TensorFlow *

Данная часть будет посвящена теоретическому обзору проблем ML и их решений в контексте задачи распознавания эмоций. Не смотря на то, что многие из перечисленных проблем уже давно изучены, а методы борьбы с ними реализованы в существующих фреймворках, знать хотя бы об их существовании будет очень полезно.

В этой части мы коротко поговорим о данных, о работе сверточных нейросетей и о глобальных параметрах. От том что такое СГС и почему нельзя решать задачу в виде линейного уравнения. Затронем тему оптимизаторов и ответим на вопрос почему нельзя просто использовать обычный градиентный спуск. В общем, обо всех деталях коротко и структурно.

Всем привет! Давайте знакомиться ;) Я Аня, и я php разработчик. Основной стек - Magento. Очень люблю в свободное время писать всякие интересные штуки, и сегодня я хочу поделиться своей наработкой для реализации поиска по изображению в Magento 2. На мой взгляд - это полезная фича, и довольно удобная для пользователей.

Для нетерпеливых, вот прямая ссылка на github

Конечно, прекрасно подключить API от OpenAI и разыграть своего руководителя новым консультантом… Но подобные чат-боты не могут ориентироваться в данных компании и предоставлять адекватные ответы. Можно хотя бы не рассчитывать на увольнение:)

В чем отличие модифицированного чат-бота, нейросотрудника от обычного окошка с GPT 4.0?  — он может ориентироваться в нужной вам информации лучше: составлять подборки резюме для дальнейшего анализа живым HR-ом, общаться с клиентами скриптами, даже подбирать контент-план на основе данных о компании и помогать расписывать ТЗ для сотрудников. 

В этой работе мы попробуем написать своего простого нейросотрудника, а точнее HR-менеджера. Начнем с теоретической части про векторные базы данных и обучение, закончим практикой, разобрав конкретный пример. 

Если не хочется читать теорию – переходите в конец статьи. 

Распознавание эмоций.

Данная статья была подготовлена на основе презентации моей курсовой работы по компьютерному зрению. Ее цель - это краткий обзор аспектов машинного обучения в контексте задачи распознавания эмоций. То есть, в данной стать мы не будем излишне углубляться в детали, но при этом затронем практически все проблемы, которые так или иначе связаны с одной задачей: построение модели распознавания эмоций.

Статья будет состоять из 3 частей:

1. Введение
Описание и постановка задачи распознавания эмоций.

2. Три кита качества
Данные;
Архитектура;
Гиперпараметры.

3. Запуск модели
Разбор моего ноутбука с работой по шагам.

Каждая из частей будет более практическая чем предыдущая и постепенно перейдет от общей теории к реальному коду.

Эволюция архитектуры нейронных сетей уходит корнями в фундаментальные работы, заложенные в 1940-х годах Уорреном Маккаллохом и Уолтером Питcом, которые предложили концепцию искусственных нейронов и их взаимосвязь. 

Однако значительные прорывы произошли только в 1980-х годах с разработкой алгоритмов обратного распространения ошибки: алгоритм Геоффри Хинтона и других – все это позволило создавать более глубокие нейронные сети и улучшить методы обучения. 

В это время появились классические архитектуры, многослойные перцептроны (MLP,  и сверточные нейронные сети (CNN), которые революционизировали различные области, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и распознавание образов – теперь мы говорим про своего рода инновационную архитектуру. 

Словосочетание «машинное обучение» становится всё более значимым с каждым годом и проникает во все возможные сферы жизни, а с появлением в открытом доступе таких нейронных сетей как Chat GPT [1] интерес к машинному обучению стал высок как никогда. Но при этом многих отпугивает сложность создания своих систем на основе машинного обучения, потому что нужно одновременного использовать и настраивать много разных инструментов разработки.

Поэтому я хочу представить вашему вниманию максимально простую инструкцию для быстрого погружения в мир машинного обучения. Инструкция ориентирована в первую очередь на начинающих программистов, мы будем применять Python 3 [2] с библиотекой TensorFlow [3]. Это лучший выбор для начинающих из-за простоты языка и большого сообщества разработчиков, использующих TensorFlow.

Меня зовут Алексей, сегодня мы с вами поговорим, как можно ускорить вычисления машинного обучения веб приложения с помощью WASM, WebGL или WebGPU.

Когда фронтенд‑разработчик слышит о машинном обучении в браузере, первое, что приходит ему на ум, это вопрос: «Как это может быть применено? Мы же работаем в браузере на JS, который, как известно, медленный (по сравнению с компилируемыми языками)».

Что такое Reformer и почему он круче Transformer’a (GPT-4...)?

Давайте предварительно начнем с того, что же такой Reformer и почему благодаря ему мы можем рассчитывать на расширение контекстов вплоть до десятков тысяч слов. 

В классической архитектуре Transformer механизм внимания работает со сложностью, которая масштабируется квадратично с увеличением длины последовательности. 

Это происходит потому, что каждый токен в последовательности должен вычислять оценки внимания со всеми другими токенами, что приводит к плотной матрице внимания, размер которой растет с квадратом длины последовательности – мрак для вычислительных способностей наших TPU и GPU. 

С развитием генеративного искусственного интеллекта (ИИ) и расширением сфер его применения создание серверов с искусственным интеллектом стало критически важным для различных секторов — от автопрома до медицины, а также для образовательных и государственных учреждений.

