Рубрика «reinforcement learning» - 2

в 8:05, , рубрики: computer vision, deep learning, machine learning, MOOC, nlp, opendatascience, reinforcement learning, Блог компании Open Data Science, машинное обучение, обработка изображений

После 18-го февраля начнется открытый и бесплатный курс "Deep Learning на пальцах".

Курс предназначен для того, чтобы разобраться с современным deep learning с нуля, и не требует знаний ни нейросетей, ни machine learning вообще. Лекции стримами на Youtube, задания на Питоне, обсуждения и помощь в лучших русскоязычных чат-сообществах — ODS.ai и ClosedCircles.

После него вы не станете экспертом, но поймете про что все это, сможете применять DL на практике и будете способны разбираться дальше сами. Ну, в лучшем случае.

Одновременно и в том же объеме курс будет читаться для магистрантов Новосибирского Государственного Университета, а также студентов CS центра Новосибирска.

Выглядеть объяснение на пальцах будет примерно так:

Открытый курс «Deep Learning на пальцах» - 1

Главная ссылка — dlcourse.ai. Подробности ниже.

Читать полностью »

в 23:25, , рубрики: reinforcement learning, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, обучение с подкреплением

Что не так с обучением с подкреплением (Reinforcement Learning)? - 1

Еще в начале 2018 года вышла статья Deep Reinforcement Learning Doesn't Work Yet ("Обучение с подкреплением пока не работает"). Основная претензия которой сводилась к тому, что современные алгоритмы обучения с подкреплением требуют для решения задачи примерно столько же времени, как и обычный случайный поиск.

Изменилось ли что-то с того времени? Нет.

Обучение с подкреплением считается одним из трех основных путей к созданию сильного ИИ. Но трудности, с которыми сталкивается эта область машинного обучения, и методы, которыми ученые пытаются бороться с этими трудностями, наводят на мысль что, возможно, с самим этим подходом имеются фундаментальные проблемы.

Читать полностью »

в 11:00, , рубрики: Competition, deep learning, machine learning, neural networks, reinforcement learning, Блог компании Open Data Science, искусственный интеллект, конференции, машинное обучение

NeurIPS –– конференция, которая на данный момент считается самым топовым событием в мире машинного обучения. Сегодня я расскажу вам о своем опыте участия в конкурсах NeurIPS: как потягаться с лучшими академиками мира, занять призовое место и опубликовать статью.

NeurIPS: как покорить лучшую конференцию по ML - 1Читать полностью »

в 14:13, , рубрики: AI, reinforcement learning, искусственный интеллект, машинное обучение

На днях Youtube посчитал, что мне покажется интересным видео с названием «AI Learns to play Hill Climb Racing». Забавно, ведь за пару минут до этого я закоммитил очередные изменения в проект, где мы с коллегами в перерывах между работой и работой решаем именно эту задачу. Никакого «AI» в том видео, правда, не обнаружилось – автор поразвлекал публику баловством с Box2D и на том успокоился. Тем не менее, предлагаю считать этот факт убедительным доказательством актуальности темы и разобрать устройство нашей погремушки.

Коротко о задаче: транспортное средство – в нашем случае это то ли Чужой, то ли швейная машинка «Зингеръ» на колесах, назовем его просто «агент» – должно проехать по наперлинным одноименным шумом барханам от старта до финиша. Вот так выглядит агент в своей песочнице:

Neurotic Bikes: генезис - 1
Агент, коснувшийся спиной трека или не демонстрирующий должного рвения в продвижении к цели, снимается с трассы.
Читать полностью »

в 10:21, , рубрики: Competition, deep learning, meta learning, reinforcement learning, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, искусственный интеллект, машинное обучение, Хакатоны

Весной этого года проходил знаменательный Retro Contest от OpenAI, который был посвящен обучению с подкреплением, meta learning и, конечно же, Sonic’у. Наша команда заняла 4 место из 900+ команд. Область обучения с подкрепление немного отличается от стандартного машинного обучения, а уж этот контест отличался от типичного соревнования по RL. За подробностями прошу под кат.

image

Читать полностью »

в 12:37, , рубрики: alexnet, CNTK, cpu, DNN, fragmentation, gist, gpu, gzip, lcp, LSTM, memory management, mxnet, pool, reinforcement learning, relu, resnet, TensorFlow, Блог компании Яндекс, глубокие сети, машинное обучение, сжатие данных

Не так давно в Яндекс приезжал Геннадий Пехименко — профессор Университета Торонто и PhD Университета Карнеги-Меллон. Он прочитал лекцию об алгоритмах кодирования, которые позволяют обходить проблему ограничения памяти GPU при обучении глубоких нейронных сетей.

