Machine Learning/Data Mining/Big Data — TechCave

Машинное обучение (англ Machine Learning) — обширный подраздел искусственного интеллекта, математическая дисциплина, использующая разделы математической статистики, численных методов оптимизации, теории вероятностей, дискретного анализа, и извлекающа

Machine Learning/Data Mining/Big Data

Машинное обучение (англ Machine Learning) — обширный подраздел искусственного интеллекта, математическая дисциплина, использующая разделы математической статистики, численных методов оптимизации, теории вероятностей, дискретного анализа, и извлекающая знания из данных.

Data Mining (рус. добыча данных, интеллектуальный анализ данных, глубинный анализ данных) — собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности.

Стена группы

Загрузка...
10 месяцев назад
#

Основы построения рекомендательных систем


Загрузка...
10 месяцев назад
#

Квартирник — Deep Learning на пальцах


Выступление на квартнике в Сан-Франциско, друзья попросили помахать руками и рассказать, что такое Deep Learning на пальцах.

Для просмотра знать про machine learning, deep learning и все эти слова не надо.

Организация, видео, аудио и монтаж: David Beholder
Слайды, мемы, плохие шутки: ваш покорный слуга

Загрузка...
10 месяцев назад
#

Hands-On Programming With R — Garrett Grolemund



Полный перевод книги Hands-on Programming With R — Garrett Grolemund на русский язык.



Приятного чтения!

Источник
Загрузка...
10 месяцев назад
#

Обучаемый Telegram чат-бот с ИИ в 30 строчек кода на Python



image

Сегодня мне в голову стукнула мысль: «А почему бы не написать Telegram чат-бота с ИИ, которого потом можно будет обучать?»

Источник
Загрузка...
10 месяцев назад
#

Тонкости резюме в немецкие IT компании. Часть 1



Приветствую всех талантливых программистов, веб-разработчиков, дизайнеров и просто коллег IT сферы, которые по любым причинам ищут информацию о Германии и работе в этой стране.

Источник
Загрузка...
10 месяцев назад
#

Как обучть мдль пнмть упртые скрщня



Недавно я натолкнулся на вопрос на Stackoverflow, как восстанавливать исходные слова из сокращений: например, из wtrbtl получать water bottle, а из bsktballbasketball. В вопросе было дополнительное усложнение: полного словаря всех возможных исходных слов нет, т.е. алгоритм должен быть в состоянии придумывать новые слова.



Вопрос меня заинтриговал, и я полез разбираться, какие алгоритмы и математика лежат в основе современных опечаточников (spell-checkers). Оказалось, что хороший опечаточник можно собрать из n-граммной языковой модели, модели вероятности искажений слов, и жадного алгоритма поиска по лучу (beam search). Вся конструкция вместе называется модель зашумлённого канала (noisy channel).



Вооружившись этими знаниями и Питоном, я за вечер создал с нуля модельку, способную, обучившись на тексте «Властелина колец» (!), распознавать сокращения вполне современных спортивных терминов.





Источник
Загрузка...
10 месяцев назад
#

Паблик «Щастьематринства» и его небольшое статистическое исследование



Введение (январь 2018)

Иногда люди берутся за дела с которыми сами справиться не могут. И я не исключение.

Есть такая интересная группа ВК —
#щастьематеринства(
https://vk.com/zaiki_luzhaiki ). Она представляет из себя один из самых феерических источников грубого реализма. Если вы хотите разочароваться в семье, детях, мужьях и всем чем угодно, вам туда. Экзистенциальный кризис вам обеспечен(хотя бы фактом того, что там пишут по 15 постов в день и это настоящие люди). И, конечно, этим паблик и во многом привлекателен.

В какой-то момент у меня и жены, которая работает
перинатальным психологом, возник интерес в исследовании того, что в этом паблике происходит. Например, наложить банальные статистические методы на содержание паблика, а вдруг чего интересного там есть. Особенно хотелось сделать какой-нибудь громкий вывод. Дескать паблик помогает людям… Или паблик рождает в людях ненависть… Или еще что-то такое выразительное.



