AI Новости: Машинное обучение и анализ данных. Python. Алгоритмы, методы, лекции. Новости 2017

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск
Регистрация на сайте
Сбор средств на аренду сервера для ai-news

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИРабота разума и сознаниеВнедрение ИИРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информации

Авторизация



RSS


RSS новости

Новостная лента форума ailab.ru

Последние новости

 

Главные новости

2018-07-16 17:18

Академия искусственного интеллекта


алгоритмы машинного обучения

1. Искусственный интеллект сегодня

2. Истоки ИИ 1950-1990

3. Недавние вехи ИИ

4. Новейшие разработки ИИ

5. Резюме

6. Введение в машинное обучение

7. Обучение с учителем

8. Модели машинного обучения

9. Пример задачи машинного обучения

2018-07-15 18:00

7 нетривиальных советов и трюков для глубокого обучения


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети

Неочевидные приемы для глубокого обучения, сокращающие время выполнения моделей и повышающие точность их результатов. Код прилагается.

Модели глубокого обучения, например, сверточные нейронные сети, имеют множество гиперпараметров. При поиске их оптимальных величин по однородной сетке требуются аппаратные и временные ресурсы

2018-07-14 16:00

Microsoft разработала TextWorld, инструмент для генерации текстовых игр


алгоритмы машинного обучения

Лаборатория Microsoft в Монреале представила платформу TextWorld, способную генерировать текстовые игры, а также запускать старые, классические проекты этого жанра. Платформа позволяет реализовать обучение с подкреплением для нейросетей, специализирующихся на понимании речи, поиске возможн

2018-07-11 21:09

Безопасность машинного обучения: эффективные методы защиты или новые угрозы?


методы машинного обучения, ошибки нейросетей

Одними из самых популярных и обсуждаемых новостей последние несколько лет являются — кто куда добавил искусственный интеллект и какие хакеры что и где сломали. Соединив эти темы, появляются очень интересные исследования, и на хабре уже было несколько статей посвященных тому, что есть возможность обманывать модели машинного обучения, к примеру:

2018-07-09 18:00

Наглядно объясняем операцию свертки в моделях глубокого обучения


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети, системы технического зрения

При помощи анимированных изображений и визуализаций слоев CNN-сетей раскрываем широко применяемое в моделях глубокого обучения понятие свертки.

В современных фреймворках глубокого обучения сверточные слои в моделях нередко представляются в виде однострочного кода. Само же понятие свертки обычно остается для начинающих аналитиков трудн

2018-07-09 14:00

Что такое машинное обучение и примеры его использования в Яндексе


методы машинного обучения

Что такое машинное обучение?

Что нужно для машинного обучения?

Какова цель данного направления?

Примеры его использования в Яндекс.

Спикер: Александр Крайнов, руководитель службы компьютерного зрения Яндекса

2018-07-09 13:43

Машинное обучение и мобильная разработка


разработка по, алгоритмы машинного обучения

Как правило, data scientist имеет смутное представление о мобильной разработке, а разработчики мобильных приложений не занимаются машинным обучением. Андрей Володин — инженер Prisma AI живет на стыке этих двух миров и рассказал ведущим подкаста Podlodka, каково это.

Воспользовавшись моментом, Стас Цыганов

2018-07-09 11:00

Советы по глубокому обучению: распознавание объектов в 10 строк


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети, распознавание образов, системы технического зрения

Редакция Библиотеки программиста подготовила советы по глубокому обучению на примере компьютерного зрения и распознавания объектов.

Введение

Компьютерное зрение – это наука о компьютерах и программных системах, которые могут распознавать и понимать изображения. Оно является одной из важных областей искусственного интеллекта и

2018-07-07 19:19

Cтекинг (Stacking) и блендинг (Blending)


алгоритмы машинного обучения

Стекинг (Stacked Generalization или Stacking) — один из самых популярных способов ансамблирования алгоритмов, т.е. использования нескольких алгоритмов для решения одной задачи машинного обучения. Пожалуй, он замечателен уже тем, что постоянно переизобретается новы

2018-07-05 20:29

Метод восстановления глаз при помощи Exemplar GAN от Facebook AI Research


искусственный интеллект в медицине, алгоритмы машинного обучения

Нет сомнений в том, что разработка алгоритмов реалистичного ретуширования лица является растущей темой для исследований в сообществах компьютерного зрения и машинного обучения. Некоторые примеры включают устранение эффекта «красных глаз», удаление дефектов, где использовались смеси распределений Пуассона для созд

