Рубрика «глубокое обучение» - 11

в 15:52, , рубрики: IBM, watson, Блог компании IBM, высокая производительность, глубокое обучение, когнитивные системы, машинное обучение, облачные сервисы

Как учится и отвечает на вопросы когнитивная система IBM Watson. Часть 1 - 1

За последний десяток лет технологии шагнули далеко вперед. Интернет вещей, облачные системы, формы искусственного интеллекта, нейросети и когнитивные технологии. Все это появилось относительно недавно, но все это активно меняет нашу жизнь. IBM прикладывает значительные усилия, чтобы изменения были положительными. Делается все это не удовольствия ради, а с вполне практической целью. Дело в том, что потребности современной науки и бизнеса чрезвычайно велики. И для того, чтобы эти потребности удовлетворять, необходимы новые инструменты. Один из них — IBM Watson, когнитивная платформа, которая способная учиться, выявлять связи между отдельными элементами крупнейшего массива данных, а также взаимодействовать со своим окружением, включая пользователей.

На Habrahabr и Geektimes наша компания не раз рассказывала о том, какую пользу может принести IBM Watson. Но как работает система? В целом, ее возможности основаны на анализе окружающей среды и различных факторов. Благодаря этому платформа способна принимать определенные решения и давать ответы на задаваемые вопросы. Ниже – относительно краткое изложение принципов работы нескольких составляющих работы когнитивной системы. Это обучение, обработка языка и ответы на вопросы.
Читать полностью »

в 4:45, , рубрики: data mining, data science, neural networks, open source, python, python 3, глубокое обучение, куры, математика, машинное обучение, нейросети, образование

Нейрокурятник часть ноль. Или нейро- без курятника. Или как правильно закоптиться в нейросети.

image
Курочка снесла яичко. Сам процесс выглядит ужасно. Результат — съедобно. Массовый геноцид кур.
В этой статье будет описано:

  1. Где, как и почему можно получить небольшое качественное самообразование в сфере работы с нейросетями БЕСПЛАТНО, СЕЙЧАС и СОВСЕМ НЕ БЫСТРО;
  2. Будет описана логика рекурсии и будут порекомендованы книги по теме;
  3. Будет описан список основных терминов, которые нужно разобрать на 2-3 уровня абстракции вниз;
  4. Будет приведен ipynb-notebook, который содержит необходимые ссылки и базовые подходы;
  5. Будет немного своеобразного саркастичного юмора;
  6. Будут описаны некоторые простые закономерности, с которыми вы столкнетесь при работе с нейросетями;

Статьи про нейрокурятник

Заголовок спойлера

  1. Вступление про обучение себя нейросетям
  2. Железо, софт и конфиг для наблюдения за курами
  3. Разметка датасетов
  4. Параллельное участие в соревнованиях, визуализации внутренностей нейросетей, развитие архитектур моделей
  5. Работающая модель для распознавания кур в курятнике
  6. Бот, который постит события из жизни кур

Читать полностью »

в 14:04, , рубрики: imagine cup, Блог компании Microsoft, глубокое обучение, искусственный интеллект, конкурс, конкурс программных проектов, студенческие проекты

Друзья! Мы приглашаем вас 15 апреля на российский финал нашего главного студенческого конкурса программных проектов — Imagine Cup! (регистрация, онлайн-трансляция)

Приглашаем на Imagine Cup: 15 апреля 2017 г. состоится российский финал конкурса - 1

В этом году Imagine Cup исполняется 15 лет. За все эти годы конкурс видоизменялся, в нём появлялись новые категории, он путешествовал по миру, пока не обосновался в Сиэтле. В этом году мы снова вернулись «к истокам», и рассматриваем на конкурсе студенческие проекты любой направленности, использующие современные облачные технологии, при этом основной упор делается именно на технологичности.

