Машинное обучение

  • ХабрахабрФото Анонс: как Data Science продает вам рекламу

    Анонс: как Data Science продает вам рекламу

    Сегодня, в 20:00 в прямом эфире выступит Никита Александров — Data Scientist в Unity. Никита закончил ФКН ВШЭ, во время последнего курса получил стипендию Эразмуса и съездил на семестр по обмену в Финляндию. Несмотря на то, что Никита получил оффер на работу в Токио, он решил поступить в магистратуру университета Аалто. Магистратуру он не закончил и ушел работать Data Scientistом…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото Анализируем причинно-следственные связи метрик ВКонтакте

    Анализируем причинно-следственные связи метрик ВКонтакте

    Всем привет, меня зовут Анвер, я работаю в команде Core ML ВКонтакте. Одна из наших задач — создавать и улучшать алгоритмы ранжирования для ленты новостей. В этой статье расскажу о том, как можно применять для этого причинно-следственный анализ — чтобы в результате сделать сервис интереснее для пользователей. Поговорим про преимущества такого подхода по сравнению с корреляционным анализом, и я предложу…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото Подбор скважин-кандидатов для гидравлического разрыва пласта с использованием методов машинного обучения

    Подбор скважин-кандидатов для гидравлического разрыва пласта с использованием методов машинного обучения

    Сегодня мы расскажем, как разрабатывали систему поиска скважин-кандидатов для гидравлического разрыва пласта (ГРП) с использованием машинного обучения (далее – ML) и что из этого вышло. Разберёмся, зачем делать гидравлический разрыв пласта, при чём здесь ML, и почему наш опыт может оказаться полезен не только нефтяникам. Под катом подробная постановка задачи, описание наших IT решений, выбор метрик, создание ML конвейера, разработка…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото Стагнация машинного обучения. Многие задачи не будут решены никогда?

    Стагнация машинного обучения. Многие задачи не будут решены никогда?

    Последние годы глубокого обучения — сплошная череда достижений: от победы над людьми в игре Го до мирового лидерства в распознавании изображений, голоса, переводе текста и других задачах. Но этот прогресс сопровождается ненасытным ростом аппетита к вычислительной мощности. Группа ученых из MIT, Университета Ёнсе (Корея) и Университета Бразилиа опубликовала метаанализ 1058 научных работ по машинному обучению. Он явно показывает, что прогресс…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото Бог из машины: конвертировать лиды, проверить акварели. МО-кейсы GetCourse

    Бог из машины: конвертировать лиды, проверить акварели. МО-кейсы GetCourse

    Результат работы обученной сети можно видеть на иллюстрации ниже. Сеть на 99,44% уверена, что изображение в верхнем левом углу — это сделанный учеником рисунок. Следующее изображение нейронка с вероятностью 99,97% считает «мусором», а третье считает таковым на 98,08%. Очевидно, второе и третье изображение — это едва начатые наброски, в то время как задание состояло в том, чтобы в цвете нарисовать скрипку, лежащую поверх нотной тетради. Обратите внимание, что шестое изображение, где скрипка повёрнута…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото Дайджест Университета ИТМО: системы ИИ, нейросети, анализ данных и МО — обсуждаем личный опыт

    Дайджест Университета ИТМО: системы ИИ, нейросети, анализ данных и МО — обсуждаем личный опыт

    Это подборка текстовых материалов и тематических подкастов с участием представителей Университета ИТМО — студентов, аспирантов, научных сотрудников и преподавателей. Мы делимся личным опытом разработки проектов различного уровня и возможностями для развития. Скриншот демо-уровня Shadow Samurai TAU Tracker Demo (CES 2019) Что ждет начинающих ученых в сфере машинного обучения. Андрей Фильченков, к.ф. -м.н., доцент факультета «Информационных технологий и программирования» и руководитель…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото [Перевод] Как игры стали движущей силой двух школ исследований ИИ

    [Перевод] Как игры стали движущей силой двух школ исследований ИИ

    Сегодня мир штурмом захватывает ИИ, основанный на глубоком обучении и нейронных сетях. Однако многие алгоритмы, управляющие поиском в вебе и построением автомобильных маршрутов, гораздо старше, они уходят корнями в так называемый «старый добрый ИИ», также известный как «символический» искусственный интеллект, являвшийся основным видом ИИ с 1950-х до конца 1990-х. Затмевание символического ИИ глубинным обучением иллюстрируется двумя важнейшими вехами в истории…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото [Из песочницы] Анализ корреляций биржевых фондов за первую половину 2020

    [Из песочницы] Анализ корреляций биржевых фондов за первую половину 2020

    На Московской Бирже торгуется сейчас 44 ETF и БПИФа. Это биржевые фонды, которые держат в себе готовые специализированные портфельчики и запакованные в stand-alone акцию (будто микросервис в докер-контейнере). Эту акцию можно купить, получив долю в общем портфеле. Для выявления связей между фондами применялись математические методы анализа временных рядов: корреляция по изменениям цен с последующей кластеризацией по расстояниям. Как известно, математика…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото Как мы научили робота чувству юмора

    Как мы научили робота чувству юмора

    В IT-кругах ходит такая шутка, что машинное обучение (machine learning, ML) — это как секс в среде подростков: все об этом говорят, все делают вид, что этим занимаются, но, на самом деле, мало у кого это получается. У FunCorp получилось внедрить ML в главную механику своего продукта и добиться радикального (почти на 40%!) улучшения ключевых метрик. Интересно? Добро пожаловать под…

    Читать далее »
  • Hi-TechФото Искусственный интеллект научился делать идеальные бутерброды

    Искусственный интеллект научился делать идеальные бутерброды

    Ингредиенты для изготовления сладкого бутерброда Десять лет назад мы даже не могли себе представить, что искусственный интеллект станет чем-то настолько распространенным и обыденным. Сегодня он умеет поистине фантастические вещи: предлагать людям новую музыку на основе их предпочтений, копировать стили рисования знаменитых художников, заменять лица на фотографиях и видео, а также многое другое. И разработать собственный искусственный интеллект может каждый, кто…

    Читать далее »


Кнопка «Наверх»