Как стать автором
Обновить
21.75
Рейтинг

TensorFlow *

открытая библиотека для машинного обучения

Сначала показывать
  • Новые
  • Лучшие
Порог рейтинга
  • Все
  • ≥0
  • ≥10
  • ≥25
  • ≥50
  • ≥100

Войти вайти в 37 лет, личный опыт

R *Машинное обучение *Искусственный интеллект TensorFlow *Биология

Сейчас мне сорок пять, и я наконец получил нормальную фултайм позицию аналитика данных. У меня первый диплом - Провизор по специальности Фармация. Я успел поработать таксистом, разнорабочим на складе лекарственных трав, заготовщиком, владельцем цеха металлообработки и одновременно рабочим в этом цеху. Был фармацевтом за кассой, заместителем заведующей аптекой, владельцем аптеки. Никогда не думал, что буду работать в IT, хотя всегда интересовался этой темой.

В школе у нас был компьютерный класс...
Всего голосов 50: ↑42 и ↓8 +34
Просмотры 24K
Комментарии 62

Новости

Платформа Deepstream от Nvidia для систем на базе компьютерного зрения

Блог компании Accenture GPGPU *Processing *TensorFlow *Визуальное программирование *

Компьютерное зрение – это увлекательная область искусственного интеллекта, имеющая огромное значение в реальном мире. Forbes ожидает, что к 2022 году рынок компьютерного зрения достигнет оборота 50 миллиардов долларов, а всех нас ждет новая волна стартапов в этой области [1]. В своей статье я хотел бы поделиться своим опытом и опытом Data Science-команды компании Accenture по созданию цифрового решения потоковой аналитики на базе компьютерного зрения.

Читать далее
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0 +1
Просмотры 859
Комментарии 0

Как можно взять tensorflow и смешать две картинки в одну

Python *Машинное обучение *TensorFlow *
Tutorial

Возможно, вы встречали изображения, в которых смешаны два образа. Вблизи виден один, а издалека — другой. Например, Эйнштейн и Мадонна.

Не знаю, как делались оригинальные, но я попробовал сделать нечто похожее с помощью tensorflow.

Читать далее
Всего голосов 10: ↑8 и ↓2 +6
Просмотры 3K
Комментарии 13

Эмбеддинги признаков и повышение точности ML-моделей

Блог компании Wunder Fund Программирование *Машинное обучение *TensorFlow *
Перевод

Прим. Wunder Fund: короткая статья о том, как эмбеддинги могут помочь при работе с категориальными признаками и сетками. А если вы и так умеете в сетки — то мы скоро открываем набор рисерчеров и будем рады с вами пообщаться, stay tuned.

Создание эмбеддингов признаков (feature embeddings) — это один из важнейших этапов подготовки табличных данных, используемых для обучения нейросетевых моделей. Об этом подходе к подготовке данных, к сожалению, редко говорят в сферах, не связанных с обработкой естественных языков. И, как следствие, его почти полностью обходят стороной при работе со структурированными наборами данных. Но то, что его, при работе с такими данными, не применяют, ведёт к значительному ухудшению точности моделей. Это стало причиной появления заблуждения, которое заключается в том, что алгоритмы градиентного бустинга, вроде того, что реализован в библиотеке XGBoost, это всегда — наилучший выбор для решения задач, предусматривающих работу со структурированными наборами данных. Нейросетевые методы моделирования, улучшенные за счёт эмбеддингов, часто дают лучшие результаты, чем методы, основанные на градиентном бустинге. Более того — обе группы методов показывают серьёзные улучшения при использовании эмбеддингов, извлечённых из существующих моделей.

Эта статья направлена на поиск ответов на следующие вопросы:

1. Что такое эмбеддинги признаков?
2. Как они используются при работе со структурированными данными?
3. Если использование эмбеддингов — это столь мощная методика — почему она недостаточно широко распространена?
4. Как создавать эмбеддинги?
5. Как использовать существующие эмбеддинги для улучшения других моделей?

Читать далее
Всего голосов 17: ↑16 и ↓1 +15
Просмотры 2K
Комментарии 5

Го: Долгая дорога к боту

JavaScript *Машинное обучение *Логические игры TensorFlow *
There is no difference between theory and practice in theory,
but there is often a great deal of difference between theory
and practice in practice.

Yogi Berra

Я слепым вместо глаз вставил звезды и синее небо.