Но кое-что поменялось. Приходите 15 апреля в Digital October, чтобы узнать шокирующие новости об изменениях в Imagine Cup, сколько команд поедут представлять Россию на конкурсе в Сиэтле, а также чтобы отпраздновать вместе с нами! А если не можете прийти — смотрите онлайн-трансляцию!
Читать полностью »

в 11:00, , рубрики: deep learning, image segmentation, kaggle, machine learning, ods, open data science, python, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений
Kaggle: Британские спутниковые снимки. Как мы взяли третье место - 1

Сразу оговорюсь, что данный текст — это не сухая выжимка основных идей с красивыми графиками и обилием технических терминов (такой текст называется научной статьей и я его обязательно напишу, но потом, когда нам заплатят призовые $20000, а то, не дай бог, начнутся разговоры про лицензию, авторские права и прочее). К моему сожалению, пока устаканиваются все детали, мы не можем поделиться кодом, который написали под эту задачу, так как хотим получить деньги. Как всё утрясётся — обязательно займемся этим вопросом.

Так вот, данный текст — это скорее байки по мотивам, в которых, с одной стороны, всё — правда, а с другой, обилие лирических отступлений и прочей отсебятины не позволяет рассматривать его как что-то наукоемкое, а скорее просто как полезное и увлекательное чтиво, цель которого показать, как может происходить процесс работы над задачами в дисциплине соревновательного машинного обучения. Кроме того, в тексте достаточно много лексикона, который специфичен для Kaggle и что-то я буду по ходу объяснять, а что-то оставлю так, например, вопрос про гусей раскрыт не будет.
Читать полностью »

в 23:19, , рубрики: IBM, Блог компании IBM, глубокое обучение, Исследования и прогнозы в IT, мэйнфреймы, метки:

IBM добавит глубокое обучение для мэйнфреймов - 1

Мэйнфреймы работают в крупнейших компаниях мира, включая банки, страховые компании, ритейлеров и авиакомпании. Несмотря на становящиеся все более популярными облачные сервисы, мэйнфреймы остаются в строю благодаря своей огромной производительности. Например, современный мэйнфрейм IBM z Systems способен обрабатывать в режиме реального времени около 2,5 млрд транзакций в день — это эквивалент транзакций, которые были бы обработаны за 100 киберпонедельников.

Сейчас IBM планирует добавить поддержку части своих когнитивных сервисов для мэйнфреймов для более эффективной обработки данных, предложив глубокое обучение для всех пользователей своих мэйнфреймов. Планируется добавить эту возможность для любой технологии компании, которая имеет отношение к большим данным в случае, когда информация хранится за файерволом, что IBM называет «частным облаком».
Читать полностью »

в 9:52, , рубрики: глубокое обучение, искусственный интеллект, машинное обучение

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение уже сейчас являются неотъемлемой частью многих предприятий. Часто эти термины используются как синонимы.

Искусственный интеллект движется огромными шагами — от достижений в области беспилотных транспортных средств и способности обыгрывать человека в такие игры, как покер и Го, к автоматизированному обслуживанию клиентов. Искусственный интеллект — это передовая технология, которая готова произвести революцию в бизнесе.

Часто термины искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение используются бессистемно как взаимозаменяемые, но, на самом деле, между ними есть различия. Чем именно различаются эти термины будет рассказано далее.
Читать полностью »

в 13:24, , рубрики: big data, data mining, data science, data scientist, Блог компании New Professions Lab, глубокое обучение, машинное обучение

В современном машинном обучении и науке о данных можно выделить несколько трендов. Прежде всего, это глубокое обучение: распознавание изображений, аудио и видео, обработка текстов на естественных языках. Еще одним трендом становится обучение с подкреплением — reinforcement learning, позволяющее алгоритмам успешно играть в компьютерные и настольные игры, и дающее возможность постоянно улучшать построенные модели на основе отклика внешней среды.