2018-07-04 14:06

Камера мгновенной печати превратит фотографии в наброски


ИИ проекты, алгоритмы машинного обучения

Dan Macnish / danmacnish.com

Австралийский инженер Дэн Макниш (Dan Macnish) создал камеру, которая превращает снятый кадр в набросок и сразу же печатает его на бумаге. Алгоритм камеры распознает объекты в кадре, а затем ищет найденные объекты в датасете Google Quick, Draw!, состоящем и

2018-06-30 21:04

Машинное обучение с CNTK от Microsoft: анализ временных рядов


методы машинного обучения

Эта часть будет посвящена регрессионному анализу, если быть точным — анализу временных рядов. Чем эта задача принципиально отличается от задачи классификации, которую мы рассматривали в предыдущих 2 частях (первая, вторая)? Тем, что мы исследуем не принадлежность какого-либо объекта классу (собака, кошка и т.д.), а пытаемся построить функцию y =

2018-06-29 12:05

Способности машинного обучения


алгоритмы машинного обучения

Почему человек не способен понять принцип работы машинной модели, как это мешает их прогрессу и можно ли с этим бороться, рассказывает кандидат физико-математических наук, специалист по машинному обучению Станислав Протасов

В теории машинное обучение способно ответить не на любой вопрос. Еще Марвин Мински в 1969 году показал, что существуе

2018-06-29 09:21

Использование ML.NET - Введение в машинное обучение и ML.NET.


методы машинного обучения, анализ больших данных

Код к этой статье можно скачать здесь.

В прошлом месяце, в их построения, корпорация Microsoft поделилась с нами планами .Чистая сердечник 3. Wile акцент был преобразование настольных приложений и поддержка Windows Forms и WPF, ML.NET -была также внедрена система машинного обучения. Если вы посмотрите на картину, которая была вокруг интерн

2018-06-28 22:48

Выпуск свободного сервера навыков 0Mind 1.1.0


методы машинного обучения

Выпущена новая версия свободного сервера навыков 0Mind 1.1.0, который предоставляет унифицированный REST JSON API для доступа к моделям машинного обучения, подготовленным в различных фреймворках (поддерживаются Keras, Caffe2, Scikit-learn и TensorRT). Код сервера написан на языке Python и распространяется под лицензией GPLv3.

Главные н

2018-06-28 11:43

Как докатить ML в прод: шесть граблей, на которые мы наступили


методы машинного обучения, искусственный интеллект, разработка по

Совсем 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 ка

2018-06-27 20:13

Видеокурс по машинному обучению


основы нейронных сетей, методы машинного обучения

Видеокурс по машинному обучению на русском языке. В нём вы узнаете о том, что такое линейный классификатор, увидите работу нейронных сетей на практике, а также познакомитесь с таким направлением искусственного интеллекта, как обработка естественного языка.

2018-06-21 11:01

Пример простого машинного обучения с .NET Core


методы машинного обучения

Я думаю, что более полутора лет назад я прочитал в“реальном мире машинного обучения” Хенрик грани, Джозеф Ричардс и Марк Fetherolf. Книга, которая легко читается и идет "в точку"!!! Я уверен, что ты понимаешь, о чем я.

В то время единственное, что мешало мне действительно наслаждаться образцами книг, было то, что не было простого способа “

2018-06-17 18:03

External GPU test


методы машинного обучения

Обработка живого RTSP-потока с уличной веб-камеры в Омске, карточка NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti Founders Edition во внешнем корпусе Razer Core V2, библиотеки TensorFlow и OpenCV, предобученная нейросеть ResNet-50.

2018-06-14 18:31

Предсказание результатов футбольного ЧМ-2018 алгоритмом random forests


методы машинного обучения

Образец дерева регрессии для данных чемпионатов мира по футболу 2002?2014 годов. В качестве переменной-отклика используется количество голов

Специалисты по машинному обучению из Германии сравнили три разных модели для предсказания результатов будущего чемпионата мира по футболу 2018 года: модели регрессии Пуассона; методы random forests (

2018-06-13 10:29

Открытыи? урок по Machine learning «Нейронные сети для задач фармацевтики»


методы машинного обучения, ии в медицине

Мастер-класс для всех, кто знаком с миром классического машинного обучения и нейронных сетей. Разбираем тему глубокого обучения нейронных сетей на примере конкретного кейса – разработка новых лекарств. Обсуждаем актуальные задачи и их реализацию на языке Python.

