Рубрика «machine learning» - 30

в 11:51, , рубрики: ABBYY, cpu, end-to-end, gpu, kmeans, lenet, machine learning, mnist, SqueezeNet, WideResNet, алфавит, Блог компании ABBYY, иероглифы, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, сверточные нейронные сети

В прошлых статьях уже писали о том, как у нас устроены технологии распознавания текста:

Навигатор по серии постов

Примерно так же до 2018 года было устроено распознавание японских и китайских символов: в первую очередь с использованием растровых и признаковых классификаторов. Но с распознаванием иероглифов есть свои трудности:

1). Огромное количество классов, которое нужно различать.
2). Более сложное устройство символа в целом.

image

Сказать однозначно, сколько символов насчитывает китайская письменность, так же сложно, как точно посчитать, сколько слов в русском языке. Но наиболее часто в китайской письменности используются ~10 000 символов. Ими мы и ограничили число классов, используемых при распознавании.

Обе описанные выше проблемы также приводят и к тому, что для достижения высокого качества приходится использовать большое количество признаков и сами эти признаки вычисляются на изображениях символов дольше.

Чтобы эти проблемы не приводили к сильнейшим замедлениям во всей системе распознавания, приходилось использовать множество эвристик, в первую очередь направленных на то, чтобы быстро отсечь значительное количество иероглифов, на которые эта картинка точно не похожа. Это всё равно не до конца помогало, а нам хотелось вывести наши технологии на качественно новый уровень.

Мы стали исследовать применимость свёрточных нейронных сетей, чтобы поднять как качество, так и скорость распознавания иероглифов. Хотелось заменить весь блок распознавания отдельного символа для этих языков с помощью нейронных сетей. В этой статье мы расскажем, как нам в итоге это удалось.
Читать полностью »

в 8:05, , рубрики: computer vision, deep learning, machine learning, MOOC, nlp, opendatascience, reinforcement learning, Блог компании Open Data Science, машинное обучение, обработка изображений

После 18-го февраля начнется открытый и бесплатный курс "Deep Learning на пальцах".

Курс предназначен для того, чтобы разобраться с современным deep learning с нуля, и не требует знаний ни нейросетей, ни machine learning вообще. Лекции стримами на Youtube, задания на Питоне, обсуждения и помощь в лучших русскоязычных чат-сообществах — ODS.ai и ClosedCircles.

После него вы не станете экспертом, но поймете про что все это, сможете применять DL на практике и будете способны разбираться дальше сами. Ну, в лучшем случае.

Одновременно и в том же объеме курс будет читаться для магистрантов Новосибирского Государственного Университета, а также студентов CS центра Новосибирска.

Выглядеть объяснение на пальцах будет примерно так:

Открытый курс «Deep Learning на пальцах» - 1

Главная ссылка — dlcourse.ai. Подробности ниже.

Читать полностью »

в 17:19, , рубрики: android, machine learning, TensorFlow, wearable, машинное обучение, Носимая электроника

Около года назад ко мне пришла идея создания открытого фреймворка для нейроинтерфейсов.

Читать полностью »

в 7:00, , рубрики: digital security, machine learning, python, security, Блог компании «Digital Security», информационная безопасность, машинное обучение

image

Машинное обучение активно применяется во многих областях нашей жизни. Алгоритмы помогают распознавать знаки дорожного движения, фильтровать спам, распознавать лица наших друзей на facebook, даже помогают торговать на фондовых биржах. Алгоритм принимает важные решения, поэтому необходимо быть уверенным, что его нельзя обмануть.

В этой статье, которая является первой из цикла, мы познакомим вас с проблемой безопасности алгоритмов машинного обучения. Это не требует от читателя высокого уровня знаний машинного обучения, достаточно иметь общее представление о данной области.

Читать полностью »

в 13:05, , рубрики: ABBYY, machine learning, natural language processing, ner, nlp (natural language processing), RNN, Блог компании ABBYY, машинное обучение, нейронные сети, нейросети, саммаризация

Привет! Меня зовут Иван Смуров, и я возглавляю группу исследований в области NLP в компании ABBYY. О том, чем занимается наша группа, можно почитать здесь. Недавно я читал лекцию про Natural Language Processing (NLP) в Школе глубокого обучения – это кружок при Физтех-школе прикладной математики и информатики МФТИ для старшеклассников, интересующихся программированием и математикой. Возможно, тезисы моей лекции кому-то пригодятся, поэтому поделюсь ими с Хабром.

Поскольку за один раз все объять не получится, разделим статью на две части. Сегодня я расскажу о том, как нейросети (или глубокое обучение) используются в NLP. Во второй части статьи мы сконцентрируемся на одной из самых распространенных задач NLP — задаче извлечения именованных сущностей (Named-entity recognition, NER) и разберем подробно архитектуры ее решений.