Есть и еще один тренд, менее заметный, так как его результаты для внешних наблюдателей выглядят не так впечатляюще, но не менее важный — автоматизация машинного обучения. В связи с его стремительным развитием вновь актуальным становится вопрос о том, не будут ли data scientist’ы в конце концов автоматизированы и вытеснены искусственным интеллектом.
Читать полностью »

в 8:08, , рубрики: Micro Mote, Блог компании ИТ-ГРАД, глубокое обучение, Интернет вещей, ИТ-ГРАД, Разработка робототехники

В марте прошлого года программа AlphaGo, разработанная Google DeepMind, одержала победу над одним из лучших мастеров го в мире — Ли Седолем (Lee Sedol). Эта серия игр стала показателем того, на что способны нейронные сети. И они находят применение в других (менее глобальных) приложениях, например программах для обнаружения вредоносного ПО или перевода текста на изображениях.

Ожидается, что в ближайшее время стоимость рынка программного обеспечения, использующего возможности глубокого обучения, превысит 1 миллиард долларов. Поэтому исследователи занимаются проектированием специальных чипов, способных справиться с такими приложениями.

Среди них выделяются Google, Nvidia, Qualcomm и др. Но сегодня мы бы хотели поговорить о разработке ученых Мичиганского университета — проекте Michigan Micro Mote — компьютере объемом в один кубический миллиметр.

«Умная пыль»: как устроен самый маленький компьютер Michigan Micro Mote - 1Читать полностью »

в 14:15, , рубрики: cnn, deep learning, Google, image classification, python, transfer learning, Алгоритмы, глубокие сверточные нейронные сети, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, нейросети, обработка изображений, технологии будущего

Создаём нейронную сеть InceptionV3 для распознавания изображений - 1

Привет! Под катом пойдёт речь о реализации свёрточной нейронной сети архитектуры InceptionV3 с использованием фреймворка Keras. Статью я решил написать после ознакомления с туториалом "Построение мощных моделей классификации с использованием небольшого количества данных". С одобрения автора туториала я немного изменил содержание своей статьи. В отличие от предложенной автором нейронной сети VGG16, мы будем обучать гугловскую глубокую нейронную сеть Inception V3, которая уже предустановлена в Keras.

Вы научитесь:

  1. Импортировать нейронную сеть Inception V3 из библиотеки Keras;
  2. Настраивать сеть: загружать веса, изменять верхнюю часть модели (fc-layers), таким образом, приспосабливая модель под бинарную классификацию;
  3. Проводить тонкую настройку нижнего свёрточного слоя нейронной сети;
  4. Применять аугментацию данных при помощи ImageDataGenerator;
  5. Обучать сеть по частям для экономии ресурсов и времени;
  6. Оценивать работу модели.

При написании статьи я ставил перед собой задачу представить максимально практичный материал, который раскроет некоторые интересные возможности фреймворка Keras.
Читать полностью »

в 10:41, , рубрики: Google Brain, reinforcement learning, будущее здесь, глубокое обучение, ИИ, искусственный интеллект, машинное зрение, мозг, научная фантастика, нейросети, обучение с подкреплением, Сингулярность, Софт

Софт ИИ обучается делать ИИ: учёные сообщают об успехах в самообучении искусственного интеллекта - 1
По Курцвейлу, логарифмическая шкала смены парадигм для ключевых исторических событий проявляет экспоненциальную тенденцию

Ключевой элемент для возникновения технологической сингулярности — запуск некотролируемого цикла самосовершенствования ИИ, где каждое новое более умное поколение ИИ будет появляться быстрее предыдущего. Согласно теории сингулярности по Вернору Винджу, в результате взрывного развития интеллекта в цикле экспоненциального самосовершенствования появится сверхинтеллект, который намного превзойдёт возможности человеческого разума и по сути будет непонятен для него. Называются разные примерные даты наступления сингулярности, исходя из экстраполяции технологического прогресса. Рей Курцвейл считает, что это произойдёт примерно в 2045 году (хотя он не считает обязательным экспоненциальное самосовершенствование ИИ), а среднее медианное значение по опросу экспертов по сильному ИИ — 2040 год.

Вполне возможно, что сингулярность наступит раньше прогнозируемого. Инженеры из компании Google и разработчики систем ИИ из других компаний сообщают об успехах, которых удалось добиться в ключевом направлении — создании систем ИИ, предназначенных для проектирования других систем ИИ.
Читать полностью »

1...101112...14
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js