TensorFlow *

Клинические испытания новых методов лечения делятся на несколько этапов, называемых фазами. На самых ранних этапах испытаний нужно учитывать безопасность лекарственного средства или побочные эффекты, которые оно вызывает. Более поздние фазы испытаний направлены на то, чтобы проверить, лучше ли новое лечение, чем существующие.

Существует 3 основных фазы клинических испытаний — фазы с 1 по 3. Испытания фазы 1 — это самые ранние фазы испытаний, а испытания фазы 3 — испытания более поздней фазы.

Некоторые испытания имеют более раннюю стадию, называемую фазой 0, а некоторые испытания фазы 4 проводятся после того, как лекарство было лицензировано.

Предложен новый подход в выявлении коронарной болезни сердца. С помощью нейросетевого анализа создана модель диагностики ишемической болезни сердца, выявляющая ишемию миокарда, патологию магистральных коронарных артерий. В задачу исследования входило сравнить точность обученной модели нейронной сети на входных структурированных данных (пол и возраст, уровень холестерина, наличие хронических заболеваний, наследственные факторы, образ жизни и пр.)  и ЭКГ-изображений с результатами классической инвазивной коронарографии. Доказана высокая чувствительность и достоверность предложенной диагностической модели на 1500150 наблюдений. Проведено сравнение модели с классическими методами диагностики преходящей ишемии миокарда – тредмил-тест, суточное мониторирование ЭКГ. Выявлено значимое превосходство представленной диагностической модели. Оценена точность прогнозов с профильными специалистами-кардиологами, ежедневно курирующих пациентов с ОКС. В данной статье также предложен новый метод экстраполяции выборки с помощью генеративно-состязательных нейронных сетей, позволяющим превзойти объём наблюдений, использующихся в классических мета-анализах.

Создано мобильное приложение для определения патологии артерий сердца.

IOS

Android

Хочу поделиться опытом добавления некоторой вольности Алисе (внутри колонок поддерживающих локальный API).

Идея заключается в том, чтобы Алиса реагировала на присутствующих людей. Для этого их необходимо идентифицировать, например, с помощью распознавания лиц. В статье будет использован самый простой (на мой взгляд) вариант создания модели для распознавания лиц – тренировка модели в Google Teachable Machine, так как он не требует знаний и хорошего железа.

Если что-то не сжимается — возможно, что-то тут не так

Выпадающие значения, также называемые «выбросами», — привычная всем преграда, о которую спотыкаются наука о данных и машинное обучение. Концепция выпадения значений интуитивно понятна, но математическому определению поддаётся с трудом. Думаю, дело в том, что придумать такое определение довольно сложно, ведь выброс может по-разному восприниматься разными людьми. Подробности — к старту нашего флагманского курса по Data Science.

С учётом актуальности Multiple Instance Learning (далее: MIL) и, в частности, наличия преимуществ данного метода для анализа гистологических изображений, решил попробовать обучить модели с целью классификации наборов данных, на те, которые содержат только нормальные ткани и те, в которых встречаются изображения со светлоклеточным раком почки.

Сейчас можно найти довольно много файлов весов нейронных сетей, разработчики которых уже решили частые задачи и выложили результат под свободной лицензией. Это позволяет сэкономить время на обучении нейросети. Часто они были натренированы в фреймворке, который слишком громоздок для поставки на продакшн. Но их преобразование в более удобный вид может иметь подводные камни...

Развитие методов глубокого машинного обучения привело к росту популярности нейронных сетей в задачах распознавания образов, машинного перевода, генерации изображений и текстов и многих других. С 2009 года нейронные сети попытались применить напрямую в задачах обработки графов (к которым могут относиться системы веб-страниц, связанных ссылками, словари с определенными отношениями между словами, граф социальных связей и другие) и среди возможных задач можно определить поиск кластеров узлов, создание новых графов на основе имеющейся информации о структуре графа, расширение графа и предсказание новых связей и другие. Сейчас выделяют несколько типов нейронных сетей на основе графов - сверточные графовые сети (Convolutional Graph Network), графовые изоморные сети (Graph Isomorphism Network) и многие другие и они часто используются для анализа цитирования статей, исследования текста (представление предложения как графа с указанием типов отношений между словами), изучения взаимосвязанных структур (например, исследования белковых молекул, в частности сеть Alphafold использует модель GNN) и т.д. В статье мы рассмотрим некоторые общие вопросы создания и обучения графовых сетей на основе библиотеки Python Spektral.

