Рубрика «machine learning» - 55

в 9:45, , рубрики: algorithms, data science, machine learning, wunderfund, Алгоритмы, Блог компании Wunder Fund, машинное обучение

image

Я размышлял, в основном с точки зрения преподавателя, о том, как научить отлаживать модели машинного обучения. Лично мне кажется полезным рассмотреть модель с точки зрения ошибок разного рода: байесовская ошибка (насколько ошибочен лучший из возможных классификаторов), ошибка аппроксимации (что мы потеряем из-за ограничения класса гипотезы), ошибка оценки (связанная с ограниченной длиной выборки), ошибка оптимизации (что случится, если не найти глобальный оптимум для задачи оптимизации). Я понял, что полезно попытаться отнести ошибку к определенной области, а потом устранять недостатки в этой конкретной области. Читать полностью »

в 8:25, , рубрики: machine learning, natural language processing, python, sklearn, машинное обучение

Однажды мне стало интересно, отличается ли британская и американская литература с точки зрения выбора слов, и если отличается, удастся ли мне обучить классификатор, который бы различал литературные тексты с точки зрения частоты использованных слов. Различать тексты, написанные на разных языках, довольно легко, мощность пересечения множества слов небольшая относительно множества слов в выборке. Классификация текста по категориям «наука», «христианство», «компьютерная графика», «атеизм», — всем известный hello world среди задач по работе с частотностью текста. Передо мной стояла более сложная задача, так как я сравнивала два диалекта одного языка, а тексты не имели общей смысловой направленности.

image

Читать полностью »

в 13:06, , рубрики: big data, cloud, cloud computing, GCP, Google, Google API, Google Cloud Platform, machine learning, Блог компании Softline, машинное обучение, облака, облачные технологии, Программирование, разработка мобильных приложений

С помощью сервисов Google Cloud Platform можно создать эффективную масштабируемую систему рекомендаций для интернет-магазина.

На рынке интернет-торговли сложилась интересная ситуация. Хотя общий денежный поток вырос, увеличилось и количество продавцов. Это привело к тому, что доля каждого магазина уменьшилась, а конкуренция между становится все напряженнее. Один из способов увеличить средний размер покупки (а значит, и прибыль) – предлагать покупателям дополнительные товары, которые могут их заинтересовать.

Из этой статьи вы узнаете, как на базе Cloud Platform настроить среду для поддержки базовой системы рекомендаций, которую со временем можно будет доработать и расширить.

В ней описывается решение для сайта агентства по аренде недвижимости, позволяющее подбирать и предлагать рекомендации пользователям.

Система рекомендаций интернет магазина на основе методов машинного обучения в Compute Engine (Google Cloud Platform) - 1
Читать полностью »

в 15:06, , рубрики: AI, Atari 2600, machine learning, open source, reinforcement learning, дипломная работа, искусственный интеллект, машинное обучение, обучение с подкреплением

Сбор данных Atari 2600 для обучения с подкреплением - 1
Сайт atarigrandchallenge.com, предназначенный для сбора данных

Всем привет! “Искусственный интеллект победил человека в Го”, “Искусственный интеллект играет в Atari 2600 лучше чем человек”, “Компьютерные боты приблизились по уровню игры в Doom к человеческим игрокам” —  последнее время таких заголовков становится всё больше и больше. Появляются многочисленные среды для разработки и тестирования алгоритмов обучения с подкреплением (Reinforcement Learning): OpenAI Universe, Microsoft Minecraft Malmo, DeepMind SCII. И кто знает, что будет завтра?

Для своей магистерской работы я хочу собрать коллекцию реплеев игр для Atari 2600, сыгранных людьми. В дальнейшем я использую ее для обучения ботов и выложу все собранные данные в открытый доступ, чтобы все желающие могли использовать их для своих исследований.
Читать полностью »

в 12:22, , рубрики: android, apache cassandra, eventhub, machine learning, Microsoft Azure, машинное обучение, разработка мобильных приложений

Привет всем! Каждую зиму в русских (да и не только) городах появляется зловредный гололед. Множество людей подскальзывается и травмирует различные части тела. Скажете, эта проблема должна решаться коммунальщиками — да, так и есть, но они очень часто не доглядывают за состоянием тротуаров и дворовых тропинок, а может быть и просто не знают, куда нужно смотреть. Чтобы хоть как-то улучшить ситуацию, в решение проблемы все больше должны включаться современные технологии. Итак, сегодня поговорим о создании системы оценки степени заледенелости улиц, основанной на статистике падений людей. Под катом машинное обучение, облака и мобильные приложения.

