Главная » Архив меток: deep learning

Архив меток: deep learning

Курс о Deep Learning на пальцах

Я все еще не до конца понял, как так получилось, но в прошлом году я слово за слово подписался прочитать курс по Deep Learning и вот, на удивление, прочитал. Обещал — выкладываю! Курс не претендует на полноту, скорее это способ поиграться руками с основными областями, где deep learning устоялся как пракический инструмент, и получить достаточную базу, чтобы свободно читать и ...

Читать далее »

Состязательные атаки (adversarial attacks) в соревновании Machines Can See 2018

Или как я оказался в команде победителей соревнования Machines Can See 2018 adversarial competition. Суть любых состязательных атак на примере. Я присоединился к соревнованию я поздновато (примерно за неделю до окончания), но в конечном итоге оказался в команде из 4 человек, где вклад троих из нас (включая меня) был необходим для победы (убрать одну составляющую — и мы бы оказались ...

Читать далее »

Распознавание сцен на изображениях с помощью глубоких свёрточных нейронных сетей

Многие продукты нашей компании работают с изображениями. Некоторое время назад мы решили добавить в такие сервисы «умный» поиск по фотографиям, их теггирование. Такая функциональность будет входить в Computer Vision API для дальнейшего использования в продуктах компании. Одним из важных способов теггирования изображений является теггирование по сценам, когда в результате мы получаем что-то такое: Одно из главных соревнований в области машинного ...

Читать далее »

Введение в состязательные сети

Этой статьей я начинаю серию рассказов о состязательный сетях. Всем привет. Я не буду копировать весь код из примера сюда, только основные его части, поэтому, для удобства советую иметь его рядом для более простого понимания. Как и в предыдущей статье я подготовил соответствующий докер-контейнер в котором уже все готово для того чтобы воспроизвести то что написано здесь ниже. Докер контейнер ...

Читать далее »

Автоматическая генерация тестовых скриптов с помощью нейронных сетей

Этот успех, а также разработки в области беспилотных автомобилей и достижения компьютера в игре GO, позволили фантазировать о том, что Искусственный Интеллект скоро будет делать ту работу, которую сейчас выполняют люди, и будет претендовать на их рабочие места.Повсеместная замена людей на роботов — процесс увлекательный, но не быстрый. В последние годы использование технологий Deep Learning позволило достичь значительного прогресса в ...

Читать далее »

Глубокое обучение с использованием R и mxnet. Часть 1. Основы работы

# df <- read_excel("caco2.xlsx") # dump("df", stdout()) df <- structure(list(name = c("acebutolol", "acebutolol_ester", "acetylsalic_acid", "acyclovir", "alprenolol", "alprenolol ester", "aminopyrin", "artemisinin", "artesunate", "atenolol", "betazolol ester", "betazolol_", "bremazocine", "caffeine", "chloramphenicol", "chlorothiazide", "chlorpromazine", "cimetidine", "clonidine", "corticosterone", "desiprarnine", "dexamethas", "dexamethas_beta_D_glucoside", "dexamethas_beta_D_glucuronide", "diazepam", "dopamine", "doxorubici", "erythromycin", "estradiol", "felodipine", "ganciclovir", "griseofulvin", "hydrochlorothiazide", "hydrocortisone", "ibuprophen", "imipramine", "indomethacin", "labetalol", "mannitol", "meloxicam", "methanol", "methotrexate", "methylscopolamine", "metoprolol", "nadolol", "naproxen", "nevirapine", ...

Читать далее »

Dive into pyTorch

Меня зовут Артур Кадурин, я руковожу исследованиями в области глубокого обучения для разработки новых лекарственных препаратов в компании Insilico Medicine. Всем привет. В Insilico мы используем самые современные методы машинного обучения, а также сами разрабатываем и публикуем множество статей для того чтобы вылечить такие заболевания как рак или болезнь Альцгеймера, а возможно и старение как таковое. Эта серия статей не ...

Читать далее »

[Перевод] Экскурсия по PyTorch

Привет, Хабр! Не пропустите! Еще до конца мая у нас выйдет перевод книги Франсуа Шолле "Глубокое обучение на Python" (примеры с использованием библиотек Keras и Tensorflow). Сегодня вашему вниманию предлагается перевод статьи Питера Голдсборо, готового устроить вам долгую прогулку ознакомительную экскурсию по этой библиотеке. Но мы, естественно, смотрим в надвигающееся будущее и начинаем присматриваться к еще более инновационной библиотеке PyTorch. ...

Читать далее »

Специалист по разметке данных

Сегодня замечательный день (if you know what I mean), чтобы анонсировать нашу новую программу — Специалист по разметке данных. На текущий момент в сфере искусственного интеллекта сложилась такая ситуация, при которой для обучения сильной нейронной сети нужны несколько компонентов: железо, софт и, непосредственно, данные. Много данных. Железо, в общем-то, доступно каждому через облака. Да, оно может быть недешевым, но GPU-инстансы ...

Читать далее »

Учебный фреймворк на Java по глубокому обучению

Недавно мы выпустили первую версию нового фреймворка по глубокому обучению DeepJava (DJ) 0.01. Основная цель фреймворка, по крайней мере, на текущий момент, чисто учебная. Мы строим шаг за шагом фреймворк, у которого: будет понятная кодовая база будет набор бранчей, по которым можно шаг за шагом проследить процесс создания и понять, почему были сделаны те или иные изменения Вместе с нашим ...

Читать далее »