Главная » Архив меток: Машинное обучение

Архив меток: Машинное обучение

Создатель игры while True: learn() о программировании в геймдеве, проблемах с VR и симуляции ML

Постоянно выступал, проводил Gamesjam, был частым гостем подкаста Как делают игры. Несколько лет назад мне казалось, что Олег Чумаков (тогда еще из Nival) был самым известным программистом геймдева. Но вы все знаете, с виртуальной реальностью что-то пошло не так, как хотелось. С появлением на рынке VR, Олег возглавил в компании новое подразделение — NivalVR. Теперь она называется Luden.io и их ...

Читать далее »

Капсульные нейронные сети

В 2017 году Джеффри Хинтон (один из основоположников подхода обратного распространения ошибки) опубликовал статью, в которой описал капсульные нейронные сети и предложил алгоритм динамической маршрутизации между капсулами для обучения предложенной архитектуры. Внутреннее представление данных сверточной нейронной сети не учитывает пространственные иерархии между простыми и сложными объектами. У классических свёрточных нейронных сетей есть недостатки. А поворот объекта ухудшает качество распознавания, тогда, ...

Читать далее »

[Из песочницы] Нейросети для самых маленьких

Привет, в данном примере я хочу показать как можно реализовать сеть Хопфилда для распознавания образов. Благо в сети есть много разборов и примеров, но все они оперируют изобилием формул функции и если ты не подкован в математике(как я), постараюсь продемонстрировать простой пример сети Хопфилда с использованием языка Golang(GO).Математическое описание сети — Сеть Хопфилда Я сам, как и многие в один ...

Читать далее »

Безопасность машинного обучения: эффективные методы защиты или новые угрозы?

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: статья про ограничения глубокого обучения, про то как омбанывать нейронные сети. Одними из самых популярных и обсуждаемых новостей последние несколько лет являются — кто куда добавил искусственный интеллект и какие хакеры что и где сломали. ...

Читать далее »

[Из песочницы] Модели Эло и ЭлоБета в снукере

В нем есть всё: гипнотизирующая красота интеллектуальной игры, элегантность ударов киём и психологическая напряжённость соревнования. На протяжении многих лет я слежу за снукером, как за спортом. Но есть одна вещь, которая мне не нравится — его рейтинговая система. Такого недостатка лишена модель Эло, которая следит за "силой" игроков и обновляет её в зависимости от результатов матчей и "силы" соперника. Её ...

Читать далее »

[Перевод] AI, практический курс. Обзор нейронных сетей для классификации изображений

В данной статье приводится доступный теоретический обзор сверточных нейронных сетей (Convolutional Neural Network, CNN) и разъясняется их применение к задаче классификации изображений. Общепринятый подход: без глубокого обучения Термин «обработка изображений» относится к широкому классу задач, входными данными для которых являются изображения, а выходными могут быть как изображения, так и наборы связанных с ними характерных признаков. Существует множество вариантов: классификация, сегментация, ...

Читать далее »

Машинное обучение и мобильная разработка

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. А также разобрались, что в машинном обучении, к сожалению, нет маги; обсудили современные техники вроде глубокого обучения, обучения с подкреплением и капсульных сетей. Воспользовавшись моментом, Стас Цыганов (Туту.ру) и Глеб Новик (Тинькофф Банк), во-первых, раз и навсегда ...

Читать далее »

Офлайн А/Б тестирование в ритейле

События, о которых рассказывается в посте, произошли в одной теплой стране в 21ом веке. Это реальная история. Из уважения к профессии всё рассказано так, как было на самом деле. На всякий случай имена персонажей были изменены. В этом посте речь пойдет про пресловутое А/Б тестирование, к сожалению даже в 21ом веке его не избежать. Привет, хабор. Об одной такой адаптации ...

Читать далее »

[Из песочницы] Устойчивость обучения GAN

Впервые идея GAN была опубликована Яном Гудфеллоу Generative Adversarial Nets, Goodfellow et alб 2014, после этого GAN'ы являются одними из лучших генеративнх моделей. Как и у любой другой генеративной модели задача GAN построить модель данных, а если более конкретно научиться генерировать семплы из распределения максимально близкого к распределению данных (обычно имеется датасет ограниченного размера, распределение данных в котором мы хотим ...

Читать далее »

Pitch-tracking, или определение частоты основного тона в речи, на примерах алгоритмов Praat, YAAPT и YIN

Голос можно охарактеризовать по нескольким параметрам. В сфере распознавания эмоций голос – второй по важности после лица источник эмоциональных данных. Высота голоса – одна из основных таких характеристик, однако в сфере акустических технологий корректнее называть этот параметр частотой основного тона. А интонация, например, связана с эмоционально-экспрессивными характеристиками голоса. Частота основного тона имеет непосредственное отношение к тому, что мы называем интонацией. ...

Читать далее »