Машинное обучение *

В статье "Применение Теории вероятностей в IT" автор (преподаватель теории вероятностей в ВУЗе) пишет:

из года в год я сталкиваюсь с таким явлением, что студенты не понимают, зачем и почему им учить эту дисциплину.

Это действительно важная проблема. Владелец компании минималистичных видео-уроков Common Craft и заодно автор книги "Искусство объяснять" пишет, что человеку очень важно сначала ответить себе на вопрос «зачем?», и только тогда он заинтересуется ответом на вопрос «как?» (наверное, поэтому ему заказывали создание роликов в стиле Common Craft и Google, и Dropbox, и Twitter).

Поэтому я решил разобраться в теории вероятностей: накупил разных книжек типа "Удовольствие от икс", да потом ещё нанял двух репетиторов по Skype.

В итоге всё стало проясняться, и было решено поделиться своими инсайдами с широкой аудиторией.

Самый красивый пример, из тех, что я нашёл — это болты в чае. В советские времена был ГОСТ на максимальное содержание болтов\гаек в чае, которые попадали туда при уборке урожая: «массовая доля металломагнитной примеси» не должна была превышать 5-7 грамм на тонну. Для этого проверяли выборку и по ней делали заключение по всей партии чая.

И от этого примера можно переходить к более глобальному примеру применения статистического анализа — к японскому экономическому чуду.

В общем, всё это упоминается в тизере вебинара:

Word2vec является практически единственным алгоритмом deep learning, который сравнительно легко можно запустить на обычном ПК (а не на видеокартах) и который строит распределенное представление слов за приемлемое время, по крайней мере так считают на Kaggle. Прочитав здесь про то, какие фокусы можно делать с тренированной моделью, я понял, что такую штуку просто обязан попробовать. Проблема только одна, я преимущественно работаю на языке R, а вот официальную реализацию word2vec под R мне найти не удалось, думаю её просто нет.

В чем ее измерить? И какую полезную конверсию мы хотим получить от видеоаналитики?

/ фото Brian Cantoni CC

Ранее в нашем блоге мы уже рассказывали о том, как большие данные меняют облик компаний и обсуждали интересные способы использования облачных сервисов. Сегодня мы поговорим о том, как изменился кинематографический ландшафт с приходом на рынок сервисов вроде Netflix.

Недавно мы провели отличный хакатон по Big Data – получили практически полный зал участников, которые за два дня сделали несколько интересных решений, использовавших в основном открытые источники данных. Время двигаться дальше – и мы делаем хакатон по машинному обучению. С использованием наших инструментов – Azure Machine Learning (для разработки экспериментов и моделей C#/Python/R), HDInsight (Hadoop в облаке), PowerBI (для визуализации).
Проводим в необычном месте – в нашем московском офисе.

С 27 по 30 мая в Российском государственном гуманитарном университете (РГГУ) пройдет международная научная конференция по компьютерной лингвистике «Диалог». Подробно о том, что такое «Диалог» и почему ABBYY организует эту конференцию, мы писали здесь .

Основные темы конференции этого года:

Анализ текстов социальных медиа. С одной стороны, лингвистов интересует живой динамичный язык социальных сетей, а с другой, эти сети порождают огромное количество актуальной информации, в том числе – оценочной, которая интересует всех, от политиков до создателей фотокамер и кинофильмов.

Проблемы связывания различных лингвистических ресурсов, созданных для разных языков, в единое информационное целое (т.н. Linked Data).

Поскольку «Диалог» – международная конференция, традиционно в ней принимают участие специалисты по компьютерной лингвистике мирового масштаба

Сейчас есть много сервисов, которые позволяют извлекать некоторую информацию из текстов, например именованные сущности, такие как имена людей, названия организаций, названия мест, даты, что позволяет решать некоторые интересные задачи. Но намного больше интересных задач остается за скобками.

Что если нужны названия товаров, причем не всех, а каких-то определенных? Или мы хотим интерпретировать команды для мобильного приложения? Разделить адрес на название улицы, дома, города? Как насчет выделить важные факты из обращения клиента в службу поддержки: «Я возмущен качеством обслуживания в вашей компании. Не так давно, я заказывал ноутбук, но менеджер разговаривал некорректно и сказал, что товар закончился». Сегодня я расскажу о новом сервисе позволяющим решать широкий круг задач извлечения информации из текста. Этот сервис мы только что открыли для публичного доступа.

/ фото KamiPhuc CC

Обычно в нашем блоге мы рассказываем об облачных сервисах, хостинге и соответствующих технологиях. Сегодня мы поговорим о сложностях развития технологий в целом, искусственном интеллекте, больших данных и Майкле Джордане (не баскетболисте).

Перевод поста Стивена Вольфрама (Stephen Wolfram) "Wolfram Language Artificial Intelligence: The Image Identification Project".
Выражаю огромную благодарность Кириллу Гузенко за помощь в переводе.