3 примера использования системы
Читать полностью »

в 7:21, , рубрики: 2017, AI, AR, machine learning, microsoft, microsoft research, VR, антропоцентрические вычисления, безопасность, биологические вычисления, биологические исследования, Блог компании Microsoft, будущее, виртуальная реальность, дополненная реальность, искусственный интеллект, Исследования и прогнозы в IT, Компьютерное зрение, конфиденциальность, математика, машинное обучение, мобильные устройства, нейронные сети, обработка речи, общественные науки, охрана окружающей среды, поиск информации, прогнозы, Программное обеспечение, смешанная реальность, теория игр, шифрование, экология, экономика игр, языки программирования

Мы решили пофантазировать и заглянуть в будущее на 1 год, на 10 и на 69 лет вперед. Под катом вы найдете 17 прогнозов от женщин-исследователей из подразделения Microsoft Research на 2017 и на 2027 годы, а также поздравительную открытку, которая перенесёт вас в 2086 год.

17 прогнозов на 2017 год: исследователи корпорации Microsoft — о том, чего ожидать в 2017 году и через десять лет - 1
Читать полностью »

в 7:27, , рубрики: machine learning, Parallels, parallels desktop, Блог компании Parallels, виртуализация, машинное обучение, Программирование, Разработка робототехники, рунет, технологии

Подборка фреймворков для машинного обучения - 1

В последние годы машинное обучение превратилось в мейнстрим небывалой силы. Эта тенденция подпитывается не только дешевизной облачных сред, но и доступностью мощнейших видеокарт, применяемых для подобных вычислений, — появилась ещё и масса фреймворков для машинного обучения. Почти все из них open source, но куда важнее то, что эти фреймворки проектируются таким образом, чтобы абстрагироваться от самых трудных частей машинного обучения, делая эти технологии более доступными широкому классу разработчиков. Под катом представлена подборка фреймворков для машинного обучения, как недавно созданных, так переработанных в уходящем году. Если у вас все хорошо с английским, то статья в оригинале доступна здесь.Читать полностью »

в 18:05, , рубрики: computer vision, machine learning, neural networks, wunderfund, Алгоритмы, Блог компании Wunder Fund, машинное обучение

Знаете такую компанию — Facebook? Да-да, ту самую, у сайта которой 1,6 миллиардов пользователей. И если взять все посты-поздравления с днем рождения, ваши позорные детские фотографии (у меня они такие), того дальнего родственника, лайкающего каждый ваш статус, — и вот вам множество данных для анализа.

С точки зрения анализа изображений Facebook весьма далеко продвинулся со сверточными нейронными сетями (Convolutional Neural Network, CNN). В августе подразделение Facebook по исследованиям в области искусственного интеллекта (Facebook AI Research, сокращенно FAIR) опубликовала блог-пост об алгоритмах компьютерного зрения, которые лежат в основе некоторых их алгоритмов сегментации изображений. В этом посте мы кратко изложим и разъясним три статьи, на которые ссылается этот блог.

Статьи, лежащие в основе подхода Facebook к компьютерному зрению - 1
Читать полностью »

в 10:30, , рубрики: big data, BigData, data mining, data science, deep learning, FlyElephant, machine learning, Блог компании FlyElephant, вебинар, высокая производительность, машинное обучение

Вебинар: Введение в Data Science - 1

Команда FlyElephant приглашает всех 21 декабря в 18.00 (EET) на вебинар «Введение в Data Science». В его рамках мы рассмотрим на примерах, что такое Data Science, Data Mining, Machine Learning и Deep Learning, кто такой data scientist и какими инструментами он пользуется для сбора, хранения, обработки и визуализации данных. Поговорим о платформе FlyElephant и чем она может быть полезна для работы data scientist’а.

Зарегистрироваться на вебинар можно Читать полностью »

в 13:10, , рубрики: machine learning, microsoft, Microsoft Azure, neural networks, Алгоритмы, Блог компании Microsoft, машинное обучение, нейронные сети, студия машинного обучения Azure

В статье вы найдете шпаргалку по алгоритмам машинного обучения Microsoft Azure, которая поможет вам выбрать подходящий алгоритм для ваших решений предиктивной аналитики из библиотеки алгоритмов Microsoft Azure. А также вы узнаете, как ее использовать.

Как выбирать алгоритмы для машинного обучения Microsoft Azure - 1
Читать полностью »

1...1020...545556...60...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