Преподаватель: Артур Кадурин - CEO Insilico Taiwan и Chief AI Officer Insi

2018-06-10 21:45

Подсчёт пчёл нейросетью на Raspberry Pi


алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети, примеры ии

Сразу после установки улея я подумал: «Интересно, как подсчитать количество прилетающих и улетающих пчёл?»

Небольшое исследование показало: похоже, до сих пор никто не придумал хорошей неинвазивной системы, решающей эту задачу. А ведь было бы наверное полезно иметь такую информацию для проверки здоровья улья.

Во-первых, нужно собр

2018-06-09 19:12

Тренируем нейронную сеть написанную на TensorFlow в облаке, с помощью Google Cloud ML и Cloud Shell


алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети

В предыдущей статье мы обсудили как натренировать чат-бот на базе рекуррентной нейронной сети на AWS GPU инстансе. Сегодня мы увидим, как легко можно обучить такую же сеть с помощью Google Cloud ML и Google Cloud Shell. Благодаря Google Cloud Shell не нужно будет делать практически ничего на локальном компьютере! Кстати, сеть из прошлой статьи мы в

2018-06-08 20:20

Microsoft представила обновление среды ML.NET 0.2


методы машинного обучения, теория программирования

Команда разработчиков Microsoft рассказала о новой версии кроссплатформенного фреймворка для машинного обучения ML.NET 0.2. В обновление специалисты включили возможность кластеризации, а также упростили процесс проверки моделей и исправили некоторые ошибки.

Возможности кластеризации

Кластеризация — одн

2018-06-06 12:11

Oh, My Code: Машинное обучение и аналитика в «Одноклассниках»


алгоритмы машинного обучения, анализ социальных сетей

В чём разница между Machine Learning и анализом данных, кто сидит в «Одноклассниках» и как начать свой путь в машинном обучении — об этом мы беседуем в двенадцатом выпуске ток-шоу для программистов.

Видео на канале Технострим Ведущий программы — технический директор медиапроектов Павел Щербинин, гость — инженер-аналитик «Одноклассник
 

2018-06-08 19:00

Учебный план освоения глубокого обучения и нейросетей за 6 недель


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети, основы искусственных нейронных сетей

План освоения глубокого обучения на базе открытых источников крупных университетов, статей и видеороликов специалистов анализа данных.

Глубокое обучение – темная магия наших дней, невероятно мощная и доступная практически всем, а не только таким гигантам, как Google, Amazon или Tesla. Да и самим компаниям при найме сотрудников в этой

2018-06-01 22:00

Машинное обучение. Лекции


алгоритмы машинного обучения

Машинное Обучение. Лекции

Машинное обучение. Лекция 1. Введение в машинное обучение

Машинное обучение. Лекция 2

Машинное обучение. Лекция 3. Линейные модели

Машинное обучение . Лекция 4. Отбор признаков и понижение размерности

Машинное обучение. Лекция 5. Решающие деревья и ансамбли. Градиентный буст

2018-05-30 19:30

ТОП-10 мировых публикаций по машинному обучению за апрель 2018


методы машинного обучения

Рассмотрено содержание 10 лучших публикаций по машинному обучению – верхушки ранжированного списка англоязычных работ, вышедших за предыдущий месяц.

Команда Mybridge AI алгоритмически ранжировала список из 1400 англоязычных публикаций по машинному обучению, вышедших за апрель 2018 года (ранжирование проведено в мае, так как

2018-05-20 14:00

10 рецептов машинного обучения от разработчиков Google


ИТ-гиганты, методы машинного обучения

В десяти коротких видеоуроках курса машинного обучения от разработчиков Google рассмотрены приемы Machine Learning для начинающих аналитиков данных.

Для кого эти уроки?