---

«Что изображено на этой картинке?» Люди практически сразу могут ответить на этот вопрос, и раньше казалось, что это непосильная задача для компьютеров. Последние 40 лет я знал, что компьютеры научатся решать подобные задачи, но не знал, когда это произойдёт.

Я создавал системы, которые дают компьютерам разные составляющие интеллекта, и эти составляющие зачастую далеко за пределами человеческих возможностей. С давних про мы интегрируем разработки по искусственному интеллекту в Wolfram Language.

И сейчас я весьма рад сообщить о том, что мы перешли новый рубеж: вышла новая функция Wolfram Language — ImageIdentify, которую можно спросить — «что изображено на картинке?» и получить ответ.

Сегодня мы запускаем Wolfram Language Image Identification Project — проект по идентификации изображений, который работает через интернет. Можно отправить туда изображение с камеры телефона, с браузера, или перетащить его посредством drag&drop в соответствующую форму, или просто загрузить файл. После этого ImageIdentify выдаст свой результат:

Содержание

Теперь в Wolfram Language
Личная предыстория
Машинное обучение
Все это связано с аттракторами
Автоматически созданные программы
Почему сейчас?
Вижу только шляпу
Мы потеряли муравьедов!
Назад к природе

В продолжение к нашему предыдущему посту с презентациями с Big Data Week Moscow, мы собрали несколько заявлений российских и международных спикеров, которые нам особенно запомнились и показались заслуживающими внимания.

Задача распознавания физической активности пользователей (Human activity Recognition или HAR) попадалась мне раньше только в качестве учебных заданий. Открыв для себя возможности Caret R Package, удобной обертки для более 100 алгоритмов машинного обучения, я решил попробовать его и для HAR. В UCI Machine Learning Repository есть несколько наборов данных для таких экспериментов. Так как тема с гантелями для меня не очень близка, я выбрал распознавание активности пользователей смартфонов.

Недавно набрел на такую статью. Как оказалось некая компания с говорящим названием «наносемантика» объявила конкурс русских чатботов помпезно назвав это «Тестом Тьюринга»». Лично я отношусь к подобным начинаниям отрицательно — чатбот — программа для имитации разговора — создание, как правило, не умное, основанное на заготовленных шаблонах, и соревнования их науку не двигают, зато шоу и внимание публики обеспечено. Создается почва для разных спекуляций про разумные компьютеры и великие прорывы в искусственном интеллекте, что крайне далеко от истины. Особенно в данном случае, когда принимаются только боты написанные на движке сопоставления шаблонов, причем самой компании «Наносемантика».

Впрочем, ругать других всегда легко, а вот сделать что-то работающее бывает не так просто. Мне стало любопытно, можно ли сделать чатбот не ручным заполнением шаблонов ответа, а с помощью обучения нейронной сети на образцах диалогов. Быстрый поиск в Интернете полезной информации не дал, поэтому я решил быстро сделать пару экспериментов и посмотреть что получится.

Хабр, на прошлой неделе New Professions Lab провел в Digital October фестиваль больших данных Big Data Week Moscow 2015. В этом посте мы cобрали презентации выступающих, enjoy!

Всякая идея имеет простое, понятное и неправильное решение.
Одно из таких решений я и опишу в этой статье.
Не пытайтесь повторить эти эксперименты дома.
А если попытаетесь — то претензии по сгоревшим процессорам не принимаются.

Здравствуй, Хабр!

В этой статье речь пойдёт о небольшом программистском этюде на тему машинного обучения. Замысел его возник у меня при прохождении известного здесь многим курса «Machine Learning», читаемого Andrew Ng на Курсере. После знакомства с методами, о которых рассказывалось на лекциях, захотелось применить их к какой-нибудь реальной задаче. Долго искать тему не пришлось — в качестве предметной области просто напрашивалась оптимизация собственного шахматного движка.

Вступление: о шахматных программах

Не будем детально углубляться в архитектуру шахматных программ — это могло бы стать темой отдельной публикации или даже их серии. Рассмотрим только самые базовые принципы. Основными компонентами практически любого небелкового шахматиста являются поиск и оценка позиции.

Поиск представляет собой перебор вариантов, то есть итеративное углубление по дереву игры. Оценочная функция отображает набор позиционных признаков на числовую шкалу и служит целевой функцией для поиска наилучшего хода. Она применяется к листьям дерева, и постепенно «возвращается» к исходной позиции (корню) с помощью альфа-бета процедуры или её вариаций.

