[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 →

[Перевод] «День знаний» для ИИ: опубликован ТОП 30 удивительных 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 →

[Из песочницы] Пишем бота-кликера на Python для Lineage 2

Предисловие



Как можно развлечься в новогодние праздники? Поиграть в компьютерные игры? Нет! Лучше написать бота, который это будет делать за тебя, а самому пойти лепить снеговика и пить глинтвейн.


Когда-то в школьные годы был увлечен одной из популярных MMORPG — Lineage 2. В игре можно объединяться в кланы, группы, заводить друзей и сражаться с соперниками, но в общем игра наполнена однообразными действиями: выполнением квестов и фармом (сбор ресурсов, получение опыта).


В итоге решил, что бот должен решать одну задачу: фарм. Для управления будут использоваться эмулированные клики мыши и нажатия клавиш клавиатуры, а для ориентирования в пространстве — компьютерное зрение, язык программирования — Python.

Читать дальше →

SOC for beginners. 3 мифа об автоматизации и искусственном интеллекте в Security Operation Center

В последнее время (и тематический SOC-форум не стал исключением) все чаще можно слышать заявления, что люди в процессах SOC вторичны и технологии в состоянии заменить большинство из них — «Смерть Tier-1 аналитиков», «Искусственный интеллект, победивший самого умного пианиста/филолога/кандидата естественных наук», «Автоматические обучаемые правила» и вот это все. Наш же опыт подсказывает, что до власти SkyNet еще далеко, и недооценивать роль человека даже в базовых процессах SOC пока не стоит.

Сегодня хотелось бы разобраться, где правда, а где неистовый маркетинг, и заодно развенчать несколько мифов о возможностях искусственного интеллекта. Интересующиеся и желающие подискутировать — добро пожаловать под кат.


Читать дальше →

[Из песочницы] Пробуем q-learning на вкус, повесть в трех частях

Эта статья — небольшая заметка о реализации алгоритма q-learning для управления агентом в стохастическом окружении. Первая часть статьи будет посвящена созданию окружения для проведения симуляций — мини-игр на поле nxn, в которых агент должен как можно дольше продержаться на удалении от противников, движущихся случайным образом. Задача противников, соответственно, его настигнуть. Очки начисляются за каждый ход, проведенный агентом в симуляции. Вторая часть статьи затронет основы q-learning алгоритма и его имплементацию. В третьей части попробуем поменять параметры, которые определяют восприятие окружения агентом. Проанализируем влияние этих параметров на результативность его игры. Акцент я специально сместил в сторону использования минимального количества сторонних модулей. Цель — прикоснуться к самой сути алгоритма, так сказать потрогать руками. Для реализации будем использовать только «pure» python 3.


Читать дальше →

[Из песочницы] Russian AI Cup 2017 — История 11 места

Я хотел бы рассказать о своих подходах к написанию бота для Russian AI Cup 2017. Решил описать и саму историю и техническую часть, но тем, кого интересует именно реализация, можно смело прокручивать до соответствующего подзаголовка.


Итак..

Читать дальше →

Пять антитезисов к очередной революции искусственного интеллекта

  1. Искусственный интеллект (AI) заменяет не интеллект, а ту деятельность, которая легко автоматизируется. Потому компьютер выиграет у чемпиона по шахматам, но в преферансе никаких преимуществ не получит. В то же время опытные игроки спокойно «прочитают» на лице новичка, какие у него карты.
  2. AI — может работать только с тем, на что натренирован. А это информация, состоящая из битов и байтов. Стык с внешним миром всегда будет проблемой.

    Водящие системы прекрасно ведут себя на дороге, но стоит наклеить на дорожный знак стиккер, они начинают ошибаться.

    Разбор писем хорошо воспринимает ключевые слова, но не понимает иносказаний и ошибок. (Может научиться, но дополнение к программе будет стоить дороже, чем девочка, вручную проверяющая результаты компьютерной обработки.)

Читать дальше →

Как предсказать курс рубля к доллару при помощи SAP Predictive Analytics

SAP в последние годы сфокусировалась на развитии машинного обучения, обработки больших данных и развитии интернета вещей. Это три важнейших технологических направления, которые компания развивает в своих решениях. SAP работает не только над развитием инструментом, но и на применении этих технологий на практике. Наличие большого числа клиентов, автоматизировавших свои бизнес-процесса на продуктах SAP, позволяет анализировать клиентские потребности комплексно, предлагать новые подходы в использовании клиентских данных для увеличения эффективности бизнес-процессов.

Давайте посмотрим, как выглядит анализ данных с использованием инструмента предиктивной аналитики от SAP.

Читать дальше →

AlphaGo Zero совсем на пальцах

Завтра искусственный интеллект поработит Землю и станет использовать человеков в качестве смешных батареек, поддерживающих функционирование его систем, а сегодня мы запасаемся попкорном и смотрим, с чего он начинает. 19 октября 2017 года команда Deepmind опубликовала в Nature статью, краткая суть которой сводится к тому, что их новая модель AlphaGo Zero не только разгромно обыгрывает прошлые версии сети, но ещё и не требует никакого человеческого участия в процессе тренировки. Естественно, это заявление произвело в AI-коммьюнити эффект разорвавшейся бомбы, и всем тут же стало интересно, за счёт чего удалось добиться такого успеха. По мотивам материалов, находящихся в открытом доступе, Семён sim0nsays записал отличный стрим:
А для тех, кому проще два раза прочитать, чем один раз увидеть, я сейчас попробую объяснить всё это буквами. Сразу хочу отметить, что стрим и статья собирались в значительной степени по мотивам дискуссий на closedcircles.com, отсюда и спектр рассмотренных вопросов, и специфическая манера повествования. Ну, поехали. ...Далее...
  • Новее
  • 1


Последние посты