NLP. Основы. Техники. Саморазвитие. Часть 1 - 1

Читать полностью »

в 10:58, , рубрики: adtech, advertising, big data, dooh, dsp, IPONWEB, machine learning, programmatic, programmatic advertising, RTB, rtb-реклама, ssp, Блог компании IPONWEB, медийная реклама, онлайн-реклама

Такая разная онлайн-реклама. Три топора vs. AI, Ad Tech и DOOH - 1

«Лучшие умы поколения заняты тем, как заставить людей кликать мышью по рекламным объявлениям, — сказал мне Джефф Хаммербахер, ранее инженер Facebook. — Ужас…», — Илон Маск (Tesla, SpaceX и дорога в будущее).

Наши умы в IPONWEB заняты тем же.

И вот вроде у нас умная бизнес-логика, принимающая решение о том, какую рекламу показать пользователю, мощные кластеры для анализа больших данных, сложного склеивания и матчинга на лету, обучающийся алгоритм, предсказывающий клики, конверсии и даже потенциальную цену, сложный алгоритм подсчета бюджета, который умеет оптимизировать ставки в режиме реального времени, … а представление о рекламных технологиях в Рунете все равно формирует Азино 777. Не надо так, подумали мы, и решили начать рассказывать на Хабре о настоящих рекламных технологиях.
Читать полностью »

в 8:37, , рубрики: AI, big data, business, machine learning, Блог компании Binary District, искусственный интеллект, машинное обучение

Успех новых продуктов у аудитории можно предсказать с помощью машинного обучения. Такой метод прогноза в последние годы стали использовать и в кинобизнесе. О том, как узнать с помощью ИИ, стоит ли выпускать новый фильм и как его рекламировать, — в обзоре Binary District.

Камера, мотор, Big Data: как киностудии ищут новые фильмы с помощью ИИ - 1
Читать полностью »

в 16:41, , рубрики: computer vision, machine learning, nrf2019, автоматизация бизнеса, конференции, машинное обучение, Управление продажами

image

Завершилась крупнейшая в мире ритейл-конференция и экспо ― NRF Retail’s Big Show 2019, проходившая с 13 по 15 января в Нью-Йорке.

Мы побывали на выставке и постарались узнать о всех инновациях в области ритейла и технологиях создания лучшего клиентского опыта.

Что ждет ритейл в будущем и при чем здесь искусственный интеллект, компьютерное зрение и персонализация ― постараемся резюмировать итоги выставки и расскажем о самом важном, что мы увидели на NRF 2019.

“Диджитализируйся или умри!”

Читать полностью »

в 13:05, , рубрики: AR и VR, C#, game development, machine learning, unity, VR, Дизайн игр, интервью, машинное обучение, разработка игр

Creator of while True: learn() on programming in game development, VR issues and machine learning simulation - 1

A few years ago I had a feeling that Oleg Chumakov (then working at the game studio Nival) was the most famous programmer in the game development industry. He was giving speeches, hosted Gamesjams and frequently showed up on the podcast How games are made.

When VR hit the market, Oleg was chosen to lead the company’s new department — NivalVR. But, as you probably know, VR didn’t quite take off as much as people expected.

I kind of moved to other to other things in life and stopped keeping up with game development for a while, but after getting into it again I noticed that things were looking up for Oleg’s team. Now it’s called Luden.io, and their machine learning expert simulator, while True: learn() became a huge hit in its admittedly small niche. Lots of cool stories are happening around the game and the team.

We decided to do an interview with Oleg, but I couldn’t stick to one topic — his life up to this moment has been, for the lack of a better word, “interesting”. He’s seen it all. And, to ensure that a programmer could talk about programming without fear of looking too “nerdy”, the interview was conducted by my friend, colleague and an experienced developer of its own fillpackart.
Читать полностью »

в 12:01, , рубрики: big data, data mining, data science, machine learning, python, Блог компании Plarium, визуализация данных, машинное обучение, новичкам, самообучение, саморазвитие, чтение книг

Data Science — наука о данных, возникшая на стыке нескольких обширных направлений: программирования, математики и машинного обучения. Этим обусловлен высокий порог вхождения в профессию и необходимость постоянно получать новые знания.

Ключевыми навыками для начинающих специалистов являются:

  • умение писать код (Python);
  • способность визуализировать свои результаты;
  • понимание того, что происходит «под капотом».

На эти три категории разделены книги, которые специалисты Plarium Krasnodar подобрали для читателей с начальными знаниями в Data Science.

Data Science: книги для начального уровня - 1Читать полностью »

1...1020...293031...4050...69
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