Генетический алгоритм — способ оптимизации, какой-либо функции. Но, в нашем случае, мне просто был интересен принцип его работы, своеобразное моделирование эволюции. Ну и чтобы проэволюционировать самому. Мы имеем абстрактное поле, в котором есть организмы (синие и бирюзовые клетки), еда (зеленые) и яд (красные).
У созданий всего 64 гена, но можно ввести всего лишь 10 первых.
При решении задач обработки сигналов часто применяют метод аппроксимации сырых данных моделью регрессии. Исходя из структуры, модели можно разделить на три типа – линейные, сводящиеся к линейным и нелинейные. В модуле машинного обучения «Spark ML» Apache Spark функционал для первых двух типов представлен классами LinearRegression и GeneralizedLinearRegression соответственно. Обучение нелинейных моделей в стандартной библиотеке не представлено и требует самостоятельной разработки.
Читать полностью »
Пусть нам дан набор точек 
и соответствующий им набор положительных весов 
. Мы считаем, что некоторые точки могут быть важнее других (если нет, то все веса одинаковые). Неформально говоря, мы хотим, чтобы на соответствующем интервале была проведена красивая кривая таким образом, чтобы она «лучше всего» проходила через эти данные.
Под катом находится алгоритм, раскрывающий, каким образом сплайны позволяют строить подобную красивую регрессию:
Нейронные сети сейчас в тренде. Каждый день мы читаем про то, как они учатся писать комментарии в интернете, торговаться на рынках, обрабатывать фотографии. Список бесконечен. Когда я впервые посмотрел на масштаб кода, который приводит это в движение, я был напуган и хотел больше не видеть эти исходники.
Но врожденные любознательность и энтузиазм довели меня до того, что я стал одним из разработчиков Synaptic — проекта фреймворка для построения нейронных сетей на JS с 3к+ звезд на GitHub. Сейчас мы с автором фреймворка занимаемся созданием Synaptic 2.0 с ускорением на GPU и WebWorker-ах и с поддержкой почти всех основных фич любого приличного NN-фреймворка.
В итоге оказалось, что нейронные сети — это несложно, они работают на достаточно простых принципах, которые несложно понять и воспроизвести. Самая трудная задача — это обучение, но для этого почти всегда пользуются готовыми алгоритмами, а скопировать их не очень сложно.
Доказать это просто. Ниже в статье реализация нейронной сети с нуля без каких-либо библиотек.
Хочу пригласить всех дата сайентистов принять участие в небольшом опросе об инструментахЧитать полностью »
Т.к. мой классификатор из прошлого поста таки работает (впрочем, параметры «из коробки» не всегда удачны, потому я вынес возможность слегка настроить Conv1d-слои и скрытый слой) — я решил прикрутить его к боту. Да, запоздал я на этот хайп :-). Кстати, заранее уточню, что прикрутить русский я пока таки не пробовал, хотя это не должно стать проблемой — в nltk поддерживаются нужные фичи, обучение word2vec концептуально не отличается от английского, да и предобученные модели вроде бы имеются.
Ну и сходу возникают вопросы:
Привет всем любителям и исследователям искусственного интеллекта! В данной статье я хотел бы рассказать об интересном проекте: модульной системе универсального искусственного интеллекта (МСУИИ) «Amiga Virtual» (AV, «Виртуальная Подружка»). Я расскажу об основных принципах её работы и опишу некоторые детали реализации, а самые любопытные смогут исследовать все исходные коды. Разработка ведётся на Delphi, но модули теоретически могут быть написаны на любом ЯП. Данная система будет интересна как конечным пользователям чат-ботов и связанных с ними систем, так и разработчикам ИИ — ведь на её основе можно разработать практически любой тип ИИ.
Читать полностью »
Применение машинного обучения может включать работу с данными, тонкую настройку уже обученного алгоритма и т. д. Но масштабная математическая подготовка нужна и на более раннем этапе: когда вы только выбираете модель для дальнейшего использования. Можно выбирать «вручную», применяя разные модели, а можно и этот процесс попробовать автоматизировать.
Под катом — лекция ведущего научного сотрудника РАН, доктора наук и главного редактора журнала «Машинное обучение и анализ данных» Вадима Стрижова, а также большинство слайдов.
Доброго времени суток. В этой статье расскажу о создании системы в которой генетические алгоритмы пишут роботов. В теории эти роботы могли бы торговать на бирже.
Я фанат трех вещей — искусственного интеллекта, высокопроизводительных машин и практического применения любых знаний. Имея некоторое свободное время, я спроектировал небольшую задачку, приобрел железо и сел творить.
Проект возник из желания попробовать на практике генетическое программирование. Первым вариантом было создавать бота к какой-нибудь игре, но я остановился на торговых роботах, где биржа тоже своего рода игра.
Читать полностью »
Представляем вам завершающую статью из цикла по Deep Learning, в которой отражены итоги работы по обучению ГСНС для изображений из определенных областей на примере распознавания и тегирования элементов одежды. Предыдущие части вы найдете под катом.
