[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 →

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] Бинарная матричная нейронная сеть

Предлагается вариант искусственной нейронной сети в виде матрицы, входами и выходами которой являются наборы битов, а нейроны реализуют функции двоичной логики нескольких переменных. Такая сеть значительно отличается от сетей перцептронного типа и может дать такие преимущества как конечное число вариантов полного перебора функций сети, а следовательно и конечное время обучения, сравнительная простота аппаратной реализации.

image
Читать дальше →

Готовим данные для анализа правильно

image

В задачах машинного обучения качество моделей очень сильно зависит от данных.
Но сами данные в реальных задачах редко бывают идеальными. Как правило, самих данных не много, количество доступных для анализа параметров ограничено, в данных шумы и пропуски. Но решать задачу как-то нужно.

Я хочу поделиться практическим опытом успешного решения задач машинного обучения. И дать простой набор шагов, позволяющих выжать из данных максимум.
Читать дальше →

Как мозг бьет дерево, или как мы сделали рекомендательную систему с помощью нейронной сети

Как бы вы сделали рекомендательную систему? У многих в голове сразу появилась картина как они импортят и стакают XGBoost CatBoost. Изначально у нас в голове появилась та же картина, но мы решили на волне хайпа сделать это на нейронных сетях, благо времени было много. Опыт их создания, тестирование, результаты и наши мысли описаны далее.


Читать дальше →

Нейросети: как искусственный интеллект помогает в бизнесе и жизни

Читайте оригинал статьи в Блоге DTI. В работе Oxford Martin School 2013 года говорилось о том, что 47% всех рабочих мест может быть автоматизировано в течение следующих 20 лет. Основным драйвером этого процесса является применение искусственного интеллекта, работающего с большими данными, как более эффективной замены человеку. Машины теперь способны решать все больше процессов, за которые раньше отвечали люди. Кроме того, делают это качественнее и во многих случаях дешевле. О том, что это значит для рынка труда, в июле этого года говорил Герман Греф, выступая перед студентами Балтийского федерального университета им. Канта:
Мы перестаём брать на работу юристов, которые не знают, что делать с нейронной сетью. <...> Вы — студенты вчерашнего дня. Товарищи юристы, забудьте свою профессию. В прошлом году 450 юристов, которые у нас готовят иски, ушли в прошлое, были сокращены. У нас нейронная сетка готовит исковые заявления лучше, чем юристы, подготовленные Балтийским федеральным университетом. Их мы на работу точно не возьмем.”
Продолжая освещать #технобудущее, команда DTI подготовила все, что необходимо знать для первого погружения в нейронные сети: как они устроены, почему все больше компаний предпочитают нейросети живым сотрудникам и какой потенциал по оптимизации различных процессов несет эта технология. ...Далее...

[Перевод] Алгоритм машинного обучения Flappy Bird

Я познакомлю вас с полным туториалом на HTML5 с демо по алгоритму машинного обучения видеоигре Flappy Bird. Цель этого эксперимента — написать игровой контроллер искусственного интеллекта на основе нейросетей и генетического алгоритма.

То есть мы хотим создать ИИ-робота, который сможет учиться оптимальной игре во Flappy Bird. В результате наша маленькая птица сможет спокойно пролетать через препятствия. В наилучшем сценарии она не умрёт никогда.

Прочитав теорию, лежащую в основе этого проекта, можно скачать исходный код в конце этого туториала. Весь код написан на HTML5 с использованием фреймворка Phaser. Кроме того, мы использовали библиотеку Synaptic Neural Network для реализации нейросети, чтобы не создавать её с нуля.

Демо


Для начала посмотрите демо, чтобы оценить алгоритм в действии:



Запустить в полноэкранном режиме
Читать дальше →


Последние посты