Машинное обучение

  • ХабрахабрФото Заметки Датасатаниста: реляционные vs связанные данные

    Заметки Датасатаниста: реляционные vs связанные данные

    Сегодня мы поговорим о простой, казалось бы, теме, как реляционные и связанные данные. Несмотря на всю ее простоту, замечаю, что иногда люди действительно путаются в них — я решил это исправить, написав краткое и неформальное объяснение, чем они являются и зачем нужны. Мы обсудим, что такое реляционная модель и связанные с ней SQL и реляционная алгебра. Потом перейдем к примерам…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото Разбор статей конференции RecSys 2020

    Разбор статей конференции RecSys 2020

    Привет, Хабр! Несмотря на все невзгоды года текущего, интересные мероприятия и статьи с них никуда не деваются. Поэтому ML команда Одноклассников подготовила разборы работ коллег из Google, Microsoft, Tencent и др. представленных на прошедшей этой осенью конференции по рекомендательным системам RecSys 2020. Спектр вопросов поднимаемых в понравившихся нам статьях включает в себя как разборы новых алгоритмов рекомендаций, так и подходы…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото [Перевод] Как археологи используют машинное обучение, чтобы копать глубже

    [Перевод] Как археологи используют машинное обучение, чтобы копать глубже

    Доктор Джино Каспари (справа) во время геофизических исследований королевской скифской гробницы на юге Сибири в 2018 году. Фото: Тревор Уоллес Найти гробницу древнего царя, полную золотых артефактов, оружия и изысканной одежды, — голубая мечта любого археолога. Но искать такие объекты невероятно утомительно, сказал бы вам доктор Джино Каспари. Джино Каспари, археолог-исследователь из Швейцарского национального научного фонда, изучает культуру древних скифов…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото [Перевод] Как бы я изучал Data Science, если бы начал пару лет назад, или Руководство по эффективному изучению науки о данных

    [Перевод] Как бы я изучал Data Science, если бы начал пару лет назад, или Руководство по эффективному изучению науки о данных

    Когда я только начал своё путешествие к науке о данных, я потратил много времени на то, чтобы понять, с чего начать, что я должен узнать в первую очередь и какие ресурсы должен использовать. За последние два года я узнал несколько вещей, о которых хотел знать раньше, например о том, стоит ли сначала сосредоточиться на программировании или статистике, какие ресурсы я…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото Не царская у тебя физиономия! Функции потерь для задачи распознавания лиц

    Не царская у тебя физиономия! Функции потерь для задачи распознавания лиц

    Кадр из фильма "Иван Васильевич меняет профессию" Помните этот момент из легендарного произведения Гайдая? Удивительно, насколько по-разному может восприниматься один и тот же человек с одним и тем же лицом. А когда речь идет о миллионах разных людей и нужно найти одного единственного — даже человек уже бессилен, а сверточные нейросети продолжают справляться. Такое большое количество лиц вынуждает искать новые…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото [Перевод] Ноам Хомский о будущем глубокого обучения

    [Перевод] Ноам Хомский о будущем глубокого обучения

    В течение последних нескольких недель я вёл переписку по электронной почте с моим любимым анархо-синдикалистом Ноамом Хомским. Сначала я обратился к нему, чтобы спросить, не заставили ли его недавние разработки в области ANNs (искусственных нейронных сетей) пересмотреть свою знаменитую лингвистическую теорию универсальной грамматики. Наш разговор коснулся возможных ограничений глубокого обучения, того, насколько хорошо на самом деле ANN моделирует биологический мозг,…

    Читать далее »
  • Hi-TechФото Возможно ли стать дата-сайентистом? Развеиваем мифы и страхи о профессии

    Возможно ли стать дата-сайентистом? Развеиваем мифы и страхи о профессии

    Представления многих о Data Science ошибочны Когда заходит речь о работе с большими данными, многие сразу представляют себе академиков в каком-нибудь научно-исследовательском институте или программистов, которые сидят за компьютером и пишут код 24/7. Поэтому сложилось мнение, что освоить профессию дата-сайентиста непросто (не просто так ведь ее называют одной из самых востребованных!). Но на самом деле большая часть того, что вы…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото [Перевод] 15 лучших наборов данных для обучения чат-бота

    [Перевод] 15 лучших наборов данных для обучения чат-бота

    Чтобы быстро решать вопросы пользователей без вмешательства человека, эффективный чат-бот требует огромного количества обучающих данных. Однако основное узкое место в разработке чат-бота — это получение реалистичных, ориентированных на задачи диалоговых данных для обучения этих систем с помощью методов машинного обучения. Специально к старту нового потока курса «Машинное обучение» делюсь с вами списком лучших наборов данных разговоров из чатов, разбитых на…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото Scaled YOLO v4 самая лучшая нейронная сеть для обнаружения объектов на датасете MS COCO

    Scaled YOLO v4 самая лучшая нейронная сеть для обнаружения объектов на датасете MS COCO

    Scaled YOLO v4 является самой точной нейронной сетью (55.8% AP) на датасете Microsoft COCO среди всех опубликованных нейронных сетей на данный момент. А также является лучшей с точки зрения соотношения скорости к точности во всем диапазоне точности и скорости от 15 FPS до 1774 FPS. На данный момент это Top1 нейронная сеть для обнаружения объектов. Scaled YOLO v4 обгоняет по…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото Насколько Быстрой Можно Сделать Систему STT?

    Насколько Быстрой Можно Сделать Систему STT?

    Нам приходилось слышать абсолютно разные оценки скорости (ну или наоборот — оценки потребности в железе) систем распознавания речи, отличающиеся даже на порядок. Особенно радует, когда указаны системные требования из которых следует, что метрики сильно лучше, чем лучшие state-of-the-art системы из bleeding edge статей, а на практике иногда оказывается, что метрики рассчитаны в надежде, что "покупают для галочки и никто пользоваться…

    Читать далее »


Кнопка «Наверх»