Pull to refresh
0
0
Send message

Нечувствительные к весам нейронные сети (WANN)

Reading time6 min
Views40K


Новая работа Google предлагает архитектуру нейронных сетей, способных имитировать врожденные инстинкты и рефлексы живых существ, с последующим дообучением в течение жизни.


А также значительно уменьшающую количество связей внутри сети, повышая тем самым их быстродействие.

Читать дальше →
Total votes 68: ↑67 and ↓1+66
Comments87

Обзор AI & ML решений в 2018 году и прогнозы на 2019 год: Часть 2 — Инструменты и библиотеки, AutoML, RL, этика в AI

Reading time11 min
Views15K
Всем привет! Представляю вам перевод статьи Analytics Vidhya с обзором событий в области AI / ML в 2018 году и трендов 2019 года. Материал довольно большой, поэтому разделен на 2 части. Надеюсь, что статья заинтересует не только профильных специалистов, но и интересующихся темой AI. Приятного чтения!


Читать сначала: Часть 1 — NLP, Computer Vision


Инструменты и библиотеки


Этот раздел понравится всем data science профессионалам. Инструменты и библиотеки — хлеб с маслом для ученых. Я участвовал во многих дебатах о том, какой инструмент лучше, какой фреймворк заменяет другой, какая библиотека является воплощением “экономичных” вычислений, и всё такое. Уверен, что многих из вас это тоже касается.

Но с одной вещью нельзя не согласиться — мы должны быть в курсе последних инструментов в этой области или рискуем остаться позади. Темпы, которыми Python обогнал конкурентов и зарекомендовал себя, как лидера отрасли, являются этому хорошей иллюстрацией. Конечно, многое сводится к субъективному выбору (какой инструмент использует ваша организация, совместимость с существующей инфраструктурой и прочее), но если вы не идете в ногу со временем, пора начинать прямо СЕЙЧАС.

Так что же попало в заголовки новостей в этом году [в 2018 году — прим. пер.]? Пошли разбираться!
Читать дальше →
Total votes 19: ↑18 and ↓1+17
Comments0

Методы распознавания 3D-объектов для беспилотных автомобилей. Доклад Яндекса

Reading time8 min
Views12K
Беспилотному авто не обойтись без понимания, что находится вокруг и где именно. В декабре прошлого года разработчик Виктор Отлига vitonka выступил на «Дата-елке» с докладом о детекции 3D-объектов. Виктор работает в направлении беспилотных автомобилей Яндекса, в группе обработки дорожной ситуации (а также преподает в ШАДе). Он объяснил, как мы решаем задачу распознавания других участников дорожного движения в трехмерном облаке точек, чем эта задача отличается от распознавания объектов на изображении и как извлечь пользу из совместного использования разных типов сенсоров.


— Всем привет! Меня зовут Виктор Отлига, я работаю в офисе Яндекса в Минске, занимаюсь разработкой беспилотных автомобилей. Сегодня я расскажу о достаточно важной задаче для беспилотников — распознавании 3D-объектов вокруг нас.
Total votes 39: ↑38 and ↓1+37
Comments18

Семь бесплатных автоматизированных платформ-задачников для прокачки навыков программирования

Reading time2 min
Views65K

Привет! Недавно сделали подборку бесплатных сервисов для изучения программирования с нуля. В комментариях получили много заинтересовавших нас платформ. Из них составили отдельный список таких, которые подойдут профессиональным программистам.


CheckiO


Проект из Украины «Чекио» сфокусирован на Python и JavaScript. Это сборник игровых задач по программированию для тех, кто уже не новичок. Большой упор на геймификацию, симпатичную графику и общение в сообществе. В самом решении задач игрового процесса нет, но есть общий сценарий для прохождения платформы. Полезная фича — смотреть другие решения и подсказывать студентам как их можно улучшить.


CheckiO


leetcode


Сборник задач по программированию на разных языках. Цель сервиса — готовить программистов к заданиям, которые встречаются на интервью. Платформа сразу даёт фидбэк на правильность и эффективность решения, показывает варианты решений и позволяет обсудить их с другими участниками. В платной версии можно пройти автоматизированное интервью в Google, Facebook или Amazon: робот подберёт вопросы, засечёт время и даже поможет оценить.


leetcode

Читать дальше →
Total votes 28: ↑28 and ↓0+28
Comments18

Новые Google Compute Engine образы VM для Deep Learning

Reading time8 min
Views6.2K

Cоавтор статьи: Mike Cheng


Google Cloud Platform теперь в своем портфолио имеет образы виртуальных машин, разработанные специально для тех, кто занимается Deep Learning. Сегодня мы поговорим о том что эти образы из себя представляют, какие преимущества они дают разработчикам и исследователям, ну и само собой о том, как создать виртуальную машину на их базе.

Читать дальше →
Total votes 9: ↑9 and ↓0+9
Comments0

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity