Всем привет.
Написал библиотеку для обучения нейронной сети. Кому интересно, прошу.
Читать полностью »
Рубрика «ml» - 7
Нейросеть для разработчиков C++
2018-10-14 в 15:03, admin, рубрики: c++ библиотеки, ml, open source, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, разработка по, Разработка под Linux, разработка под windowsРавномерно распределяем точки по сфере в pytorch и tensorflow
2018-09-24 в 12:11, admin, рубрики: backpropagation, function minimization, ml, povray, pytorch, TensorFlow, vapory, Блог компании HeadHunter, глубокое обучение, искусственный интеллект, математика, машинное обучение, оптимизацияЭтот текст написан для тех, кто интересуется глубоким обучением, кто хочет использовать разные методы библиотек pytorch и tensorflow для минимизации функции многих переменных, кому интересно научиться превращать последовательно выполняющуюся программу в выполняемые с помощью numpy векторизованные матричные вычисления. А ещё можно научиться делать мультфильм из данных, визуализированных с помощью PovRay и vapory.
Нейронные сети с нуля. Обзор курсов и статей на русском языке, бесплатно и без регистрации
2018-09-20 в 10:10, admin, рубрики: cnn, DNN, ml, nn, RNN, искусственный интеллект, курсы, машинное обучение, нейронные сети, обзорыНа Хабре периодически появляются обзоры курсов по машинному обучению. Но такие статьи чаще добавляют в закладки, чем проходят сами курсы. Причины для этого разные: курсы на английском языке, требуют уверенного знания матана или специфичных фреймворков (либо наоборот не описаны начальные знания, необходимые для прохождения курса), находятся на других сайтах и требуют регистрации, имеют расписание, домашнюю работу и тяжело сочетаются с трудовыми буднями. Всё это мешает уже сейчас с нуля начать погружаться в мир машинного обучения со своей собственной скоростью, ровно до того уровня, который интересен и пропускать при этом неинтересные разделы.
В этом обзоре в основном присутствуют только ссылки на статьи на хабре, а ссылки на другие ресурсы в качестве дополнения (информация на них на русском языке и не нужно регистрироваться). Все рекомендованные мною статьи и материалы я прочитал лично. Я попробовал каждый видеокурс, чтобы выбрать что понравится мне и помочь с выбором остальным. Большинство статей мною были прочитаны ранее, но есть и те на которые я наткнулся во время написания этого обзора.
Обзор состоит из нескольких разделов, чтобы каждый мог выбрать уровень с которого можно начать.
Для крупных разделов и видео-курсов указаны приблизительные временные затраты, необходимые знания, ожидаемые результаты и задания для самопроверки.
Многопользовательский VR: как реализовать?
2018-09-14 в 7:15, admin, рубрики: AI, api, AR, AR и VR, azure, jedium, lms, microsoft, ml, VR, Блог компании Microsoft, нейронные сети, нейросети, облако, разработка игр, Разработка под AR и VR, Учебный процесс в ITПривет! После того, как мы рассмотрели некоторые способы построения многопользовательских виртуальных/3D пространств в прошлой статье, вернемся к ним в контексте обучения. Как, например, качественно обучить одному и тому же целую команду, состоящую из совершенно разных людей. Подробности под катом!
Серьёзные перемены в ведущих архитектурах микросхем
2018-09-10 в 8:28, admin, рубрики: Arteris IP, cadence, dram, eSilicon, HBM2, IBM, M2, M3, ml, NetSpeed Systems, Nvidia, NVM, Samsung, ssd, xilinx, аппаратный ИИ, архитектура фон Неймана, Интернет вещей, искусственный интеллект, Компьютерное железо, машинное обучение, нейроморфные вычисления, оптимизация памяти, предсказание ветвлений, Производство и разработка электроникиВнедрение ИИ на уровне микросхем позволяет обрабатывать локально больше данных, потому что увеличение количества устройств уже не даёт прежнего эффекта
Производители микросхем работают над новыми архитектурами, которые значительно увеличивают объём обрабатываемых данных на ватт и такт. Готовится почва для одной из крупнейших революций в архитектуре чипов за последние десятилетия.
Все основные производители чипов и систем меняют направление развития. Они вступили в гонку архитектур, которая предусматривает изменение парадигмы во всём: от методов чтения и записи в память до их обработки и, в конечном счёте, компоновки различных элементов на чипе. Хотя миниатюризация продолжается, уже никто не делает ставку на масштабирование, чтобы справится со взрывным ростом данных от сенсоров и увеличения объёма трафика между машинами.
