Машинное обучение *

3-4 июля Мартин будет на конференции PyCon Russia 2016

Что такое вообще ResNets?

1. Количество строк кода.
2. Сколько было исправлено багов.
3. Сколько было добавлено новых фич, которые хотят ваши пользователи.
4. Насколько производительнее стал продукт.
5. Насколько более удобным стал продукт.
6. Насколько более качественным стал результат продукта, если для него вообще есть метрика качества (точность классификации, ранжирования и пр.)
7. Другие различные метрики.

Продолжаю рассказывать про жизнь Inception architecture — архитеткуры Гугла для convnets.
(первая часть — вот тут)
Итак, проходит год, мужики публикуют успехи развития со времени GoogLeNet.
Вот страшная картинка как выглядит финальная сеть:

Что же за ужас там происходит?

Статья посвящена введению в нейронные сети и примеру их реализации. В первой части дано небольшое теоретическое введение в нейронные сети на примере нейронной сети Хопфилда. Показано, как осуществляется обучение сети и как описывается ее динамика. Во второй части показано, как можно реализовать алгоритмы, описанные в первой части при помощи языка С++. Разработанная программа наглядно показывает способность нейронной сети очищать от шума ключевой образ. В конце статьи есть ссылка на исходный код проекта.

— Вовочка, бросай свои эксперименты с холодным ядерным синтезом, иди к ЕГЭ готовься.
— Ща, мам.

• Большие данные и машинное обучение.
• Интеллектуальные энергетические системы.
• Космические системы.
• Автономные транспортные системы.

Почему?

интервьюер: Приветствую, хотите кофе или что-нибудь еще? Нужен перерыв?

я: Нет, кажется я уже выпил достаточно кофе!

интервьюер: Отлично, отлично. Как вы относитесь к написанию кода на доске?

я: Я только так код и пишу!

интервьюер: ...

я: Это была шутка.

интервьюер: OK, итак, вам знакома задача "fizz buzz"?

я: ...

интервьюер: Это было да или нет?

я: Это что-то вроде "Не могу поверить, что вы меня об этом спрашиваете."

интервьюер: OK, значит, нужно напечатать числа от 1 до 100, только если число делится нацело на 3, напечатать слово "fizz", если на 5 — "buzz", а если делится на 15, то — "fizzbuzz".

я: Я знаю эту задачу.

интервьюер: Отлично, кандидаты, которые не могут пройти эту задачу, у нас не сильно уживаются.

я: ...

интервьюер: Вот маркер и губка.

я: [задумался на пару минут]

интервьюер: Вам нужна помощь, чтобы начать?

я: Нет, нет, все в порядке. Итак, начнем с пары стандартных импортов:

import numpy as np
import tensorflow as tf

интервьюер: Эм, вы же правильно поняли проблему в fizzbuzz, верно?

я: Так точно. Давайте обсудим модели. Я думаю тут подойдет простой многослойный перцептрон с одним скрытым слоем.

Руководство: Как посчитать выгоды от миграции в «облако»

IaaS для бизнеса по кирпичикам

Идеальная архитектура. Ведущие специалисты о красоте программных архитектур