— Я вхожу в несколько групп Университета Торонто. Одна из них — Computer Systems and Networking Group. Есть еще моя собственная группа — EcoSystem Group. Как видно из названий групп, я не специалист непосредственно в машинном обучении. Но нейронные сети сейчас достаточно популярны, и людям, которые занимаются компьютерной архитектурой и сетями, компьютерными системами, приходится сталкиваться с этими приложениями на постоянной основе. Поэтому последние полтора-два года этой темой я тоже плотно занимаюсь.
Читать полностью »

в 8:27, , рубрики: AI, AlphaGo, alphago lee, alphago zero, artificial intelligence, big data, bite my shiny metal ass, deep learning, DeepMind, Go, lee sedol, MCTS, monte carlo tree search, reinforcement learning, Алгоритмы, Анализ и проектирование систем, ИИ, искусственный интеллект, клуб фанбоев Семёна, машинное обучение, нейросеть сгенерировала этот пост, ты - хурма

Завтра искусственный интеллект поработит Землю и станет использовать человеков в качестве смешных батареек, поддерживающих функционирование его систем, а сегодня мы запасаемся попкорном и смотрим, с чего он начинает.

19 октября 2017 года команда Deepmind опубликовала в Nature статью, краткая суть которой сводится к тому, что их новая модель AlphaGo Zero не только разгромно обыгрывает прошлые версии сети, но ещё и не требует никакого человеческого участия в процессе тренировки. Естественно, это заявление произвело в AI-коммьюнити эффект разорвавшейся бомбы, и всем тут же стало интересно, за счёт чего удалось добиться такого успеха.

По мотивам материалов, находящихся в открытом доступе, Семён sim0nsays записал отличный стрим:

А для тех, кому проще два раза прочитать, чем один раз увидеть, я сейчас попробую объяснить всё это буквами.

Сразу хочу отметить, что стрим и статья собирались в значительной степени по мотивам дискуссий на closedcircles.com, отсюда и спектр рассмотренных вопросов, и специфическая манера повествования.

Ну, поехали.
Читать полностью »

в 11:38, , рубрики: reinforcement learning, Алгоритмы, машинное обучение, обработка изображений, обучение с подкреплением, оптимизация, эволюционный алгоритм, метки:

Эволюционные стратегии как масштабируемая альтернатива обучению с подкреплением - 1Изложение статьи от том, что давно известные эволюционные стратегии оптимизации могут превзойти алгоритмы обучения с подкреплением.
Преимущества эволюционных стратегий:

  • Простота реализации
  • Не требуется обратного распространения
  • Легко масштабируется в распределенной среде вычислений
  • Малое число гиперпараметров.

Читать полностью »

в 12:09, , рубрики: deep learning, reinforcement learning, искусственный интеллект, компьютерные игры, машинное обучение, МФТИ, павлов

image

История обучения с подкреплением в зависимости от того, как считать насчитывает от полутора веков до 60 лет. Последняя волна (которая захлестывает сейчас нас всех) началась вместе с подъемом всего машинного обучения в середине 90-ых годов 20-ого века. Но люди, которые сейчас на гребне этой волны начинали само собой не сейчас, а во время предыдущего всплеска интереса — в 80-ых. В процессе знакомства с историей нам встретятся многие персонажи, который сыграли роль в становлении учения об искусственном интеллекте (которое мы обсуждали в прошлой статье). Само собой, это неудивительно, ведь обучение с подкреплением — его неотъемлемая часть. Хотя обо всем по порядку.

Само название “обучение с подкреплением” взято из работ известного русского физиолога, нобелевского лауреата Ивана Петровича Павлова. В 1923 вышел его труд “Двадцатилетний опыт объективного изучения высшей нервной деятельности (поведения) животных” [1], известный на западе как Conditional Reflexes [2]. Но психологические подходы были известны и ранее.

Читать полностью »

в 10:50, , рубрики: deep learning, reinforcement learning, искусственный интеллект, компьютерные игры, МФТИ, Учебный процесс в IT, хакатон, Хакатоны

Хабр, прочитай про то, как хакатоны из маленьких прогерских междусобойчиков превращаются в предмет исследования социальных и компьютерных наук и приходи в МФТИ на научную школу по искусственному интеллекту в рамках хакатона DeepHack.RL 6-10 февраля.

image
Читать полностью »

123
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js