли хакатон
2018-12-26 в 11:02, admin, рубрики: computer vision, GAN, Hackathon, Блог компании Open Data Science, искусственный интеллект, машинное обучение, обработка изображений, ХакатоныС 30 ноября по 2 декабря в Москве прошел PicsArt AI hackathon c призовым фондом — 100,000$. Основной задачей было сделать AI решение для обработки фото или видео, которое можно будет использовать в приложение PicsArt. Коллега по работе(на тот момент) Артур Кузин предложил поучаствовать, заинтересовав меня идеей — анонимизация личных фотографий пользователей с сохранением деталей(мимики и т.д). Также Артур позвал Илью Кибардина — студента МФТИ (кому-то же нужно было писать код). Название родилось очень быстро: DeepAnon.
Это будет рассказ про наше решение, его деградацию развитие, хакатон, и как не надо подстраиваться под жюри.
Машинное обучение для поиска ошибок в коде: как я стажировался в JetBrains Research
2018-12-25 в 19:16, admin, рубрики: hse, jetbrains, jetbrains research, автоматический поиск багов, Блог компании Питерская Вышка, Карьера в IT-индустрии, машинное обучение, питерская вышка, Учебный процесс в ITНедавно мы рассказывали о том, как попасть на стажировку в Google. Помимо Google наши студенты пробуют свои силы в JetBrains, Яндекс, Acronis и других компаниях.
В этой статье я поделюсь своим опытом прохождения стажировки в JetBrains Research, расскажу о задачах, которые там решают, и подробнее остановлюсь на том, как при помощи машинного обучения можно искать баги в программном коде.
Mixture Density Networks
2018-12-25 в 15:36, admin, рубрики: machine learning, mdn, python, pytorch, Алгоритмы, математика, машинное обучение, Программирование
Всем привет!
Давайте поговорим о, как вы уже наверное смогли догадаться, нейронных сетях и машинном обучении. Из названия понятно, что будет рассказано о Mixture Density Networks, далее просто MDN, переводить название не хочу и оставлю как есть. Да, да, да… будет немного скучной математики и теории вероятности, но без неё, к сожалению, или к счастью, тут уж сами решайте, трудно представить мир машинного обучения. Но спешу вас успокоить, ее будет относительно мало и она будет не сильно сложная. Да и вообще ее можно будет пропустить, а просто посмотреть на небольшое количество кода на Python и PyTorch, все верно, сеть мы будем писать с помощью PyTorch, а так же на различные графики с результатами. Но самое главное то, что будет возможность немного разобраться и понять что же такое MD сети.
Что ж начнем!
Читать полностью »
Новогодний датасет 2018: открытая семантика русского языка
2018-12-25 в 8:40, admin, рубрики: natural language processing, естественный язык, лингвистика, машинное обучение, открытые данные, Семантика, семантическая разметка, сентимент-анализ, ЭмоцииОткрытая семантика русского языка, об истории создания которой вы можете прочитать здесь и здесь, получила большое обновление. Мы собрали достаточное количество данных, чтобы применить поверх собранной разметки машинное обучение и построить семантическую модель языка. Что из этого получилось смотрите под катом.