4х повышение разрешения изображения с использованием ESRGAN

В данной статье разобрано применение предобученной нейронной сети ESRGAN для увеличения разрешения изображения в четыре раза c использованием tensorflow hub.

Чем больше данных, тем лучше, но слишком большое число признаков может оказаться неэффективным в плане повышения интерпретируемости или производительности. Материалом о возможном решении от доктора Роберта Кюблера делимся к старту флагманского курса по Data Science.

Можно ли ускорить обученную сверточную нейросеть? Можно ли заметно сократить ее веса, не снижая точности? Можно ли найти и «обезвредить» узкие места в модели, препятствующие достижению максимальной точности? Можно ли радикально изменить архитектуру готовой сетки, не прибегая к обучению с нуля?

В интернете можно найти 1000 и 1 статью по тренингу мнистовского датасета для распознавания рукописных чисел. Однако когда дело доходит до практики и начинаешь распознавать собственные картинки, то модель справляется плохо или не справляется вовсе. Преобразуем произвольное изображение числа под MNIST-овский датасет.

Мой первый любительский проект по классификации изображений со светлоклеточным раком почки, используя модели глубокого обучения, имплементированные на Keras. Весь пайплайн включал такие этапы, как:

1)    Получение полнослайдовых изображений (WSI) – подготовка датасета.

2)    Аннотация изображений

3)    Получение готового датасета (Train, Validation и Test)

4)    Выбор и тренировка моделей

5)    Тестирование моделей

Значительное количество задач, предусматривающих обучение глубоких нейронных сетей, можно решить на отдельном компьютере, обладающем единственным, сравнительно мощным и быстрым GPU. Но бывает так, что нужно что-то помощнее. Например — данные могут просто не поместиться в память, доступную на отдельной машине. Или окажется, что имеющееся «железо» просто не «потянет» некую задачу. В результате может возникнуть необходимость в горизонтальном масштабировании вычислительных мощностей.

«Горизонтальное масштабирование» — это когда в компьютер добавляют дополнительные GPU, или когда используют несколько машин, входящих в состав кластера. При таком подходе нужен какой-то способ эффективного распределения задач обучения моделей по имеющимся системам. В теории всё просто, но в реальной жизни это — задача нетривиальная. На самом деле — существует несколько стратегий организации распределённого обучения. Выбор конкретной стратегии сильно зависит от конкретной задачи, от данных и от модели.

В этом материале я попытаюсь описать существующие стратегии организации распределённого обучения, раскрыв детали необходимые для того, чтобы читатель смог бы получить общее представление о них. Нашей главной целью будет обретение возможности выбора наилучшей из стратегий для конкретной задачи. Тут я продемонстрирую некоторые примеры кода, основанные на библиотеке TensorFlow. Освоив их, вы разберётесь с тем, как именно устроена программная часть рассматриваемых здесь стратегий распределённого обучения. Но, в любом случае, затрагиваемые здесь концепции применимы не только к TensorFlow, но и к другим библиотекам и фреймворкам глубокого обучения.

Эта публикация входит в серию материалов о глубоком обучении. В предыдущих статьях шла речь о создании собственного цикла обучения для задачи по сегментации изображений с помощью U-net. Мы развернули модель в Google Cloud для того чтобы получить возможность удалённого запуска обучения. Здесь я буду использовать тот же код.

В статье покажем, как алгоритмы компьютерного зрения помогают решить задачу автоматического определения объема круглого леса в лесовозе по фотографии. Пройдем путь от идеи до прототипа. Расскажем, какие были выбраны решения и почему.

