Рубрика «нейронные сети» - 29

Теоретическая Нейробиология. Часть вторая. Сингулярность? - 1

В первой части мы пришли к тому, что мозг имеет наборы триггеров и сигнальную систему для передачи сигналов между удаленными наборами. При поступлении внешних раздражителей происходит активация набора соответствующего раздражителям, что приводит к производству соответствующего набора гормонов. Гормоны раздражают другие наборы триггеров, имеющих сходный набор гормонов для активации. Что порождает цепную реакцию. То есть наше сознание есть не что иное как поиск равновесия между двумя системами, системой триггеров и сигнальной системой. При этом есть внешние раздражители, которые выводят систему из равновесия. Можно предположить что такая система никогда не достигнет равновесия.

Попробуем рассмотреть это более детально.
Читать полностью »

Количество данных, которые получает наш мониторинг выросло настолько, что для их обработки мощности только человеческого разума уже не хватает. Поэтому мы надрессировали искусственный интеллект помогать нам искать аномалии в полученных данных. И теперь у нас есть Кибер-Оракул.

Кибер-оракул, очевидно

Читать полностью »

Несколько дней остается до окончания первого этапа Всероссийского хакатона Neuromedia-2017, одним из организаторов которого является Университет ИТМО.

Тематика хакатона: разработка продуктов на стыке медиа, нейронных сетей и ИТ. Цель конкурса: создать продукт/сервис для рынка НейроНет (рынок средств человеко-машинных коммуникаций, основанных на нейротехнологиях, входит в число проектов Национальной технологической инициативы).

Этапы

К участию в хакатоне приглашаются молодые специалисты до 30 лет из разных сфер — программисты, маркетологи, инженеры, аналитики, дизайнеры, а также студенты, изучающие или интересующиеся одним из этих направлений. Для участия в хакатоне необязательно находиться в Санкт-Петербурге — первый этап конкурса проходит онлайн.

Как применить нейротехнологии на практике: хакатон Neuromedia-2017 - 1Читать полностью »

В настоящее время для построения скоринговой модели стандартом “де факто” в финансовой отрасли является использование функций логистической регрессии (logit-функций). Суть метода сводится к нахождению такой линейной комбинации начальных данных (предикторов), которая в результате logit-преобразования будет максимально правдоподобно осуществлять предсказания.

Практический недостаток метода — в необходимости длительной подготовки данных для построения модели (около недели работы специалиста). В реальных условиях работы микрофинансовой компании набор данных о заемщиках постоянно меняется, подключаются и отключаются различные дата-провайдеры, сменяются поколения займов — этап подготовки становится узким местом.

Другой недостаток logit-функций связан с их линейностью — влияние каждого отдельного предиктора на конечный результат равномерно на всем множестве значений предиктора.
Модели на базе нейронных сетей лишены этих недостатков, но редко применяются в отрасли — нет надежных методов оценки переобучения, большое влияние “шумящих” значений в исходных данных.

Ниже мы покажем, как с помощью применения различных методов оптимизации модели на базе нейронных сетей позволяют получить лучший результат предсказаний по сравнению с моделями на базе logit-функций.

Читать полностью »

image

Мы часто слышим такие словесные конструкции, как «машинное обучение», «нейронные сети». Эти выражения уже плотно вошли в общественное сознание и чаще всего ассоциируются с распознаванием образов и речи, с генерацией человекоподобного текста. На самом деле алгоритмы машинного обучения могут решать множество различных типов задач, в том числе помогать малому бизнесу, интернет-изданию, да чему угодно. В этой статье я расскажу как создать нейросеть, которая способна решить реальную бизнес-задачу по созданию скоринговой модели. Мы рассмотрим все этапы: от подготовки данных до создания модели и оценки ее качества.

Вопросы, которые разобраны в статье:
• Как собрать и подготовить данные для построения модели?
• Что такое нейронная сеть и как она устроена?
• Как написать свою нейронную сеть с нуля?
• Как правильно обучить нейронную сеть на имеющихся данных?
• Как интерпретировать модель и ее результаты?
• Как корректно оценить качество модели?
Читать полностью »

Введение в архитектуры нейронных сетей - 1

Григорий Сапунов (Intento)

Меня зовут Григорий Сапунов, я СТО компании Intento. Занимаюсь я нейросетями довольно давно и machine learning’ом, в частности, занимался построением нейросетевых распознавателей дорожных знаков и номеров. Участвую в проекте по нейросетевой стилизации изображений, помогаю многим компаниям.

Давайте перейдем сразу к делу. Моя цель — дать вам базовую терминологию и понимание, что к чему в этой области, из каких кирпичиков собираются нейросети, и как это использовать.

План доклада такой. Сначала небольшое введение про то, что такое нейрон, нейросеть, глубокая нейросеть, чтобы мы с вами общались на одном языке.

Дальше я расскажу про важные тренды, что происходит в этой области. Затем мы углубимся в архитектуру нейросетей, рассмотрим 3 основных их класса. Это будет самая содержательная часть.

После этого рассмотрим 2 сравнительно продвинутых темы и закончим небольшим обзором фреймворков и библиотек для работы с нейросетями.
Читать полностью »

В нашем новом еженедельном дайджесте мы играем в APK-гольф, изучаем фреймворки, храним данные, учим ИИ разговаривать и изучаем миллиардные бизнесы на примерах.

Дайджест интересных материалов для мобильного разработчика #225 (9 октября -15 октября) - 1Читать полностью »

Диалоговые системы, они же чат-боты, сегодня размножились до неприличия. Но уровень их «интеллекта» часто удручающий. Популярные чат-боты работают либо с помощью шаблонов, либо используя модель «намерение+сущности». С простыми задачами они справляются отлично (поставить будильник, напоминание, найти ответ на часто задаваемый вопрос), но узость и ограниченность их «мышления» легко выявляется даже при поверхностном опросе. Могут ли нейросети помочь создать нечто более совершенное, возможно приближающееся к действительно разумному?
Читать полностью »

Теоретическая Нейробиология. Часть первая. Основа - 1

Чарльз Дарвин представил нам отличную теорию о зарождении и развитии жизни на Земле. Правда, в ней еще очень много вопросов и спорных моментов. Но на данном этапе лучшего у нас пока нет. Самая большая проблема с теорией мистера Дарвина в том, что мы можем догадываться и строить предположения как и почему все произошло, но мы не можем проверить или опровергнуть эту теорию. Предлагаю использовать теорию эволюции как паттерн, чтобы представить, как развивалась нервная система и какие процессы привели к появлению сознания. Мы обсудим возможные перспективы такого подхода позже.
Закроем глаза и будем представлять.
Читать полностью »

image

Здравствуйте, уважаемое сообщество GeekTimes! После своего длительного молчания, я хочу представить свой новый проект. OPENTadpole – приложение, состоящее из полноценного редактора нервной системы головастика лягушки и физической эмуляции тела головастика и внешней среды. Возможность с нуля создать, настроить и отредактировать коннектом животного и немедленно увидеть, как Ваше творение отражается в его поведении.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js