В небольшом видеокурсе машинного обучения от разработчиков Google рассматриваются базовые рецепты решения задач Machine Learning. Логично, что в этом курсе на

2018-05-19 19:28

Куда может привести машинное обучение кидания мяча


алгоритмы машинного обучения, искусственные нейронные сети

Когда установил цель для обучения нейронной сети и технически она её достигает

2018-05-12 14:00

TensorFlow.js: машинное обучение на JavaScript с доставкой в браузер


методы машинного обучения

Кратко рассмотрены основные особенности недавно вышедшей JavaScript-версии популярного фреймворка машинного обучения от Google – TensorFlow.js.

Предыстория

В прошлом году компания Google представила библиотеку deeplearn.js, позволяющую пользователям непосредственно в браузере строить модели машинного обучения, используем

2018-04-28 17:11

Обзор самых популярных алгоритмов машинного обучения


алгоритмы машинного обучения

Существует такое понятие, как «No Free Lunch» теорема. Её суть заключается в том, что нет такого алгоритма, который был бы лучшим выбором для каждой задачи, что в особенности касается обучения с учителем.

Например, нельзя сказать, что нейронные сети всегда работают лучше, чем деревья решений, и наоборот. На эффективность алгоритмов вли

2018-04-25 03:36

Самый известный эксперт в области AI, Andrew Ng обновил свою бесплатную книгу по машинному обучению, теперь доступно уже 19 первых глав https://gallery


алгоритмы машинного обучения, искусственный интеллект

Самый известный эксперт в области AI, Andrew Ng обновил свою бесплатную книгу по машинному обучению, теперь доступно уже 19 первых глав

2018-04-14 18:00

Новый подход в Deep Learning: популяционное обучение нейросетей


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети

Рассказываем о новом подходе, предложенном компанией DeepMind для настройки гиперпараметров в моделях Deep Learning: популяционное обучение нейросетей.

Оптимизация моделей глубокого обучения является одним из сложных аспектов создания машинного интеллекта. Аналитики приходят к правильному набору алгоритмов для решения конкретной пробл

2018-04-06 13:00

11 must-have алгоритмов машинного обучения для Data Scientist


алгоритмы машинного обучения

Статья содержит в себе список одиннадцати алгоритмов машинного обучения. К каждому прилагается краткое описание, гайды и полезные ссылки.

Метод главных компонент (PCA)/SVD

Это один из основных алгоритмов машинного обучения. Позволяет уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Применяется во многих

2018-03-24 13:00

Взгляд на основные тенденции в машинном обучении


алгоритмы машинного обучения

Разбираемся, как за последние 5 лет изменились технологии и подходы к работе в машинном обучении на примере исследования Andrej Karpathy.

Руководитель отдела машинного обучения в Tesla, Andrej Karpathy, решил выяснить, как развиваются тенденции ML в последние годы. Для этого он воспользовался базой данных документов о машинном обучени

2018-03-21 18:00

Машинное обучение | Сергей Николенко | Лекториум


алгоритмы машинного обучения

 Курс: Машинное обучение | Лектор: Сергей Николенко | Организатор: Математическая лаборатория имени П.Л.Чебышева СПбГУ 

2018-03-19 13:49

Про вероятности


пример нейронной сети, методы машинного обучения

(source)

Иногда мне приходится рассказывать другим людям как работает машинное обучение и, в частности, нейронные сети. Обычно я начинаю с градиентного спуска и линейной регрессии, постепенно переходя к многослойным перцептронам, автокодировщикам и свёрточным сетям. Все понимающе кивают головой, но в какой-то момент кто-нибудь прозорл

2018-03-19 10:30

Python’ом по машинлернингу


методы машинного обучения

Сегодня только ленивый не говорит (пишет, думает) про машинное обучение, нейросети и искусственный интеллект в целом. Всего лишь в прошлом году ML сравнили с подростковым сексом — все хотят, но никто не занимается. Сегодня все озабочены тем, что ИИ нас оставит без работы. Хотя, судя по последним исследованиям Gartner, можно успокоиться, так ка

2018-03-17 17:27

R — значит регрессия


алгоритмы машинного обучения

Статистика в последнее время получила мощную PR поддержку со стороны более новых и шумных дисциплин — Машинного Обучения и Больших Данных. Тем, кто стремится оседлать эту волну необходимо подружится с уравнениями регрессии. Желательно при этом не только усвоить 2-3 приемчика и сдать экзамен, а уметь решать проблемы из повседневной жизни: найти

2018-03-09 19:00

От новичка до профи в машинном обучении за 3 месяца


методы машинного обучения

В этой статье мы расскажем, как за три месяца получить самообразование в машинном обучении. Приводятся ссылки на соответствующие ресурсы.