Юрий Шевчук


Тема игровых ботов с самого начала была для меня довольно чувствительной. Используя Dagaz, я научился воссоздавать самые разнообразные игры, но что в них толку, если с тобой никто не играет? Nest позволил разработать сервер, для игры по сети, но до тех пор пока на нём не слишком много народу, боты продолжают оставаться актуальными. Универсальные боты, которые я писал, были медленными и слабыми. К счастью, знакомство с Garbochess позволило переломить ситуацию, по крайней мере в том, что касалось шахматных игр. Признаюсь честно, я никогда не думал, что у меня появится бот для игры в Го
Читать дальше →
Всего голосов 35: ↑35 и ↓0 +35
Просмотры 4.3K
Комментарии 11

Нейродайджест: главное из области машинного обучения за октябрь 2021

Python *Машинное обучение *Искусственный интеллект TensorFlow *

3D-рендеринг сцены из нескольких фотографий, определение глубины и освещения по фото, нейронный дизайнер интерьеров, генерация звука по видео и многое другое в октябрьской подборке.

Перейти к обзору
Всего голосов 10: ↑10 и ↓0 +10
Просмотры 1.7K
Комментарии 0

Распознаём позу прямо в браузере в реальном времени

Блог компании SkillFactory Работа с видео *JavaScript *Программирование *TensorFlow *
Перевод


Сегодня показываем и рассказываем, как прямо в браузере при помощи ИИ распознать сложную позу человека. Это пригодится, например, в разработке приложений для физических упражнений. Ранее с этой задачей не справлялись даже лучшие детекторы. За подробностями приглащаем под кат, пока у нас начинается флагманский курс Data Science.
Читать дальше →
Всего голосов 8: ↑7 и ↓1 +6
Просмотры 4.3K
Комментарии 3

Нейродайджест: главное из области машинного обучения за сентябрь 2021

Python *Машинное обучение *Искусственный интеллект TensorFlow *

Первая бестекстовая NLP-модель от FAIR, предсказание погоды от DeepMind, неожиданное применение CLIP в робототехнике и много другое в сентябрьской подборке:

Перейти к обзору
Всего голосов 19: ↑19 и ↓0 +19
Просмотры 3.8K
Комментарии 0

KotlinDL 0.3: поддержка ONNX, Object Detection API, 20+ новых моделей в ModelHub, и много новых слоев

Блог компании JetBrains Big Data *Машинное обучение *Kotlin *TensorFlow *

Представляем версию 0.3 библиотеки глубокого обучения KotlinDL!

Вас ждет множество новых фич: новые модели в ModelHub (включая модели для обнаружения объектов и распознавания лиц), возможность дообучать модели распознавания изображений, экспортированные из Keras и PyTorch в ONNX, экспериментальный высокоуровневый API для распознавания изображений и множество новых слоев, добавленных контрибьюторами. Также KotlinDL теперь доступен в Maven Central.

В этой статье мы коснемся самых главных изменений релиза 0.3. Полный список изменений доступен по ссылке.

Узнать больше о релизе
Всего голосов 17: ↑17 и ↓0 +17
Просмотры 1.1K
Комментарии 3

LSTM классификация учетных данных рабочего времени сотрудников компании

TensorFlow *
Из песочницы

Проблема

Наравне с многими компаниями, занимающимися разработкой ПО, в качестве составления общей картины о затраченном сотрудниками времени (а также способа расчета заработной платы, что не слишком важно) на те или иные задачи использует таймшиты - записи с указанием проекта, длительности выполнения задачи и кратким описанием проделанных действий. Однако если с первыми двумя пунктами проблем зачастую не случается, то к “творческой” части проводки периодически возникают вопросы: из текстов не всегда понятно, что конкретно сделал человек за тот или иной промежуток времени, и это может привести к недопониманию и конфликтам со стороны заказчиков, а также банально помешает грамотному учету рабочих часов сотрудников.

В качестве способа смягчения ситуации было решено разработать классификатор текстов, который смог бы на этапе заполнения сориентировать работника по поводу корректности и доступности для понимания составленной им проводки. Что из этого получилось - читайте далее.

Цель исследования

Цель исследования - разработка модели для классификации проводок на валидные и не валидные, а также на 8 классов по смыслам, а именно: анализ данных, провел встречу, подготовил отчет, разработал функциональность, сделал документацию, развертывание сервера, тестирование, обучение. Также должны иметься 2 дополнительных класса: «Отпуск» и «Очень плохая проводка», если смысла текста проводки не понятен.

Подготовка данных

Был получен датасет, состоящий из 6000 текстов проводок из системы учета времени сотрудников компании НОРБИТ. Сет был размечен вручную в соответствии с описанной выше классификацией – получили 2297 экземпляров.

