Публикация корпорацией Microsoft исходников своих проектов является вполне хорошим поводом для их проверки. Этот раз исключением не стал, и сегодня мы посмотрим на подозрительные места, найденные в коде Infer.NET. Долой аннотацию – ближе к делу!
Читать полностью »
Мы рады объявить о выпуске ML.NET 0.7 — последней версии кросс-платформенной и open source системы машинного обучения для разработчиков .NET (ML.NET 0.1 был выпущен на //Build 2018). Этот релиз направлен на расширение функциональности платформы. Подробнее под катом!
Привет!
10 ноября (уже завтра!) в Москве в киноцентре «Октябрь» пройдет большая конференция Sberbank Data Science Day, где будут награждение победителей SDSJ 2018, выступления большого количества международных и российских экспертов в области Data Science, секции про ML и применение искусственного интеллекта в науке и бизнесе. И еще много интересного!
Прямую трансляцию можно посмотреть тут. Под катом и на сайте программа. Также рассказываем, как оценивали победителей Sberbank Data Science Journey.
Привет! Меня зовут Григорий Кузовников. Я работаю Senior Backend Engineer в компании FunCorp. Недавно я начал заниматься машинным обучением. Спросить что-то напрямую не у кого, приходится всё искать в интернете. Поэтому хотелось сходить на какую-нибудь профильную конференцию и послушать, как вообще использовать машинное обучение в бою. Сразу ничего профильного я не нашёл, однако на GOTO Berlin было много тем по машинному обучению, поэтому и решил посетить именно её. Под катом небольшой обзор этой конференции и много фотографийЧитать полностью »
Всем привет!
Мы открыли новый поток на курс «Machine learning», так что ждите в ближайшее время статей связанных с данной, так сказать, дисциплиной. Ну и разумеется открытых семинаров. А сейчас давайте рассмотрим, что такое обучение с подкреплением.
Обучение с подкреплением является важным видом машинного обучения, где агент учится вести себя в окружающей среде, выполняя действия и видя результаты.
В последние годы мы наблюдаем много успехов в этой увлекательной области исследований. Например, DeepMind и Deep Q Learning Architecture в 2014 году, победа над чемпионом по игре в го с AlphaGo в 2016, OpenAI и PPO в 2017 году, среди прочих.
В этом примере показано использование различных алгоритмов машинного обучения для завершения изображений. Цель состоит в том, чтобы предсказать нижнюю половину лица, учитывая его верхнюю половину.
Первый столбец изображений показывает настоящие лица. Следующие столбцы иллюстрируют, как деревья (extremely randomized trees), метод k-ближайших соседей (k nearest neighbors/K-nn), линейная регрессия (linear regression) и RidgeCV (ridge regression complete) завершают нижнюю половину этих лиц.
Читать полностью »
This is a very short executive summary (or a teaser) about what we managed to do in approximately 2 months in the Profi.ru DS department (I was there for a bit longer, but onboarding myself and my team was a separate thing to be done at first).
В данной статье мы изучим несколько аспектов SVM:
Недавно я начал изучать machine learning. Начал с прекрасного, на мой взгляд, курса от Andrew Ng. И чтобы не забыть, а так же повторить выученное решил создать репозиторий Machine Learning in Octave. В нем я собрал математические формулы для гипотез, градиентных спусков, "cost function"-ов, сигмоидов и прочих фундаментальных для машинного обучения "штук". Так же добавил туда упрощенные и доработанные примеры реализации некоторых популярных алгоритмов (нейронная сеть, линейная/логистическая регрессия и пр.) для MatLab/Octave. Надеюсь эта информация будет полезна для тех из вас, кто планирует начать изучение machine learning-а.
Одной из важнейших задач в сфере data science является не только построение модели, способной делать качественные предсказания, но и умение интерпретировать такие предсказания.
Если мы не просто знаем, что клиент склонен купить товар, но так же понимаем, что влияет на его покупку, мы сможем в будущем выстраивать стратегию компанию, направленную на повышение эффективности продаж.
Читать полностью »
