Главная » Архив меток: Машинное обучение

Архив меток: Машинное обучение

[Перевод] Как искусственный интеллект и машинное обучение помогают сотрудникам повысить свою квалификацию

Искусственный интеллект и машинное обучение могут помочь им в этом. В наши дни технологии совершенствуются так быстро, что компаниям необходимо менять подходы к обучению и развитию и придерживаться более персонализированного подхода. Читайте в этом переводе.«Если ваша компания не стремится повысить квалификацию сотрудников, персонал не сможет быстро адаптироваться к новым задачам и по максимуму использовать преимущества современных технологий, — считает Джим ...

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 »

Постановка Data Science задач и взаимодействие с бизнесом

В этот раз снова о Data Science. Привет, Хабр. Думаю, многим знакома методология CRISP-DM, о которой говорят на большинстве курсов, но вот про первый пункт (business understanding) информации достаточно мало, в зря, ведь он очень важный. Давайте разберем все на примере. Поэтому в этой статье мы поговорим о взаимодействии с бизнесом и о том, какие обычно бывают проблемы и сложности ...

Читать далее »

Исправление опечаток, взгляд сбоку

Мы поговорим об использовании модных «Word embedding» не совсем по назначению — а именно для исправления опечаток (строго говоря, и ошибок тоже, но мы предполагаем, что люди грамотные и опечатываются). На хабре была довольно близкая статья, но здесь будет немного о другом. Обучалась на «Властелине колец». Визуализация Word2Vec модели, полученная студентом. Явно что-то на черном наречии. Постановка задачи Дано: Словарь ...

Читать далее »

[Из песочницы] Использование ядерной регрессии для прогноза спроса в сетевых магазинах

Доброго времени суток, уважаемые хабровчане! В данной публикации речь пойдет о модели прогноза спроса на товары в сетевых магазинах и ее реализации на C++. Допустим, у нас имеется сеть магазинов, в каждый из которых завозят товары. Товары (для модели прогноза) попадают в каждый магазин произвольным образом. За некий период времени мы имеем статистику — сколько в каждом магазине продано тех ...

Читать далее »

[Перевод] Просто добавь воды: разработка с H2O.ai

Привет, Хабр! В течение последних нескольких лет интерес к технологиям машинного обучения и искусственного интеллекта быстро рос. Решение H2O.ai становится все более популярным в этой сфере: оно поддерживает быстрые алгоритмы машинного обучения в оперативной памяти и недавно получило поддержку глубокого обучения. Сегодня поговорим о разработке с использованием H2O. Быстрые, масштабируемые и надежные решения этих категорий все чаще рассматриваются как необходимые ...

Читать далее »

Улучшение качества изображения с помощью нейронной сети

Сегодня, хочу рассказать об интересном подходе по улучшению качества изображения. Официальное название подхода Super Resolution. Улучшение качества изображения программными методами известно с начала появления цифровых снимков, но в последние 3 года произошёл качественный скачок, вызванный использованием нейронных сетей. Пример улучшения качества изображения с использованием технологии Super Resolution.Известно четыре основных подхода по улучшению изображения: prediction models (предсказательные модели), edge based methods ...

Читать далее »

[Из песочницы] Multi-output в машинном обучении

Задача алгоритмов искусственного интеллекта обучиться, основываясь на предоставленной выборке, для последующего предсказания данных. Однако, наиболее распространенная задача о которой говорят в большинстве учебниках — это предсказание одного значения, того или иного множества признаков. Что если нам нужно получить обратные данные? То есть, получить определенное количество признаков, основываясь на одном или больше значении.Столкнувшись с задачей подобного рода и не имея углубленных ...

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 »

Обработка изображений: Tensorflow Object Detection API

Последние несколько лет в развитии глубоких нейронных сетей происходит настоящая революция: возникают новые архитектуры, совершенствуются фреймворки для разработчиков, а железо для экспериментов можно получить совершенно бесплатно — например, в рамках проекта Google colaboratory. Всем, кому интересно как применить предобученные модели из репозитория Tensorflow Object Detection API к решению своей задачи, используя мощности Colaboratory — добро пожаловать под кат. Топовые GPU ...

Читать далее »