Необходимая подготовка читателя — должно быть общее представление о компьютерном зрении (computer vision) и нейронных сетях. Здесь не будет описаний, что такое сверточная нейронная сеть и т.п., статей по таким основам найдете много на хабре (вот хорошая Глубокое обучение для новичков: распознаем изображения с помощью сверточных сетей). В то же время, совсем новички могут получить представление, какие знания и компетенции нужны для решения подобных задач.

Всем привет! Меня зовут Антон Расковалов и мы с командой  отдела перспективных исследований «Криптонит» решили проверить, можно ли использовать Google Coral в решении наших задач. Приобретённым опытом делюсь в статье ниже.

Санкции вынуждают пересматривать подходы к организации ИТ-инфраструктуры, в том числе — искать альтернативу облачным ИИ-платформам. Одним из вариантов является использование специализированных ускорителей с нейропроцессорами, которые физически находятся на стороне клиента. Даже на фоне санкционного давления их можно купить на AliExpress и оплатить банковской картой, выпущенной на территории России.

Данная статья посвящена переносу нейронных сетей написанных на одном из самых популярных фрэймворков, PyTorch, на Google.Coral, один из самых "производительных ускорителей"

Привет, Хабр! Меня зовут Олег, я работаю с машинным обучением в VK Видео, внедряю нейросети в Клипы ВКонтакте для создания эффектов дополненной реальности. В статье расскажу, как запустить TensorFlow Lite сетку с передачей GPU-буферов — как входного, так и выходного. Этот подход помогает сэкономить на пересылке данных между CPU- и GPU- памятью, когда данные уже находятся в GPU-памяти и модель применяется с помощью GPU-делегата TensorFlow Lite. 

Весь процесс покажу на примере реализации для Android, код можно найти в моём GitHub-репозитории.

Представляем разбор применения алгоритмов машинного обучения с использованием технологий LSTM для создания текстов.

В итоге должен получиться генератор более-менее осмысленного текста. Способы создания текстов на специальную, определенную пользователем, тему затронуты не будут – но в целом, текст будет создан в том стиле, в котором написана «обучающая выборка».

Кстати об обучающей выборке: в качестве оной будут использованы народные сказки братьев Гримм. Эти тексты будут обработаны, разбиты на биграммы уровня символов, из которых будет составлен словарь из уникальных биграмм.

Распознаем стадии волебольной игры на основе детектора игроков.

В продолжении поста о создании алгоритма распознавания картин художников, хочу поделиться одной мыслью. Искусственный Интеллект как я его всегда представлял, являлся неким разумом, рациональной машиной по разрешению заданных вопросов и задач, заданных человеком. Будь то скрипт с исходными данными, или же голосовой помощник, он готов дешифровать и анализировать входящую информацию и выдавать ответ, даже если он в принципе неверный. Просто статистически данный ответ являлся наиболее верным за определённый отрезок времени (массив данных). Т.е. в большинстве алгоритмов главенствует системный подход к обработке данных (по аналогии, по логике, по большинству совпадений и т.д.). Как-бы я обрадовался если увидел где-нибудь "нелогичный" нерациональный ИИ-помощник, который выдавал странный, но главное правильный вариант из множества возможных, так сказать, попадал бы в "яблочко". К примеру, хотел бы я посмотреть вечером фильм,но, и чтобы этот фильм мне точно понравился бы. Задаю вопрос онлайн-помощнику, и что он выдаёт? Он выдаёт то, что смотрели и лайкали множество людей до этого, или он выдаёт высокорейтинговое кино определённого жанра, который я задал, но не имеющего ничего общего с тем, что мне действительно по душе. Я, конечно, знаю, какие фильмы мне пришлись "по душе". Лезу в поисковик, и набираю фильм наподобие... или фильмы похожие на... после чего вижу три-четыре портала с бесконечными списками фильмов. Вхожу и обнаруживаю, что эти фильмы, во первых далеки друг от друга по своей сути, и во вторых они может мне и понравились бы мне, но с совсем другой стороны, как будто я увидел их случайно щёлкая пультом ТВ и решил остановиться на них.