Главная » Архив меток: Машинное обучение

Архив меток: Машинное обучение

[Перевод] В Google рассказывают, как «экспоненциальный» рост ИИ изменяет саму природу вычислений

Программист из Google Клиф Янг объясняет, как взрывное развитие алгоритмов глубинного обучения совпадает с отказом закона Мура, десятилетиями работавшего эмпирического правила прогресса компьютерных чипов, и заставляет разрабатывать принципиально новые вычислительные схемы Программист из Google Клиф Янг выступил на открытии осенней конференции по микропроцессорам, организованной компанией Linley Group – популярном симпозиуме по теме компьютерных чипов, проводимом почтенной компанией, занимающейся полупроводниковым анализом. ...

Читать далее »

Firebase Summit 2018: коротко о главном

Постараюсь хоть и с задержкой, но рассказать о том, что интересного удалось услышать и увидеть. В конце прошлого месяца в Праге прошла конференция Firebase Summit 2018, посвященная сервисам Firebase, многие из которых сейчас претендуют на звание стандарта в индустрии разработки мобильных приложений. В этой статье мы рассмотрим анонсы (перевод официального пресс-релиза) с моими правками и комментариями. Краткое описание некоторых сервисов ...

Читать далее »

Динамическое ценообразование, или Как Яндекс.Такси прогнозирует высокий спрос

Раньше для вызова такси приходилось звонить на разные номера диспетчерских служб и ждать подачу машины полчаса или даже больше. Теперь сервисы такси хорошо автоматизированы, а среднее время подачи автомобиля Яндекс.Такси в Москве около 3-4 минут. Но стоит пойти дождю или закончиться массовому мероприятию, и мы вновь можем столкнуться с дефицитом свободных машин. Сегодня я расскажу читателям Хабра, как мы научились ...

Читать далее »

Какие ошибки прячутся в коде Infer.NET?

Публикация корпорацией Microsoft исходников своих проектов является вполне хорошим поводом для их проверки. Этот раз исключением не стал, и сегодня мы посмотрим на подозрительные места, найденные в коде Infer.NET. Долой аннотацию – ближе к делу! Немного о проекте и анализаторе Infer.NET – система машинного обучения, разрабатываемая специалистами из Microsoft. Исходный код проекта недавно стал доступен на GitHub, что и послужило ...

Читать далее »

В магистратуру без экзаменов: новое направление «Большие данные» на олимпиаде «Я — профессионал»

Продолжаем рассказ об олимпиаде для бакалавров, магистров и специалистов «Я — профессионал». Она проводится при поддержке сильнейших вузов. Сегодня мы расскажем о новом соревновательном направлении, которое курирует Университет ИТМО, — «Большие данные». Генеральный партнер олимпиады «Я — профессионал» по направлениям Университета ИТМО — «Компьютерные науки», «Информационная и кибербезопасность», «Большие данные» — Сбербанк. Christoph Scholz / Flickr / CC BY-SA Пара ...

Читать далее »

[Перевод] Вредоносное машинное обучение как диагностический метод

Привет всем! Эта тема рассмотрена в 9-й главе книги Франсуа Шолле. Продолжая проработку темы глубокого обучения, мы как-то раз хотели поговорить с вами о том, почему нейронным сетям повсюду мерещатся овцы. Таким образом мы вышли на замечательные исследования компании «Positive Technologies», представленные на Хабре, а также на отличную работу двоих сотрудников MIT, считающих, что «вредоносное машинное обучение» — не только ...

Читать далее »

От Alibaba до «Пятерочки»: кто и как использует систему распознавания лиц в бизнесе

Платить за бургер без карты, не ждать регистрации в отеле, не стоять в очереди на кассу —все это возможно с помощью технологий распознавания лиц. В последние годы подобные решения активно тестируют многие крупные российские и зарубежные ритейлеры. Мы отобрали пять самых интересных примеров. Узнать больше о том, как использовать распознавание лиц, нейросети и машинное обучение в бизнесе, можно на интенсивном ...

Читать далее »

Как ускорить машинное обучение на GPU — представлена новая open source платформа

Nvidia представили open source платформу Rapids, задача которой ускорить работу алгоритмов машинного обучения на GPU. Рассказываем об особенностях инструмента и его аналогах. / фото Martin Brigden CC Проблема обучения нейросетей В списке технологий компании Nvidia есть архитектура параллельных вычислений CUDA. Её цель — ускорить проведение вычислений за счет передачи части задач GPU вместо CPU. В некоторых случаях это позволяет ускорить ...

Читать далее »

[Из песочницы] Программный модуль оцифровки поврежденных документов

Если вы прочитали классический роман на цифровом устройстве или попросили врача поднять старые медицинские записи через компьютерную систему больницы, вы, вероятно, воспользовались OCR. Оптическое распознавание символов (OCR) — это процесс получения печатных текстов в оцифрованном формате. Но многие документы, стремящиеся к оцифровке, содержат кофейные пятна, выцветшие солнечные пятна, страницы с загнутыми уголками и множество морщин сохраняют некоторые печатные документы в ...

Читать далее »

[Перевод] Вариационные автокодировщики: теория и рабочий код

Вариационный автокодировщик (автоэнкодер) — это генеративная модель, которая учится отображать объекты в заданное скрытое пространство. Хотите знать, как VAE генерирует новые примеры, подобные набору данных, на котором он обучался? Когда-нибудь задавались вопросом, как работает модель вариационного автокодировщика (VAE)? Затем я покажу рабочий код VAE, обученный на наборе рукописных цифр, и мы немного повеселимся, генерируя новые цифры! Прочитав эту статью, вы ...

Читать далее »