На нашем сайте регулярно поднимаются вопросы самообразования в машинном обучении и анализе данных. Источником для этой статьи послужило видео, недавно опубликованное на YouTube-канале

2018-02-16 13:00

Трейдинг и машинное обучение с подкреплением


методы машинного обучения, искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

В статье рассмотрено, как машинное обучение с подкреплением может применяться для трейдинга финансовых рынков и криптовалютных бирж.


Академическое сообщество Deep Learning в основном находится в стороне от финансовых рынков. В силу ли того, что у финансовой индустрии не лучшая репутация, что решаемые проблемы не кажутся

2018-02-04 21:00

5 мощных проектов по машинному обучению для начинающих


алгоритмы машинного обучения

В этой статье мы расскажем о пяти идеях, используя которые вы сможете реализовать действительно хорошие проекты по машинному обучению.

Как вы знаете, количество изученного теоретического материала не может заменить практику. Теоретические уроки и книги могут внушить вам ложное представление о том, что вы достаточно изучили материал и

2018-02-01 20:01

Бесплатная GPU Tesla K80 для ваших экспериментов с нейросетями


методы машинного обучения, пример нейронной сети

Около месяца назад Google сервис Colaboratory, предоставляющий доступ к Jupyter ноутбукам, включил возможность бесплатно использовать GPU Tesla K80 с 13G видеопамяти. Если до сих пор единственным препятствием для погружения в мир нейросетей могло быть отсутствие доступа к GPU, теперь Вы можете смело сказать, “Держись Deep Learning, я иду!”.

2018-01-21 11:00

Python: распознавание объектов в реальном времени


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети, системы технического зрения, распознавание образов

В этой статье мы будем разбирать код программы, в которой используется Deep Learning и OpenCV. Её суть: распознавание объектов в реальном времени.

Содержание статьи:

Часть 1: распознавание объектов в реальном времени — работаем с кодом

Пишем код для работы с командной строкой

Добавляем основные объекты

2018-01-10 16:31

Книга «Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей"


алгоритмы машинного обучения, искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

Привет, Хаброжители! Недавно у нас вышла первая русская книга о глубоком обучении от Сергея Николенко, Артура Кадурина и Екатерины Архангельской. Максимум объяснений, минимум кода, серьезный материал о машинном обучении и увлекательное изложение. Сейчас мы рассмотрим раздел «Граф вычислений и дифференцирование на нем» в котором вводятся основопола

2018-01-04 21:00

Сверточные нейронные сети для распознавания образов от Stanford University


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети, распознавание образов

Сверточные нейронные сети для распознавания образов от Stanford University

@proglib

1. Введение в сверточные нейронные сети для распознавания образов

2. Классификация изображений

3. Функции потерь и оптимизация

4. Введение в нейронные сети

5. Сверточные нейронные сети

6. Обучение не

2017-12-25 22:00

Creating a Chatbot with Deep Learning, Python, and TensorFlow p.1


методы машинного обучения, теория программирования, искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

Создание Chatbot с помощью Deep Learning, Python и TensorFlow

1. Введение

2. Структура данных

3. Буферный набор данных

4. Определение вставки

5. Создание базы данных

6. Обучение данных

7. Обучение модели

8. Концепции и параметры Neural Machine Translation (NMT)

9.

2017-12-15 14:01

Хотите знать, как работает Deep Learning? Вот быстрый гайд


искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети, основы искусственных нейронных сетей

Глубокое обучение (оно же Deep Learning) – самый популярный тип машинного обучения. Читайте в статье о тонкостях работы с ним.


Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) – это две самые горячо обсуждаемые темы. Термин «искусственный интеллект» бросается небрежно каждый день. Вы слышите, как начинающие разработчики г

2017-10-11 14:00

Лекция 1. Pandas. Открытый курс OpenDataScience и Mail.ru Group по машинному обучению


методы машинного обучения, Семинары

Прямо сейчас идет открытый курс по машинному обучению от сообщества OpenDataScience, вот записи уже состоявшихся лекций:

1. Pandas

2. Визуализация

3. Классификация, деревья решений

4. Логистическая регрессия

5. Случайный лес

6. Регрессия, работа с признаками

Дополнительные материалы