Источник
Загрузка...
10 месяцев назад
#

Тонкая настройка нейронной сети | Глубокие нейронные сети на Python


Лекция по тонкой настройке (fine tuning) нейронной сети.
Страница курса — https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

Тонкая настройка (fine tining) нейронной сети — это дообучение предварительно обученной части нейронной сети для решения других задач. Используется в процессе переноса обучения (transfer learning) для повышения качества работы сети.

Рассматривается пример тонкой настройки сети VGG16 для распознавания котов и собак на фотографиях — https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats

После обучения нового классификатора, размораживается последний сверточный блок сети VGG16, который также обучается на фотографиях собак и кошек.

Для тонкой настройки обязательно использовать небольшео значение параметра скорости обучения (learning rate), в протином случае предварительно обученная сеть будет испорчена.

Загрузка...
10 месяцев назад
#

320+ Partners Developing on NVIDIA DRIVE


Загрузка...
10 месяцев назад
#

Пользователь Reddit под ником DeepFakes научил нейросети создавать интимные ролики со звездами



Правило 34

Пользователь Reddit под ником
DeepFakes научил нейросети создавать интимные ролики со звездами. Его жертвами уже стали: Эмма Уотсон, Мейси Уильямс, Скарлетт Йоханссон, Галь Гадот.

Для создавая подобных видео были использованы алгоритмы машинного обучения такие как TensorFlow, которые Google бесплатно предоставляет исследователям, аспирантам и всем, кто интересуется машинным обучением, а также материалы из открытого доступа.

С первого взгляда кажется правдоподобным, но на видео наблюдаются артефакты лицо не отслеживается правильно, хотя распознать фэйк не искушенному зрителю будет сложно.

image

Большой брат

Как инструменты Adobe, которые могут заставить людей говорить что-либо, и алгоритм Face2Face, который может подменять лица в режиме реального времени, этот новый тип поддельного видео показывает, что человечество находимся на грани, где легко создать правдоподобные видеоролики о том чего мы никогда не делали.

Источник
Загрузка...
Den
10 месяцев назад
#

Линукс и вёрстка газеты (не для профессионалов)



Вот вы, например. Вы ведь думаете, что после смерти всё кончается, верно?


— Верно… — откликнулось несколько голосов в зале. [...]


— И ток не течет по воздуху. Верно?


— Верно…


— И без Windows или MacOS невозможно производить допечатную подготовку газеты?




Неверно. С помощью линукса можно, конечно, делать не всё, но гораздо больше, чем вы думаете.



Лет пятнадцать назад рекламное агентство, где я работал, начал поклёвывать жареный петух по поводу нелицензионного ПО. Шеф прикинул возможности и решил, что сможет выкроить из бюджета сумму на покупку пяти лицензий Windows+Office, одной 1С 7.7 и парочки Corel Draw. Работать при этом на 1С должны были 10 рекламных менеджеров, а Windows была совершенно необходима дизайнерам.



У нас был хороший админ; он тоже прикинул возможности, проконсультировался с коллегами и задумался: зачем конкретно менеджерам-продажниками нужна Windows?



Источник
Загрузка...
10 месяцев назад
#

Deploying Model — Halite II 2017 Artificial Intelligence Competition p.7


Загрузка...
10 месяцев назад
#

ZF and Baidu at CES 2018


Загрузка...
10 месяцев назад
#

Training Model — Halite II 2017 Artificial Intelligence Competition p.6


Загрузка...
10 месяцев назад
#

Kaggle Porto Seguro: предсказание использования страховки на автомобиль — Дмитрий Алтухов


Дмитрий Алтухов рассказывает про задачу предсказания использования страховки на автомобиль (Kaggle Porto Seguro’s Safe Driver Prediction). Дмитрий занял в соревновании 3 место. Из видео вы сможете узнать:
— Как добиваться успеха, используя только 2 модели
— Жадная фильтрация признаков
— Робастная оценка качества через перебор сидов моделей и разбиений выборки
— Использование denoising авкодировщика для решения задачи

Слайды: https://gh.mltrainings.ru/presentatio...

Загрузка...
11 12 14 15

Авторизация

Пользователи

NewEXE
Георгiй Москвитинъ
Andpyxa Tutunnik
Andrey_fox
Jane linch
genagy
Pasha Radiuk
KotikBSD
Эрик Имашев

GeekBrains

Нетология

Нетология