Читать далее
Всего голосов 12: ↑8 и ↓4 +4
Просмотры 1.5K
Комментарии 2

Нейродайджест: главное из области машинного обучения за август 2021

Python *Машинное обучение *Искусственный интеллект TensorFlow *

Новая архитектура-генералист для работы с комбинированными типами данных от DeepMind, генерация внешности от младенчества до глубокой старости, синтез фотореалистичных изображений по наброску и многое другое в августовской подборке. 

Перейти к обзору
Всего голосов 16: ↑16 и ↓0 +16
Просмотры 3.9K
Комментарии 0

Нейродайджест: главное из области машинного обучения за июль 2021

Python *Машинное обучение *Искусственный интеллект TensorFlow *

Новый язык программирования от Open AI, рост популярности диффузионных моделей, чат-бот с памятью не как у золотой рыбки — об этом и многом другом в июльском выпуске.

Перейти к обзору
Всего голосов 4: ↑4 и ↓0 +4
Просмотры 3.2K
Комментарии 0

Как при помощи ИИ сделать распознавание вводимых вами рукописных цифр прямо в браузере

Блог компании SkillFactory Разработка веб-сайтов *JavaScript *Машинное обучение *TensorFlow *
Перевод
Tutorial

Эта статья для новичков и не претендует на высокий технический уровень, а если вам интересны сложные современные решения, обратите внимание, например, на статью о GIRAFFE, который для генерации реалистичного движения объединяет самые современные подходы в ИИ.

В конце статьи вы найдёте ссылки на проект очень простой веб-страницы с распознаванием рукописного ввода при помощи ИИ, а прочитав это руководство, переводом которого мы делимся к старту курса о машинном и глубоком обучении, сможете самостоятельно написать такую страницу. Для этого вам понадобится свой блокнот Colab или блокнот автора статьи. Скачиваемые блокнотом файлы модели занимают меньше мегабайта.

Читать далее
Всего голосов 8: ↑8 и ↓0 +8
Просмотры 2.9K
Комментарии 8

Как на Raspberry Pi запустить модель ML и сэкономить пространство одноплатника

Блог компании SkillFactory Python *Машинное обучение *Разработка на Raspberry Pi *TensorFlow *
Перевод
Tutorial

Представьте ситуацию: впереди выходные, а у вас есть достаточно нагруженная малинка и вы — ради эксперимента — хотите посмотреть, что ML умеет на мощностях RPi, но не хотите слишком перегружать машину, даже всей облегчённой версией TF. Что можно сделать? Мы уже писали о классификации мусора с помощью RPi, а сегодня, к старту курса о глубоком и машинном обучении, делимся переводом руководства, автор которого приводит простейший пример работы с необходимым минимумом TFLite. Выводы делаются моделью менее чем за секунду, при этом не нужно устанавливать весь пакет TensorFlow; используется только tflite_runtime, поддерживающий класс Interpreter.

Читать далее
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0 +5
Просмотры 4.8K
Комментарии 0

Книга «JavaScript для глубокого обучения: TensorFlow.js»

Блог компании Издательский дом «Питер» JavaScript *Профессиональная литература TensorFlow *
image Привет, Хаброжители! Пора научиться использовать TensorFlow.js для построения моделей глубокого обучения, работающих непосредственно в браузере! Умные веб-приложения захватили мир, а реализовать их в браузере или серверной части позволяет TensorFlow.js. Данная библиотека блестяще портируется, ее модели работают везде, где работает JavaScript. Специалисты из Google Brain создали книгу, которая поможет решать реальные прикладные задачи. Вы не будете скучать над теорией, а сразу освоите базу глубокого обучения и познакомитесь с продвинутыми концепциями ИИ на примерах анализа текста, обработки речи, распознавания образов и самообучающегося игрового искусственного интеллекта.

Читать дальше →
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1 +2
Просмотры 3.4K
Комментарии 4

Нейродайджест: главное из области машинного обучения за июнь 2021

Python *Машинное обучение *Искусственный интеллект TensorFlow *

Начнем подборку с новостей из области NLP. Языковых моделей становится все больше, некоторые из них уже активно используются в продакшне, про других пока есть только громкие пресс-релизы. Коротко пройдемся по самым важным новостям.  

Как вы помните, в прошлом году Microsoft получила уникальные права на использование GPT-3. И вот за прошлый месяц на базе языковой модели от Open AI были представлены два продукта.

