Считается, что роботы-хирурги — технология будущего, но они принципиально не менялись вот уже 20 лет. Некоторые врачи считают роботов-хирургов ненужной тратой денег, в то время как другие — в восторге от открывающихся возможностей.

Большинство же даже не представляет, откуда взялись, как устроены и зачем нужны эти системы. Так что, давайте разбираться. Под катом вас ждут ответы на эти вопросы, с полсотни фотографий и множество технических подробностей.

Привет! Меня зовут Костя Мамаев, я занимаюсь фронтенд-разработкой в поиске Яндекса. Некоторое время назад мы вместе с другими ребятами из команды помогали образовательным проектам компании. Среди прочего пришлось решить, казалось бы, простую задачку: отображать на экране и распечатывать на бумаге формулы, закодированные в популярном формате TeX. Звучит, как дело пяти минут, но в результате трёх подходов к снаряду появился полноценный микросервис для серверного рендеринга формул в svg и png. В статье расскажу, зачем мы пошли этим путём и почему ни один из существующих проектов не подошёл «из коробки».

Результаты нашей работы могут быть полезны и другим разработчикам, помогающим школьникам и учителям, поэтому готовый микросервис ждёт вас на гитхабе Яндекса. По ссылке весь джентльменский набор: Docker-контейнер, документация, открытый код.

В подавляющем большинстве источников информации о нейронных сетях под «а теперь давайте обучим нашу сеть» понимается «скормим целевую функцию оптимизатору» лишь с минимальной настройкой скорости обучения. Иногда говорится, что обновлять веса сети можно не только стохастическим градиентным спуском, но безо всякого объяснения, чем же примечательны другие алгоритмы и что означают загадочные и в их параметрах. Даже преподаватели на курсах машинного обучения зачастую не заостряют на этом внимание. Я бы хотел исправить недостаток информации в рунете о различных оптимизаторах, которые могут встретиться вам в современных пакетах машинного обучения. Надеюсь, моя статья будет полезна людям, которые хотят углубить своё понимание машинного обучения или даже изобрести что-то своё.

Под катом много картинок, в том числе анимированных gif.