В этой статье я расскажу, что такое inductive bias, зачем он нужен и где встречается в машинном обучении. Спойлер: везде. Любая нейросеть имеет inductive bias (даже та, что в человеческом мозге, хе-хе)
Также вы узнаете:
почему inductive bias — это очень хорошо
способы внедрить inductive bias в модели машинного обучения
какой inductive bias в сверточных нейросетях и как успех архитектуры Image Transformer связан с inductive bias
Ну что, поехали:
Мы сделали бесплатного телеграм-бота, который переводит аудио в текст. В отличие от нашего бесплатного публичного решения для транскрибации длинных аудио, этот бот скорее настроен для удобства работы с короткими голосовыми сообщениями, заметками и аудио средней длины (несколько минут).
Боту можно послать аудио как напрямую, так и добавить в группу. В группе бот будет реагировать на все аудиофайлы (но сообщения об ошибках выводиться не будут). Более подробно об ограничениях и особенностях работы можно узнать в методах /help и /faq.
Основная UX фишка работы бота — проработанный и удобный формат чтения и навигации по распознанным сообщениям и заметкам (а не стена текста).
На конференциях с недавнего времени стала мелькать тема “сильного искусственного интеллекта”, но, как правило, для меня находились более актуальные доклады, и я ее успешно избегал. Кроме того, в тридцатиминутном докладе люди стараются говорить как можно конкретнее, и полная картина для человека не в теме ускользает. Когда мне подвернулась книга “Сильный искусственный интеллект”, выпущенная “Альпина Паблишер”, я тут же принялся за ее изучение. Книга написана огромным количеством авторов, и часть имен хорошо известна в кругах Data Science.
Не припомню, чтобы в детстве я боялся клоунов. За все детство я побывал в цирке-шапито, может быть, два раза. Зато я определенно испытывал отвращение и настороженную злость к деду Морозу, поскольку примерно в семь лет прочел сказку Евгения Шварца «Два брата», а также был впечатлен завязкой фильма «Сказка странствий» (примерно 4.30 – 8.00). Много позже я стал понимать, что ощущение жуткой фальшивости деда Мороза было настоящим проявлением эффекта «зловещей долиныЧитать полностью »
Это агрегат непрерывного горячего цинкования (АНГЦ-1 в Липецке). Его размеры могут впечатлить: длина 255,8 метров – это больше чем два футбольный поля, а ширина 21 метр, по вертикали от нижней отметки (-7,0 м) до верхней отметки (+28.5 м).
Агрегат функционирует 24/7 круглый год. Если упрощенно, этот монстр включает в себя печь отжига, ванну цинкования и башню охлаждения.
Чтобы цинковое покрытие было качественным нужно учесть более 100 параметров, при том все они разные для каждого класса стали.
На АНГЦ работают 4 бригады. Однажды при анализе данных, мы увидели, что производительность одной из них была немного (совсем чуть-чуть) выше, чем у трёх других.
Очевидно, что разница в производительности зависит от скорости прохождения полосы (хорошо бы побыстрее). При этом качество продукции, помимо прочего, также зависит от скорости (поспешишь, людей насмешишь). Тут нужен тонкий баланс.
У бригад подход к выбору температурно-скоростных режимов индивидуально разный. Это примерно, как манера вождения автомобиля – кто-то гонит в левой, а кто-то за троллейбусом (утрирую, конечно). Поэтому мы сделали цифровой советчик, чтобы подтянуть и выровнять всех.Читать полностью »
Всем привет!
Недавно я участвовал в олимпиаде по искусственному интеллекту на Python и там было много интересных задач, но самая интересная это про звезды на небе: "Дано фото звездного неба с земли. Задача: определить количество звёзд на небе"
Вроде бы не сложно, если фотка только со звездами, например:
Результаты выборов в государственную думу, которые проходили 17-19 сентября 2021 вызывают сомнения у многих экспертов. Независимый электоральный аналитик Читать полностью »
There is no difference between theory and practice in theory, Я слепым вместо глаз вставил звезды и синее небо.
Юрий Шевчук
Тема игровых ботов с самого начала была для меня довольно чувствительной. Используя Dagaz, я научился воссоздавать самые разнообразные игры, но что в них толку, если с тобой никто не играет? Nest позволил разработать сервер, для игры по сети, но до тех пор пока на нём не слишком много народу, боты продолжают оставаться актуальными. Универсальные боты, которые я писал, были медленными и слабыми. К счастью, знакомство с Garbochess позволило переломить ситуацию, по крайней мере в том, что касалось шахматных игр. Признаюсь честно, я никогда не думал, что у меня появится бот для игры в Го…
Читать полностью »
Эффективное использование машинного обучения — сложная задача. Вам нужны данные. Вам нужен надёжный конвейер, поддерживающий потоки данных. И больше всего вам нужна высококачественная разметка. Поэтому чаще всего первая итерация моих проектов вообще не использует машинное обучение.
Об этом говорю не только я.
Догадайтесь, какое правило является первым в 43 правилах машинного обучения Google?
Правило №1: не бойтесь запускать продукт без машинного обучения.
Машинное обучение — это здорово, но для него требуются данные. Теоретически, можно взять данные из другой задачи и подстроить модель под новый продукт, но она, скорее всего, не справится с базовыми эвристиками. Если вы предполагаете, что машинное обучение придаст вам рост на 100%, то эвристика даст вам 50%.
К паукам можно относиться как угодно: их можно бояться, недолюбливать или держать в качестве питомцев. Но любой, от арахнофоба до арахнолога, согласится с тем, что они мастера по строительству своих сетей. Научное сообщество уже очень давно и с большим интересом наблюдает за членистоногими прядильщиками, но полностью раскрыть все их секреты пока еще не удалось. И вот ученые из университета Джонса Хопкинса (США) решили детально рассмотреть и описать процесс строительства паутины, используя при этом искусственный интеллект и приборы ночного видения. Выяснилось, что разные виды пауков подчиняются общим правилам в ходе создания своих сетей. Следовательно, наблюдение за движениями лапок может предсказать, что именно будет строить паук. На какие стадии можно разделить строительство паутины, как пауки ведут себя во время каждой из них, и как эти данные могут помочь в понимании нас самих? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых. Поехали.Читать полностью »