Перейти к обзору
Всего голосов 14: ↑14 и ↓0 +14
Просмотры 5K
Комментарии 1

TensorFlow vs PyTorch в 2021: сравнение фреймворков глубокого обучения

Блог компании МТС Python *Машинное обучение *Искусственный интеллект TensorFlow *

Всем привет! Меня зовут Дмитрий, я занимаюсь разработкой в области компьютерного зрения в команде MTS AI. Так исторически сложилось, что в своей работе я использую, как правило, связку устаревшей версии TensorFlow 1 и Keras. Пришло время двигаться дальше, но прежде чем полностью перейти на TensorFlow 2, я решил сравнить наиболее популярные на сегодня фреймворки глубокого обучения: TensorFlow и PyTorch. Эта статья будет полезна всем Data Scientist'ам, кто желает узнать чуть больше про особенности и производительность TensorFlow и PyTorch.

Читать далее
Всего голосов 12: ↑11 и ↓1 +10
Просмотры 27K
Комментарии 8

Mode on: Сравнить две лучшие системы автоматического оцветнения

Блог компании RUVDS.com Python *Обработка изображений *Машинное обучение *TensorFlow *
Продолжение заметок про оцветнение. Запустим уже несвежую, но ещё новую нейросеть и будем сравнивать со старичком Deoldify на множестве тестовых примеров, чтобы оценить скорость надвижения будущего.

image

Статья носит практическую направленность, поэтому воды про принцип работы Transformer не будет, впрочем, попытка объяснять на пальцах широкой публике, как же эта штука работает, превратилась бы в обман.

Преподаватель: Петров! Как работает трансформатор?
Петров басом: У-у-у-у-у.


Google Colorizing Transformer vs Deoldify

Сравнение под катом
Всего голосов 65: ↑62 и ↓3 +59
Просмотры 4.3K
Комментарии 25

Обзор анонсов TensorFlow на конференции Google I/O – 2021

Блог компании Google Developers Машинное обучение *TensorFlow *

Как многие из вас знают, недавно мы провели конференцию Google I/O – главное событие Google для разработчиков. В этом году конференция впервые проходила полностью в онлайн формате и пусть нам и не удалось провести конференцию в стандартном формате, мы надеемся, что смогли сделать ее доступной для всех желающих. На конференции было анонсировано много интересного для разработчиков практически всех направлений. В этой статье мы хотели бы сделать обзор новинок и обновлений в различных семействах продуктов в области машинного обучения и того, что представила команда TensorFlow. В конце статьи вы найдет список всех материалов.

Читать далее
Всего голосов 9: ↑8 и ↓1 +7
Просмотры 2.5K
Комментарии 0

Упадок RNN и LSTM сетей

Python *TensorFlow *
Из песочницы
Перевод

Перевод: Давыдов А.Н.

Мы полюбили RNN (рекуррентные нейронные сети), LSTM (Long-short term memory), и все их варианты. А теперь пора от них отказаться!

В 2014 году LSTM и RNN, были воскрешены. Но мы были молоды и неопытны. В течении нескольких лет они был способом решения таких задач как: последовательное обучение, перевод последовательностей (seq2seq). Так же они позволили добиться потрясающих результатов в понимании речи и переводе ее в текст. Эти сети поспособствовали восхождению таких голосовых помощников как Сири, Кортана, голосовые помощники Гугл и Алекса. Не забудем и машинный перевод, который позволил нам переводить документы на разные языки. Или нейросетевой машинный перевод, позволяющий переводить изображения в текст, текст в изображения, делать субтитры для видео и т.д.

Затем, в последующие годы (2015-16) появились ResNet и Attention («Внимание»). Тогда начало приходить понимание, что LSTM – была умной техникой обойти, а не решить задачу. Так же Attention показал, что MLP сеть (Multi-Layer Perceptron Neural Networks -многослойные персептроны) может быть заменена усредняющими сетями, управляемыми вектором контекста. (более подробно об этом дальше).

Прошло всего 2 года, и сегодня мы можем однозначно сказать:

«Завязывайте с RNN и LSTM, они не так хороши!»

Можете не принимать наши слова на веру, просто посмотрите, что сети на основе Attention используют такие компании как Гугл, Фэйсбук, Сэйлфорс и это только некоторые из них. Все эти компании заменили RNN сети и их варианты на сети основанные на Attention и это только начало. Дни RNN сочтены во всех приложениях, так как они требуют больше ресурсов для обучения и работы, чем модели основанные на Attention.

Читать далее
Всего голосов 14: ↑12 и ↓2 +10
Просмотры 5.3K
Комментарии 3