Экзоскелеты; бионические протезы; промышленные роботы; исследование автоматических рекоммендаций Ютуба; создание моделей машинного обучения в браузере с помощью MediaPipe; виртуальная клавиатура для смартфонов; 5G; еще раз о сильном и слабом ИИ.
Рубрика «machine learning» - 9
Новости машинного обучения. Выпуск 8
2020-02-03 в 8:53, admin, рубрики: artificial neural network, data science, deep learning, machine learning, бионический протез, будущее здесь, визуализация данных, глубокое обучение, идеи для бизнеса, искусственная нейронная сеть, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное, нейросеть, новости науки и техники, обработка изображений, робототехника, экзоскелетРубрика «Читаем статьи за вас». Октябрь — Декабрь 2019
2020-01-29 в 11:00, admin, рубрики: arxiv.org, data science, machine learning, ods, open data science, science, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение, обработка изображений
Привет! Продолжаем публиковать рецензии на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество!
Статьи на сегодня:
- Poly-encoders: Transformer Architectures and Pre-training Strategies for Fast and Accurate Multi-sentence Scoring (Facebook, 2019)
- Implicit Discriminator in Variational Autoencoder (Indian Institute of Technology Ropar, 2019)
- Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification (Google Research, Carnegie Mellon University, 2019)
- Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning (Facebook, 2019)
- Benchmarking Neural Network Robustness to Common Corruptions and Perturbations (University of California, Oregon State University, 2019)
- DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter (Hugging Face, 2019)
- Plug and Play Language Models: A Simple Approach To Controlled Text Generation (Uber AI, Caltech, HKUST, 2019)
- Deep Salience Representation for F0 Estimation in Polyphonic Music ( New York University, USA, 2017)
- Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN (NVIDIA, 2019)
NeurIPS 2019: тренды ML, которые будут с нами следующее десятилетие
2020-01-24 в 13:05, admin, рубрики: deep learning, machine learning, machinelearning, natural language processing, neural networks, neurips, Блог компании Сбербанк, искусственный интеллект, Исследования и прогнозы в IT, машинное обучениеNeurIPS (Neural Information Processing Systems) – самая большая конференция в мире по машинному обучению и искусственному интеллекту и главное событие в мире deep learning.
Будем ли мы, DS-инженеры, в новом десятилетии осваивать еще и биологию, лингвистику, психологию? Расскажем в нашем обзоре.
SVM. Объяснение с нуля, имплементация и подробный разбор
2020-01-23 в 11:00, admin, рубрики: classification, data mining, loss function, machine learning, margin, ods, ods.ai, open data science, python, support vectors, SVM, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, машинное обучение, опорные вектораПривет всем, кто выбрал путь ML-самурая!
Введение:
В данной статье рассмотрим метод опорных векторов (англ. SVM, Support Vector Machine) для задачи классификации. Будет представлена основная идея алгоритма, вывод настройки его весов и разобрана простая реализация своими руками. На примере датасета 
будет продемонстрирована работа написанного алгоритма с линейно разделимыми/неразделимыми данными в пространстве 
и визуализация обучения/прогноза. Дополнительно будут озвучены плюсы и минусы алгоритма, его модификации.
Рисунок 1. Фото цветка ириса из открытых источников
А что, если без Python? Julia для машинного обучения и вообще
2020-01-23 в 10:45, admin, рубрики: jit, Julia, LLVM, machine learning, Moscow Python Conf++, python, Блог компании Конференции Олега Бунина (Онтико), машинное обучение, ПрограммированиеМы всегда хотим писать код быстро, но за это приходится платить. На обычных высокоуровневых гибких языках можно быстро разрабатывать программы, но после запуска они работают медленно. Например, чудовищно медленно cчитать что-то тяжелое на чистом Python. Си-подобные языки работают гораздо быстрее, но в них легче наделать ошибок, поиск которых сведет весь выигрыш в скорости на нет.
Обычно эта дилемма решается так: сначала пишут прототип на чем-то гибком, например, на Python или R, а потом переписывают на C/C++ или Fortran. Но этот цикл слишком длинный, можно ли обойтись без этого?
Возможно, решение есть. Julia — высокоуровневый и гибкий, но при этом быстрый язык программирования. В Julia есть множественная диспетчеризация, встроенный умный компилятор и инструменты метапрограммирования. Подробнее о том, что есть в Julia, расскажет Глеб Ивашкевич (phtRaveller) — основатель datarythmics, которая занимается разработкой систем машинного обучения для промышленности и других отраслей, в прошлом физик.
Глеб объяснит, зачем нужны новые языки и почему иногда Python не хватает. Расскажет, что в Julia интересного, о ее сильных и слабых сторонах, сравнит с другими языками, и покажет, какая у языка перспектива в машинном обучении и вычислениях вообще.
Дисклеймер. Здесь не будет разбора синтаксиса. читатели опытные разработчики, поэтому нет смысла показывать, как написать цикл, например.
