Рубрика «cnn» - 2

Полный курс на русском языке можно найти по этой ссылке.
Оригинальный курс на английском доступен по этой ссылке.

Погружение в свёрточные нейронные сети. Часть 5 - 1 — 9 - 1
Выход новых лекций запланирован каждые 2-3 дня.

Читать полностью »

Полный курс на русском языке можно найти по этой ссылке.
Оригинальный курс на английском доступен по этой ссылке.
Введение в свёрточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks) - 1
Выход новых лекций запланирован каждые 2-3 дня.
Читать полностью »

Nomeroff Net numberplate detection OCR example

Продолжаем рассказ о том как распознавать номерные знаки для тех кто умеет писать приложение «hello world» на python-е! В этой части научимся тренировать модели, которые ищут регион заданного объекта, а также узнаем как написать простенькую RNN-сеть, которая будет справляться с чтением номера лучше чем некоторые коммерческие аналоги.
В этой части я расскажу как тренировать Nomeroff Net под Ваши данные, как получить высокое качество распознавания, как настроить поддержку GPU и ускорить все на порядок…
Читать полностью »

Насколько сложна тема машинного обучения? Если Вы неплохо математически подкованы, но объем знаний о машинном обучении стремится к нулю, как далеко Вы сможете зайти в серьезном конкурсе на платформе Kaggle?

Kaggle: не можем ходить — будем бегать - 1
Читать полностью »

Взлом музыки для демократизации производного контента

Отказ от ответственности: вся интеллектуальная собственность, проекты и методы, описанные в этой статье, раскрыты в патентах US10014002B2 и US9842609B2.

Вот бы вернуться в 1965 год, постучать в парадную дверь студии «Эбби-Роуд» с пропуском, зайти внутрь — и услышать настоящие голоса Леннона и Маккартни… Что ж, давайте попробуем. Входные данные: MP3 среднего качества песни «Битлз» We Can Work it Out. Верхняя дорожка — входной микс, нижняя дорожка — изолированный вокал, который выделила наша нейросеть.

Читать полностью »

Пример распознавания номерных знаков
Все начиналось банально — моя компания уже год платила ежемесячно плату за сервис, который умел находить регион с номерными знаками на фото. Эта функция применяется для автоматической зарисовки номера у некоторых клиентов.

И в один прекрасный день МВД Украины открыло доступ к реестру транспортных средств. Теперь по номерному знаку стало возможным проверять некоторую информацию про автомобиль (марку, модель, год выпуска, цвет и т.д. )! Скучная рутина линейного программирования померкла перед новой свехзадачей — считывать номера по всей базе фото и валидировать эти данные с теми, что указывал пользователь. Сами знаете как это бывает «глаза загорелись» — вызов принят, все остальные задачи на время стали скучны и монотонны… Мы принялись за работу и получили неплохие результаты, чем, собственно и решили поделиться с сообществом.

Для справки: на сайт AUTO.RIA.com, в день добавляется около 100 000 фото.

Датасаентисты давно уже знают и умеют решать подобные задачи, поэтому мы с dimabendera написали эту статью именно для программистов. Если вы не боитесь словосочетания «сверточные сети» и умеете писать «Hello World» на питоне — милости просим под кат…
Читать полностью »

Здравствуйте, коллеги!

Из последних известий по нашим планируемым новинкам из области ML/DL:

Нишант Шакла, "Машинное обучение с Tensorflow" — книга в верстке, ожидается в магазинах в январе

Делип Рао, Брайан Макмахан, "Обработка естественного языка на PyTorch" — контракт подписан, планируем приступать к переводу в январе.

В данном контексте мы хотели в очередной раз вернуться к болезненной теме — слабой проработке темы ML/DL в языке Java. Из-за явной незрелости этих решений и алгоритмов на языке Java мы когда-то приняли решение отказаться от книги Гибсона и Паттерсона по DL4J, и публикуемая сегодня статья Хамфри Шейла (Humphrey Sheil) подсказывает, что мы, вероятно, были правы. Предлагаем познакомиться с мыслями автора о том, каким образом язык Java мог бы наконец составить конкуренцию Python в машинном обучении
Читать полностью »

Экспериментируя с улучшениями для модели прогнозирования Guess.js, я стал присматриваться к глубокому обучению: к рекуррентным нейронным сетям (RNN), в частности, LSTM из-за их «необоснованной эффективности» в той области, где работает Guess.js. В то же время я начал играться с свёрточными нейросетями (CNN), которые тоже часто используются для временных рядов. CNN обычно используют для классификации, распознавания и обнаружения изображений.

Играем в Mortal Kombat с помощью TensorFlow.js - 1
Управление MK.js с помощью TensorFlow.js

Исходный код для этой статьи и МК.js лежат у меня на GitHub. Я не выложил набор данных для обучения, но можете собрать свои собственные и обучить модель, как описано ниже!

Читать полностью »

На Хабре периодически появляются обзоры курсов по машинному обучению. Но такие статьи чаще добавляют в закладки, чем проходят сами курсы. Причины для этого разные: курсы на английском языке, требуют уверенного знания матана или специфичных фреймворков (либо наоборот не описаны начальные знания, необходимые для прохождения курса), находятся на других сайтах и требуют регистрации, имеют расписание, домашнюю работу и тяжело сочетаются с трудовыми буднями. Всё это мешает уже сейчас с нуля начать погружаться в мир машинного обучения со своей собственной скоростью, ровно до того уровня, который интересен и пропускать при этом неинтересные разделы.

В этом обзоре в основном присутствуют только ссылки на статьи на хабре, а ссылки на другие ресурсы в качестве дополнения (информация на них на русском языке и не нужно регистрироваться). Все рекомендованные мною статьи и материалы я прочитал лично. Я попробовал каждый видеокурс, чтобы выбрать что понравится мне и помочь с выбором остальным. Большинство статей мною были прочитаны ранее, но есть и те на которые я наткнулся во время написания этого обзора.

Обзор состоит из нескольких разделов, чтобы каждый мог выбрать уровень с которого можно начать.
Для крупных разделов и видео-курсов указаны приблизительные временные затраты, необходимые знания, ожидаемые результаты и задания для самопроверки.

Нейронные сети с нуля. Обзор курсов и статей на русском языке, бесплатно и без регистрации - 1
Читать полностью »

Две недели назад закончился проходивший в офисе Mail.Ru Group хакатон для студентов SmartMailHack. На хакатоне предлагался выбор из трех задач; статья от победителей во второй задаче уже есть на хабре, я же хочу описать решение нашей команды, победившей в первой задаче. Все примеры кода будут на Python & Keras (популярный фреймворк для deep learning).
image

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js