Читать полностью »
Мультиагентные системы в построении виртуальных пространств
2018-08-03 в 9:54, admin, рубрики: AI, api, AR, AR и VR, azure, jedium, lms, microsoft, ml, unity3d, VR, Блог компании Microsoft, нейронные сети, нейросети, облако, разработка игр, Разработка под AR и VRОдна из критических проблем, которые возникают при построении многопользовательских систем – масштабирование. Существуют различные варианты решения это проблемы: шардинг, сервисная модель, Entity-Component System. Сегодня рассмотрим все варианты, а также обсудим практический кейс решения вопроса. Присоединяйтесь!
Массовый стекинг моделей ML в production: реально или нет?
2018-07-26 в 11:30, admin, рубрики: als, data science, feature, feature selection, ml, production, stacking, Алгоритмы, Блог компании HeadHunter, логистическая регрессия, машинное обучение, нейросети, поисковые технологии, признаки, продакшн, стекинг, факторизационные машиныДовольно часто нас спрашивают, почему мы не устраиваем соревнований дата-сайентистов. Дело в том, что по опыту мы знаем: решения в них совсем не применимы к prod. Да и нанимать тех, кто окажется на ведущих местах, не всегда имеет смысл.
Такие соревнования часто выигрывают с помощью так называемого китайского стекинга, когда комбинаторным способом берут все возможные алгоритмы и значения гиперпараметров, и полученные модели в несколько уровней используют сигнал друг от друга. Обычные спутники этих решений — сложность, нестабильность, трудность при отладке и поддержке, очень большая ресурсоёмкость при обучении и прогнозировании, необходимость внимательного надзора человека в каждом цикле повторного обучения моделей. Смысл делать это есть только на соревнованиях — ради десятитысячных в локальных метриках и позиций в турнирной таблице.
Нет, вам не нужно машинное обучение. Вам нужен SQL
2018-07-19 в 5:39, admin, рубрики: AI, ml, sql, интернет-магазин, Разработка под e-commerce, Управление e-commerce, Управление продажамиНекоторое время назад я опубликовал серию твитов об использовании традиционных инструментов вместо новомодных и сложных технологий.
Твиты зашли неплохо и попали на HackerNews. Последствием такой мини-популярности стала интересная дискуссия. Одни согласились со мной, а другие назвали это глупостью и бредом. Ну, в интернете тоже случаются перестрелки.
Я не пытаюсь убедить вас использовать свой подход. Скорее я хочу подробнее объяснить, что именно имелось в виду в первоначальном выступлении в Twitter.
Годы проходят, и вы наблюдаете появление некоторых интересных технологий и концепций: машинное обучение, блокчейн, искусственный интеллект, виртуальная реальность, дополненная реальность и т. д. — в то время как некоторые прежние технологии уходят на задний план. Сегодня несложно услышать о разработке каких-то фантастических продуктов на блокчейне. Я видел блокчейн-сервисы для электронной коммерции, социальных сетей и недвижимости. Список можно продолжить. Я слышу слова: чтобы вам быстрее и раньше закрыть раунд финансирования, нужно использовать слово «блокчейн», даже если оно не имеет отношения к проекту.
Читать полностью »
Откуда взялись нейросети и что происходит сейчас
2018-07-06 в 6:54, admin, рубрики: AI, api, AR, AR и VR, azure, big data, jedium, lms, microsoft, ml, VR, Блог компании Microsoft, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, нейросети, облакоВ последние несколько лет тема искусственного интеллекта активно обсуждается, так как один из подходов к ее изучению активно набирает обороты среди крупных корпораций. Этот подход – нейросети. Еще недавно, около года назад, это слово можно было услышать отовсюду. Сегодня рассмотрим историю изучения искусственного интеллекта человечеством (оказывается, ему уже около 2000 лет) и сегодняшние реалии.
Как докатить ML в прод: шесть граблей, на которые мы наступили
2018-06-28 в 8:03, admin, рубрики: headhunter, ml, production, TensorFlow, Алгоритмы, Блог компании HeadHunter, грабли, машинное обучение, нейросеть, отладка, поисковые технологии, умный поискСовсем недавно мы искали дата-сайентиста в команду (и нашли — привет, nik_son и Арсений!). Пока общались с кандидатами, поняли, что многие хотят сменить место работы, потому что делают что-то «в стол».
Например, берутся за сложное прогнозирование, которое предложил начальник, но проект останавливается — потому что в компании нет понимания, что и как включить в продакшен, как получить прибыль, как «отбить» потраченные на новую модель ресурсы.
У HeadHunter нет больших вычислительных мощностей, как у «Яндекса» или Google. Мы понимаем, как нелегко катить в продакшен сложный ML. Поэтому многие компании останавливаются на том, что катят в прод простейшие линейные модели.
В процессе очередного внедрения ML в рекомендательную систему и в поиск по вакансиям мы столкнулись с некоторым количеством классических «граблей». Обратите на них внимание, если собираетесь внедрять ML у себя: возможно, этот список поможет по ним не ходить и найти уже свои, персональные грабли.
Читать полностью »