Здравствуй!
Цикл статей по инструментам для обучения нейронных сетей продолжается обзором популярного фреймворка Tensorflow.
Рубрика «machine learning» - 52
Библиотека глубокого обучения Tensorflow
2017-04-13 в 11:37, admin, рубрики: deep learning, machine learning, neural networks, ods, open data science, python, TensorFlow, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучениеВойна машин: PVS-Studio vs TensorFlow
2017-04-11 в 16:18, admin, рубрики: c++, Google, machine learning, open source, pvs-studio, static code analysis, TensorFlow, Блог компании PVS-Studio, машинное обучение, Программирование, статический анализ кода
«I'll be back» ©. Думаю, все знают эту фразу. И хотя сегодня мы будем говорить не о возвращении терминатора, тема статьи в некотором роде схожа. Сегодня расскажем о проверке библиотеки машинного обучения TensorFlow и попробуем выяснить, можем ли мы спать спокойно, или час Skynet уже близок…
Читать полностью »
Открытый курс машинного обучения. Тема 7. Обучение без учителя: PCA и кластеризация
2017-04-10 в 11:01, admin, рубрики: clusterization, data mining, k-means, machine learning, mlcourse_open, ods, open data science, PCA, python, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, машинное обучениеПривет всем! Приглашаем изучить седьмую тему нашего открытого курса машинного обучения!
Данное занятие мы посвятим методам обучения без учителя (unsupervised learning), в частности методу главных компонент (PCA — principal component analysis) и кластеризации. Вы узнаете, зачем снижать размерность в данных, как это делать и какие есть способы группирования схожих наблюдений в данных.Читать полностью »
Surf Studio: машинное обучение в production
2017-04-07 в 13:53, admin, рубрики: Google, Google Cloud Platform, machine learning, python, TensorFlow, Блог компании Google, машинное обучение
Представляем гостевой пост от компании Surf Studio (Certified Google Developer Developer Agency).
Привет. Меня зовут Александр Ольферук (@olferuk), я занимаюсь машинным обучением в Surf. С 2011 года мы разрабатываем мобильные приложения для крупного бизнеса, а теперь готовим к релизу B2B-продукт с TensorFlow. Спасибо коллегам из Google за возможность рассказать немного о нашем опыте.
В современном машинном обучении много энтузиастов, но критически не хватает профессионалов. В нашей команде я вживую наблюдал превращение таких энтузиастов в специалистов с боевым опытом. Разрабатывая первый для нас коммерческий продукт, связанный с машинным обучением, команда столкнулась с кучей нюансов. Всеми любимые соревнования на Kaggle оказались очень далеки от решения задач реального бизнеса. Сейчас хочу поделиться опытом, показать примеры и рассказать немного о том, через что мы прошли.
Читать полностью »
Kaggle: Британские спутниковые снимки. Как мы взяли третье место
2017-04-07 в 11:00, admin, 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
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 »
Как полюбить машинное обучение и перестать страдать
2017-04-05 в 14:58, admin, рубрики: azure ml, machine learning, microsoft, Microsoft Azure, python, tutorial, Блог компании Microsoft, машинное обучениеНаше будущее все больше становится связано с развитием искусственного интеллекта. Кто-то считает, что это конец эры человечества, а кто-то садится, проходит курсы и пилит код, чтобы разобраться с машинным обучением. Я отношусь ко второй категории. В свое время, когда я задумывалась об освоении этой науки и начала проходить первые курсы, хотелось опустить руки. Сложности материалов и страданиям, казалось, нет предела. Сейчас, с высоты своего опыта, я понимаю, что всего этого можно было бы избежать. Поэтому под катом хочу поделиться основами ML для новичков «без боли».
Байесовские многорукие бандиты против A-B тестов
2017-04-05 в 11:23, admin, рубрики: a/b testing, bandit, bayes, bayesian, bayesian reasoning, kittens, machine learning, multi-armed bandit, ods, open data science, python, sampling, testing, thompson, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение, Тестирование веб-сервисов
Здравствуйте, коллеги. Рассмотрим обычный онлайн-эксперимент в некоторой компании «Усы и когти». У неё есть веб-сайт, на котором есть красная кнопка в форме прямоугольника с закругленными краями. Если пользователь нажимает на эту кнопку, то где-то в мире мурлычет от радости один котенок. Задача компании — максимизация мурлыкания. Также есть отдел маркетинга, который усердно исследует формы кнопок и то, как они влияют на конверсию показов в клико-мурлыкания. Потратив почти весь бюджет компании на уникальные исследования, отдел маркетинга разделился на четыре противоборствующие группировоки. У каждой группировки есть своя гениальная идея того, как должна выглядеть кнопка. В целом никто не против формы кнопки, но красный цвет раздражает всех маркетологов, и в итоге было предложено четыре альтернативных варианта. На самом деле, даже не так важно, какие именно это варианты, нас интересует тот вариант, который максимизирует мурлыкания. Маркетинг предлагает провести A/B/n-тест, но мы не согласны: и так на эти сомнительные исследования спущено денег немерено. Попробуем осчастливить как можно больше котят и сэкономить на трафике. Для оптимизации трафика, пущенного на тесты, мы будем использовать шайку многоруких байесовских бандитов (bayesian multi-armed bandits). Вперед.
Автопилот своими силами. Часть 1 — набираем обучающие данные
2017-04-05 в 9:02, admin, рубрики: computer vision, machine learning, self-driving car, SLAM, Компьютерное зрение, машинное обучение, обработка изображений, Разработка робототехникиПривет. Это пост-отчет-тьюториал про беспилотные автомобили — как (начать) делать свой без расходов на оборудование. Весь код доступен на github, и помимо прочего вы научитесь легко генерить такие класные картинки:
Поехали! Читать полностью »
Открытый курс машинного обучения. Тема 6. Построение и отбор признаков
2017-04-03 в 11:07, admin, рубрики: data mining, feature engineering, feature extraction, machine learning, mlcourse_open, ods, open data science, python, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, машинное обучениеСообщество Open Data Science приветствует участников курса!
В рамках курса мы уже познакомились с несколькими ключевыми алгоритмами машинного обучения. Однако перед тем как переходить к более навороченным алгоритмам и подходам, хочется сделать шаг в сторону и поговорить о подготовке данных для обучения модели. Известный принцип garbage in – garbage out на 100% применим к любой задаче машинного обучения; любой опытный аналитик может вспомнить примеры из практики, когда простая модель, обученная на качественно подготовленных данных, показала себя лучше хитроумного ансамбля, построенного на недостаточно чистых данных.
Варим ML Boot Camp III: Starter Kit
2017-03-27 в 9:37, admin, рубрики: machine learning, ML Boot Camp, python, машинное обучение, Спортивное программирование
16 марта закончилось соревнование по машинному обучению ML Boot Camp III. Я не настоящий сварщик, но, тем не менее, смог добиться 7го места в финальной таблице результатов. В данной статье я хотел бы поделиться тем, как начать участвовать в такого рода чемпионатах, на что стоит обратить внимание в первый раз при решении задачи и рассказать о своем подходе.