Строго говоря, настоящая оценка может принимать только три значения: выигрыш, проигрыш или ничья — 1, 0 или ½. По теореме Цермело для любой заданной позиции она определяется однозначно. На практике же из-за комбинаторного взрыва ни один компьютер не в состоянии просчитать варианты до листьев полного дерева игры (исчерпывающий анализ в эндшпильных базах данных — это отдельный случай; 32-фигурных таблиц в обозримом будущем не появится… и в необозримом, скорее всего, тоже). Поэтому программы работают в так называемой модели Шеннона — пользуются усечённым деревом игры и приближённой оценкой, основанной на различных эвристиках.

Довольно часто встречается задача классификации текстов — например, определение тональности (выражает ли текст позитивное мнение или отрицательное о чем-либо), или разнесения текста по тематикам. На Хабре уже есть хорошие статьи с введением в данный вопрос.

Сегодня я хочу поговорить о проблеме классификации отдельных предложений. Решение этой задачи позволяет делать много интересного, например, выделять положительные и отрицательные моменты из длинных текстов, определять тональность твитов, является компонентом многих систем отвечающих на естественно-языковые вопросы (классификация типа вопроса), помогает сегментировать веб-страницы на смысловые блоки и многое другое. Однако, классификация отдельных предложений значительно сложнее классификации больших блоков текста — в одном предложении значительно меньше полезных признаков, и велико влияние порядка слов. Например: «как положено фильму ужасов, этот фильм был ну очень жутким» — содержит негативные слова («ужас», «жуткий»), но выражает положительное мнение о фильме, «все было ужасно красиво», или даже «отличный фильм, ничего не скажешь, только зря деньги потратили».

Традиционно в последнюю пятницу месяца состоялся Python Meetup. В мартовском митапе с приглашенными спикерами мы разобрались в следующих темах:

• Машинное обучение на Python
• Как устроен Python AST и какие интересные факты есть у диалекта Ну
• Как при помощи Requests, Asyncio и Aiohttp перестать использовать многопоточный код

Видео и ссылки на презентации смотрите под катом. Приятного просмотра!

Принято считать, что две базовые операции «машинного обучения» — это регрессия и классификация. Регрессия — это не только инструмент для выявления параметров зависимости y(x) между рядами данных x и y (чему я уже посвятил несколько статей), но и частный случай техники их сглаживания. В этом примере мы пойдем чуть дальше и рассмотрим, как можно проводить сглаживание, когда вид зависимости y(x) заранее неизвестен, а также, как можно отфильтровать данные, которые контролируются разными эффектами с существенно разными временными характеристиками.

Один из самых популярных алгоритмов сглаживания, применяемый, в частности, в биржевой торговле — это скользящее усреднение (включаю его в цикл статей по машинному обучению с некоторой натяжкой). Рассмотрим скользящее усреднение на примере колебаний курса доллара на протяжении нескольких последних недель (опять-таки в качестве инструмента исследования используя Mathcad). Сами расчеты лежат здесь.

Доброго времени суток всем. Это наш первый пост в блог стартапа «Meanotek», и наверное он будет больше ознакомительного характера. Чтобы не было совсем скучно читать, мы попробуем рассказать историю, о том как одна практическая задача привела нас к созданию полноценной системы «понимания» текста компьютером, и что из этого получилось.

Мысль научить компьютер общаться на человеческом языке у меня появилась еще в школе, когда у меня дома был один из первых советских аналогов IBM PC, с языком программирования GW BASIC. Понятно, что далеко эта задумка в то время не ушла, потом ее заслонили другие более важные дела, но совершенно неожиданно она всплыла вновь спустя много лет, уже в связи с конкретной потребностью.

Собственно идея пришла в голову во время работы над другим проектом — сайтом поиска отзывов reviewdot.ru. Идея reviewdot.ru была в следующем — пользователь вводит запрос, например «зеркальный фотоаппарат для начинающих» — и получает список ссылок на отзывы в интернете, которые касаются именно этого вопроса. Или к примеру, чтобы по запросу «что ломается в стиральной машине Indesit?” появлялись ссылки на отзыв пользователей марки Indesit, у которых что-то сломалось. Вопрос ценности данного ресурса для людей пока оставим за скобками, и поговорим немного о технической стороне реализации.

Привет!

Май становится все горячее — у нас уже есть Microsoft DevCon 2015 в Яхонтах — главная конференция для разработчиков Microsoft в России, Embedded Day — конференция по встраиваемым технологиям и Интернету Вещейшкола по машинному обучению то Microsoft Research.

Однако мы подготовили еще один настоящий подарок — целую конференцию от Microsoft Research про то, как делать исследования в облаке. С каждым днем количество ресурсов, необходимых для научных вычислений, растёт, и локально справляться уже давно не получается. С приходом облака и прикладных инструментов, а также стараний Microsoft Research, нам есть что предложить научному сообществу. 19 мая, в Московском Государственном Университете, пройдет мини-конференция, где мы обсудим, как облако помогает в прикладных и теоретических изысканиях истины. С нами — ведущие эксперты, доктора наук из Microsoft Research.



В программе: