некоторые аспекты качества обучающих последовательностей

На хабре появился ряд статей о качестве образования и как процесса и как результата (уровень выпускников).
Тема заинтересовала и руки зачесались проверить, а как это устроено у пчелок роботов искусственного интеллекта, влияет ли качество обучающей последовательности на результат.
Была выбрана простая сеть из примеров Keras в которую добавил одну строку.
Нас интересует насколько упорядоченность входной обучающей последовательности mnist влияет на результат обучения MLP.

Результат получился неожиданным и странным, пришлось перепроверять многократно, но перейдем к делу и конкретике.

Читать дальше →

[Из песочницы] Перевод с человеческого на ботовский

Началось все с того, что я, как и многие другие, захотел написать бота. Предполагалось, что бот мне будет напоминать всякие разные вещи, которые я постоянно забываю — первый сценарий, который предполагалось реализовать, это чтобы бот мне в 10 вечера говорил о том, чтобы я прочитал все то, что в течение дня записал в свой блокнот.

Читать дальше →

Что нового для мобильных разработчиков в Visual Studio 15.6 Preview

Хабр, привет! Меня зовут Ромуальд (можно просто Роман) Здебский. Я больше 11 лет работаю в Microsoft. В последние годы помогал ключевым партнерам Microsoft в выпуске популярных игр и приложений для платформы Windows, например клиентов ВКонтакте для Windows Store, таких игр как World Of Tanks Blitz, Cut The Rope 2 и многих других. С технологической точки зрения много занимался XAML-фреймворками и технологиями доступа к данным. Сейчас сферой моих технологических интересов является разработка мобильных приложений с помощью Visual Studio и Xamarin, технологии доступа к данным в Azure, CosmosDB и др. В прошлом месяце мы выпустили Visual Studio 2017 15.5 с новыми возможностями, включая эмулятор iOS Remoted Simulator, доступный всем разработчикам, средство просмотра XAML в режиме реального времени в эмуляторах Android с помощью Xamarin Live Player, новые шаблоны проектов Xamarin.Forms для .NET Standard и усовершенствованный механизм связывания с Mac. В январе стала доступна предварительная версия Visual Studio 2017 15.6. В этой статье мы обсудим, что было добавлено в эту версию, включая подготовку среды macOS сборки проектов, развертывание на iOS через Wi-Fi, просмотр интерфейса на базе XAML в эмуляторе Remoted iOS Simulator в реальном времени и многое другое. ...Далее...

Исправляем опечатки с учётом контекста

Недавно мне понадобилась библиотека для исправления опечаток. Большинство открытых спелл-чекеров (к примеру hunspell) не учитывают контекст, а без него сложно получить хорошую точность. Я взял за основу спеллчекер Питера Норвига, прикрутил к нему языковую модель (на базе N-грамм), ускорил его (используя подход SymSpell), поборол сильное потребление памяти (через bloom filter и perfect hash) а затем оформил всё это в виде библиотеки на C++ со swig биндингами для других языков.

Читать дальше →

[Из песочницы] Обнаружение лиц на видео с помощью Movidius Neural Compute Stick

Не так давно в свет вышло устройство Movidius Neural Compute Stick (NCS), представляющее собой аппаратный ускоритель для нейронных сетей с USB интерфейсом. Меня заинтересовала потенциальная возможность применения устройства в области робототехники, поэтому я приобрел его и задумал запустить какую-нибудь нейросеть. Однако большинство существующих примеров для NCS решают задачу классификации изображений, а мне хотелось попробовать кое-что другое, а именно обнаружение лиц. В этой публикации я хотел бы поделиться опытом, полученным в ходе такого эксперимента.

Весь код можно найти на GitHub.

image

Читать дальше →

Умный поиск: как искусственный интеллект hh.ru подбирает вакансии к резюме

Больше половины соискателей ничего не ищут, а создают резюме и просто ждут, когда их пригласят на собеседование или хотя бы пришлют подходящую вакансию. Когда мы думали, как для них должен выглядеть сайт по поиску работы, то поняли, что им нужна всего одна кнопка.



Делать такую систему мы начали полтора года назад — решили построить на машинном обучении алгоритм, который сам выбирал бы подходящие пользователю вакансии. Но мы очень быстро поняли: вакансии, похожие на резюме, и вакансии, на которые владельцу резюме хочется откликнуться, — далеко не одно и то же. Читать дальше →

Использование Intel Movidius для нейронных сетей

Введение


Мы занимаемся разработкой глубоких нейронных сетей для анализа фото, видео и текстов. В прошлом месяце мы купили для одного из проектов очень интересную штуковину:
Intel Movidius Neural Compute Stick.
Intel MNCS

Это специализированное устройство для нейросетевых вычислений. По сути, внешняя видеокарточка, заточенная под нейронные сети, очень компактная и недорогая (~$83). Первыми впечатлениями от работы с Movidius’ом мы и хотим поделиться. Всех заинтересовавшихся прошу под кат.
Читать дальше →

[Из песочницы] Обучаемый Telegram чат-бот с ИИ в 30 строчек кода на Python

image

Сегодня мне в голову стукнула мысль: «А почему бы не написать Telegram чат-бота с ИИ, которого потом можно будет обучать?»

Читать дальше →

Генетический алгоритм построения алгоритмов

В типичной реализации генетический алгоритм оперирует параметрами какой-то сложной функции (диофантовые уравнения в статье "Генетический алгоритм. Просто о сложном" mrk-andreev) или алгоритма ("Эволюция гоночных автомобилей на JavaScript" ilya42). Количество параметров неизменно, операции над ними тоже изменить невозможно, как генетика не старается, потому что они заданы нами.

Хьюстон, у нас проблема

Сложилась странная ситуация — прежде чем применять генетические алгоритмы (ГА) к реальной задаче, мы сначала должны найти алгоритм, которым эта задача в принципе решается, и только потом его попытаться оптимизировать с помощью генетического алгоритма. Если мы ошиблись с выбором «основного» алгоритма, то генетика не найдет оптимум и не скажет, в чем ошибка. Часто, а в последнее время и модно, вместо детерминированного алгоритма пытаются использовать нейронную сеть. Тут у нас тоже открывается широчайший выбор (FNN, CNN, RNN, LTSM, ...), но проблема остается той же — выбрать нужно правильно. Согласно Википедии "Выбирать тип сети следует, исходя из постановки задачи и имеющихся данных для обучения". А что, если...? Если заставить ГА не оптимизировать параметры, а создавать другой алгоритм, наиболее подходящий для данной задачи. Вот этим я и занимался ради интереса. ...Далее...

Библиотека вебинаров по SAP Cloud Platform: от сервисов для интернета вещей до machine learning и UX

Мы подготовили подборку из 11 вебинаров по SAP Cloud Platform, которые охватывают широкий круг тем: от общего обзора платформы до функций и сервисов по работе с интерфейсами, вопросов о безопасности, сервисов для интернета вещей, машинного обучения и многое-многое другое.

1. Обзорный вебинар о платформе SAP Cloud Platform


Читать дальше →


Последние посты