Эта статья рассказывает о наиболее важных компонентах, которые влияют на выбор сервера для искусственного интеллекта, — о центральном и графическом процессорах (CPU и GPU). Выбор подходящих процессоров и графических карт позволит запустить суперкомпьютерную платформу и значительно ускорить вычисления, связанные с искусственным интеллектом на выделенном или виртуальном (VPS) сервере.

Привет, Хабр! Меня зовут Родион Уколов, я занимаюсь искусственным интеллектом в компании Friflex. Мы помогаем компаниям внедрять модели машинного обучения и развиваем свои цифровые продукты.

Может быть, вы помните статью моего коллеги о том, как решать реальные задачи с ChatGPT. В этой статье я предлагаю попробовать глубже разобраться, что из себя представляет GPT-модель и как ее обучают. 

Пока люди с самыми малыми вычислительными машинами в пустую тратят время на перебор гиперпараметров внутри библиотеки Scikit-learn – настоящие гении тайм-менеджмента выбирают TPE и Optuna. 

В этой статье мы рассмотрим самые популярные методы оптимизации Grid.Search и Random.Search, принципы Байесовской/вероятностной оптимизации, а также TPE в Optuna. В конце прописали небольшой словарик с функциями, атрибутами и объектами фреймворка, а также привели наглядный пример использования. 

Здравствуй, дорогой читатель. В статье речь пойдет об обработке показаний с датчика с применением как простых алгоритмов, так и нейронной сети. Что проще – решай сам.

Во время бурения, в связи с низкой скоростью передачи данных, данные каротажа, условно говоря, неполные, и в случае ошибки передачи данных или сбоя прибора они правятся вручную. Впоследствии показания считываются с прибора. И зачастую этих данных, требующих обработки, десятки тысяч строк.

В отличие от Pytorch, где структура данных выстраивается налету после начала обучения нейронки – в TensorFlow граф статичен. В этой статье мы кратко расскажем про некоторые способы ускорения обучения путем изменения графа вычислений: XLA, GraphTransform Tool, квантизация, заморозка графа и сохранение легкого чекпоинта.  

Привет, Хабр! Сегодня мы окунемся в мир машинного обучения, создав свою первую нейронную сеть на Python с помощью TensorFlow и Keras для распознавания рукописных цифр из знаменитого датасета MNIST. Этот проект станет отличным стартом для тех, кто только начинает свой путь в машинном обучении, и показательным примером мощи и простоты использования современных инструментов разработки.

Заинтересовал? Добро пожаловать под кат!

Исследовательская работа по dataset IRIS и библиотеке для машинного обучения и построения нейронных сетей tensorflow.

В этом полном руководстве от DataTech Community мы шаг за шагом рассмотрим процесс создания чат-бота на Python. Откройте для себя мощь NLTK и TensorFlow в обработке естественного языка и машинном обучении, чтобы создать интеллектуального помощника, способного общаться и отвечать на вопросы пользователей. Научитесь подготавливать данные, строить и обучать модель нейронной сети, а затем интегрировать ее в логику чат-бота для создания эффективного и интеллектуального виртуального помощника.

Как-то я столкнулся с довольно тривиальной, но новой для себя задачей - оптического распознавания символов (OCR). Так сложилось, что готовые инструменты (типа tesseract-ocr) мне не подошли, поэтому пришлось изобретать велосипед. Но к этому процессу я решил подойти со всей отвественностью: проверить несколько подходов, определить их примущества, недостатки и выбрать наиболее подходящий для конкретной задачи. По итогу это мини-исследование вылилось в данную обзорную статью. Здесь я хочу привести примеры нейросетевых моделей, характерных для различных этапов становления области компьютерного зрения (далее - CV) в том виде, в котором мы его знаем сейчас.

Сама тема сурдоперевода мне близка, т.к. я сам на нем немного разговариваю на пальцах. Поэтому темой диплома я выбрал – компьютерное зрение и алфавит глухонемых.

Первоначальная задумка была yolov5 + сверточная сеть. 

Некоторые буквы алфавита динамические, например «б», «д», «з» , «й» и т.д. поэтому на первом этапе пришлось откинуть некоторые буквы, кстати буквы «ё» вообще нет в алфавите. Для упрощения демонстрации были добавлены жесты «spoke» и средний палец. Средний палец уж обязательно кто-нибудь покажет в камеру ;) 

Статья является продолжением первой части, в которой была обучена нейронная сеть для решения задачи соревнования Digit Recognizer на Kaggle. В предыдущей статье был использован трюк, который увеличил точность нейронной сети в контексте результатов соревнования (до 0.99 896), в результате чего позиция автора в лидерборде значительно выросла. В данной статье мы рассмотрим каким образом можно интегрировать и использовать обученную модель нейронной сети в систему для распознавания рукописных цифр.

В данной статье будет рассмотрено одно из решений обучающей задачи на платформе Kaggle по распознаванию рукописных цифр. Будут продемонстрированы несколько трюков, которые могут помочь читателю добиться высоких результатов в данном соревновании. После реализации нейронной сети будет реализовано серверное и веб‑приложение, с помощью которых пользователь сможет рисовать цифры и распознавать их с помощью нейронной сети. Статья ориентирована на начинающих специалистов в области машинного обучения и не носит новаторский характер. Списки на используемые источники (в том числе исходный код) будут представлены в конце статьи.