Читать полностью »
TensorRT 6.x.x.x — высокопроизводительный инференс для моделей глубокого обучения (Object Detection и Segmentation)
2020-01-20 в 12:17, admin, рубрики: aurorai.ru, devops, docker, machine learning, object detection, ods.ai, python, pytorch, segmentation, tensorrt, Блог компании Open Data Science, машинное обучение, обработка изображений
Больно только в первый раз!
Всем привет! Дорогие друзья, в этой статье я хочу поделиться своим опытом использования TensorRT, RetinaNet на базе репозитория github.com/aidonchuk/retinanet-examples (это форк официальной репы от nvidia, который позволит начать использовать в продакшен оптимизированные модели в кратчайшие сроки). Пролистывая сообщения в каналах сообщества ods.ai, я сталкиваюсь с вопросами по использованию TensorRT, и в основном вопросы повторяются, поэтому я решил написать как можно более полное руководство по использованию быстрого инференса на основе TensorRT, RetinaNet, Unet и docker.
Читать полностью »
Новости машинного обучения. Выпуск 7
2020-01-17 в 11:25, admin, рубрики: data science, deep learning, machine learning, будущее здесь, визуализация данных, глубокое обучение, идеи для бизнеса, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное, нейросеть, обработка изображенийНовости ML, новые технологии, идеи по применению и гипотезы.
Изображение сделано в Nvidia GauGan. Видео, статья и исходный код.
Основы deep learning на примере дебага автоэнкодера, часть №1
2020-01-15 в 8:18, admin, рубрики: autoencoder, beginners, keras, machine learning, ml, TensorFlow, машинное обучениеЕсли почитать обучение по автоэнкодерам на сайте keras.io, то один из первых посылов там звучит примерно так: на практике автоэнкодеры почти никогда не используются, но про них часто рассказывают в обучалках и народу заходит, поэтому мы решили написать свою обучалку про них:
Their main claim to fame comes from being featured in many introductory machine learning classes available online. As a result, a lot of newcomers to the field absolutely love autoencoders and can't get enough of them. This is the reason why this tutorial exists!
Тем не менее, одна из практических задач, для которых их вполне себе можно применять — поиск аномалий, и лично мне в рамках вечернего проекта потребовался именно он.
На просторах интернетов есть очень много туториалов по автоэнкодерам, нафига писать еще один? Ну, если честно, тому было несколько причин:
- Сложилось ощущение, что на самом деле туториалов примерно 3 или 4, все остальные их переписывали своими словами;
- Практически все — на многострадальном MNIST'е с картинками 28х28;
- На мой скромный взгляд — они не вырабатывают интуицию о том, как это все должно работать, а просто предлагают повторить;
- И самый главный фактор — лично у меня при замене MNIST'а на свой датасет — оно все тупо переставало работать.
Дальше описан мой путь, на котором набиваются шишки. Если взять любую из предложенных плоских (не сверточных) моделей из массы туториалов и втупую ее скопипастить — то ничего, как это ни удивительно, не работает. Цель статьи — разобраться почему и, как мне кажется, получить какое-то интуитивное понимание о том, как это все работает.
Я не специалист по машинному обучению и использую подходы, к которым привык в повседневной работе. Для опытных data scientists наверное вся эта статья будет дикой, а для начинающих, как мне кажется, может что-то новое и встретится.
Deep Reinforcement Learning: как научить пауков ходить
2020-01-07 в 11:14, admin, рубрики: deep learning, deep reinforcement learning, machine learning, python, Алгоритмы, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, ПрограммированиеСегодня я расскажу, как я применил алгоритмы глубинного обучения с подкреплением для управления роботом. Вкратце, поведаю о том, как создать «чёрный ящик с нейросетями», который на входе принимает архитектуру робота, а на выходе выдаёт алгоритм, способный им управлять.
Основой решения является алгоритм Advantage Actor Critic (A2C) с оценкой Advantage через Generalized Advantage Estimation (GAE).
Под катом математика, реализация на TensorFlow и множество демок того, к каким способам ходьбы сошлись алгоритмы.
Нейросети. Куда это все движется
2020-01-03 в 22:06, admin, рубрики: deep learning, machine learning, будущее здесь, глубокое обучение, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, Исследования и прогнозы в IT, машинное обучение, нейросети, распознавание изображений, сумма технологииСтатья состоит из двух частей:
- Краткое описание некоторых архитектур сетей по обнаружению объектов на изображении и сегментации изображений с самыми понятными для меня ссылками на ресурсы. Старался выбирать видео пояснения и желательно на русском языке.
- Вторая часть состоит в попытке осознать направление развития архитектур нейронных сетей. И технологий на их основе.
Рисунок 1 – Понимать архитектуры нейросетей непросто
Все началось с того, что сделал два демонстрационных приложения по классификации и обнаружению объектов на телефоне Android:
- Back-end demo, когда данные обрабатываются на сервере и передаются на телефон. Классификация изображений (image classification) трех типов медведей: бурого, черного и плюшевого.
- Front-end demo, когда данные обрабатываются на самом телефоне. Обнаружение объектов (object detection) трех типов: фундук, инжир и финик.