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...

[Перевод] «День знаний» для ИИ: опубликован ТОП30 самых впечатляющих проектов по машинному обучению за прошедший год (v.2018)



Чтобы выбрать ТОП 30 (только 0,3%), за прошедший год команда Mybridge сравнила почти 8800 проектов по машинному обучению с открытым исходным кодом.

Это чрезвычайно конкурентный список, и он содержит лучшие библиотеки с открытым исходным кодом для машинного обучения, наборы данных и приложения, опубликованные в период с января по декабрь 2017 года. Чтобы дать вам представление о качестве проектов, отметим, что среднее число звезд Github — 3558.

Проекты с открытым исходным кодом могут быть полезны не только ученым. Вы можете добавить что-то удивительное поверх ваших существующих проектов. Ознакомьтесь с проектами, которые вы, возможно, пропустили в прошлом году.


Осторожно, под катом много картинок и gif. Читать дальше →

Доступный ИИ для любой компании: Cloud AutoML

image
Привет, Хабр! Сегодня информацией делится Джиа Ли, глава департамента R&D, Cloud AI. Джиа с командой сделали ИИ легким в применении и доступным даже для неспециалистов. Надеемся, что теперь ИИ придет в каждый бизнес, как некогда пришел компьютер в каждый дом, и читаем, как выглядит и что умеет Cloud AutoML.

Читать дальше →

Кто такой Data Scientist — глазами работодателя

Ксения Суворова, директор по развитию Фонтанки.ру, и Андрей Мирошниченко, куратор офлайн-программы «Data Scientist», специально для блога Нетологии рассказали о профессии Data Scientist со стороны работодателя: какие специалисты требуются рынку, каких компетенций от них ждут и как происходит найм на работу. Сейчас всё сложилось таким образом, как когда-то история с продакт- и проджект-менеджментом: специалисты есть на рынке, у них уже достаточно устоявшаяся рыночная стоимость, существуют вакансии, но при этом не каждый знает, кто это такой и зачем этот человек вообще нужен бизнесу. Поэтому мы решили поговорить с компанией «Авито», HR-агентством «Spice IT» и компанией Storia.me, чтобы понять, каково развитие профессии на самом деле. image

Взгляд компании Avito с позиции прямого нанимателя — рассказывает Александра Головина

«Потребность в специалистах data science очень велика и в дальнейшем будет только расти. Однако, возможностей для обучения тоже много: любой человек, который понимает, что ему не хватает академического образования, может пройти курсы и получить необходимую базу. Вопрос, скорее, в том, кто и почему приходит в профессию. На собеседовании соискатели говорят, что интересуются машинным обучением, а когда начинаешь спрашивать почему, отвечают: «Это модно». И всё. Понимания, как применить знания, нет. ...Далее...

Пользователь Reddit под ником DeepFakes научил нейросети создавать интимные ролики со звездами

Правило 34


Пользователь Reddit под ником DeepFakes научил нейросети создавать интимные ролики со звездами. Его жертвами уже стали: Эмма Уотсон, Мейси Уильямс, Скарлетт Йоханссон, Галь Гадот.

Для создавая подобных видео были использованы алгоритмы машинного обучения такие как TensorFlow, которые Google бесплатно предоставляет исследователям, аспирантам и всем, кто интересуется машинным обучением а так же материалы из открытого доступа.

С первого взгляда кажется правдоподобным, но на видео наблюдаются артефакты лицо не отслеживается правильно, хотя распознать фэйк не искушенному зрителю будет сложно.

image

Большой брат


Как инструменты Adobe, которые могут заставить людей говорить что-либо, и алгоритм Face2Face, который может подменять лица в режиме реального времени, этот новый тип поддельного видео показывает, что человечество находимся на грани, где легко создать правдоподобные видеоролики о том чего мы никогда не делали.

Читать дальше →

Нейрокурятник ч.0. Или нейро- без курятника

Нейрокурятник часть ноль. Или нейро- без курятника. Или как правильно закоптиться в нейросети.

image Курочка снесла яичко. Сам процесс выглядит ужасно. Результат — съедобно. Массовый геноцид кур. В этой статье будет описано:
  1. Где, как и почему можно получить небольшое качественное самообразование в сфере работы с нейросетями БЕСПЛАТНО, СЕЙЧАС и СОВСЕМ НЕ БЫСТРО;
  2. Будет описана логика рекурсии и будут порекомендованы книги по теме;
  3. Будет описан список основных терминов, которые нужно разобрать на 2-3 уровня абстракции вниз;
  4. Будет приведен ipynb-notebook, который содержит необходимые ссылки и базовые подходы;
  5. Будет немного своеобразного саркастичного юмора;
  6. Будут описаны некоторые простые закономерности, с которыми вы столкнетесь при работе с нейросетями;
Статьи про нейрокурятник
Заголовок спойлера
  1. Вступление про обучение себя нейросетям
  2. Железо, софт и конфиг для наблюдения за курами
  3. Разметка датасетов
  4. Параллельное участие в соревнованиях, визуализации внутренностей нейросетей, развитие архитектур моделей
  5. Работающая модель для распознавания кур в курятнике
  6. ...Далее...


Последние посты