Записать в блокчейн биткоина можно не только финансовые операции, но и практически любые данные. Записанные в блокчейн биткоина данные становятся общедоступными и их практически невозможно удалить или изменить. Эту особенность можно использовать например для создания децентрализованных сайтов, которые не поддаются никакой блокировке.

С помощью библиотеки blockchaindata-lib запись и чтение данных в блокчейне можно организовать буквально в несколько строк кода.

Пока боты неспособны беседовать так, как люди. Но исследователи ИИ из Facebook уже активно проникают в эту область; это может серьёзно повлиять на мессенджеры компании, и не только

В 2015 году чатботы были очень популярной темой. Одним из наиболее раскрученных был M от Facebook, который, по задумкам компании, должен был стать гибким ботом общего назначения, способным на очень многое – заказ товаров, доставку подарков, резервирование столиков в ресторане и планирование путешествий. Однако шумиха оказалась слишком громкой для полученного результата. Когда Facebook проверила своего М на 2500 человек из области залива Сан-Франциско, программа не справилась с большинством порученных ей задач.

Наткнулся на статью в блоге компании Школа Данных и решил проверить, на что способна библиотека Fast.ai на том же датасете, который упоминается в статье. Здесь вы не найдете рассуждений о том, как важно своевременно и правильно диагностировать пневмонию, будут ли нужны врачи-рентгенологи в условиях развития технологий, можно ли считать предсказание нейронной сети медицинским диагнозом и т.д. Основная цель — показать, что машинное обучение в современных библиотеках может быть довольно простым (буквально требует немного строчек кода) и дает отличные результаты. Запомним пока результат из статьи (precision = 0.84, recall = 0.96) и посмотрим, что получится у нас.

Современное машинное обучение позволяет делать невероятные вещи. Нейросети работают на пользу общества: находят преступников, распознают угрозы, помогают диагностировать болезни и принимать сложные решения. Алгоритмы могут переплюнуть человека и в творчестве: они рисуют картины, пишут песни и делают из обычных снимков шедевры. А те, кто разрабатывает эти алгоритмы, часто представляются карикатурным учеными.

Не все так страшно! Собрать нейронную сеть из базовых моделей может любой, кто сколько-то знаком с программированием. И даже не обязательно учить Python, всё можно сделать на родном JavaScript. Как легко начать и зачем машинное обучение фронтендерам, рассказал Алексей Охрименко (obenjiro) на FrontendConf, а мы переложили в текст — чтобы названия архитектур и полезные ссылки были под рукой.

Spoiler. Alert!

Этот рассказ:

• Не для тех, кто «уже» работает с Machine Learning. Что-то интересное будет, но маловероятно, что под катом вас ждут открытия.
• Не о Transfer Learning. Не будем говорить о том, как написать нейронную сеть на Python, а потом работать с ней из JavaScript. Никаких читов — будем писать глубокие нейронные сети именно на JS.
• Не о всех деталях. Вообще все концепции в одну статью не поместятся, но необходимое, конечно, разберем.

Привет, Хабр!

У нас в предзаказе появилась долгожданная книга о библиотеке PyTorch.



Поскольку весь необходимый базовый материал о PyTorch вы узнаете из этой книги, мы напоминаем о пользе процесса под названием «grokking» или «углубленное постижение» той темы, которую вы хотите усвоить. В сегодняшней публикации мы расскажем, как Кай Арулкумаран (Kai Arulkumaran) грокнул PyTorch (без картинок). Добро пожаловать под кат.

В общем и целом, распознавание лиц и идентификация людей по их результатам выглядит для аксакалов как подростковый секс — все о нем много говорят, но мало кто практикует. Понятно, что мы уже не удивляемся, что после загрузки фоточки с дружеских посиделок Facebook/VK предлагает отметить обнаруженных на снимке персон, но тут мы интуитивно знаем, что у соцсетей есть хорошее подспорье в виде графа связей персоны. А если такого графа нет? Впрочем, начнем по порядку.