Как стать автором
Обновить
0
0

Пользователь

Отправить сообщение

Разбираемся с войной нейронных сетей (GAN)

Время на прочтение 7 мин
Количество просмотров 40K
Generative adversarial networks (GAN) пользуются все большей популярностью. Многие говорят о них, кто-то даже уже использует… но, как выясняется, пока мало кто (даже из тех кто пользуется) понимает и может объяснить. ;-)
Давайте разберем на самом простом примере, как же они работают, чему учатся и что на самом деле порождают.
Читать дальше →
Всего голосов 21: ↑18 и ↓3 +15
Комментарии 10

Курс о Deep Learning на пальцах

Время на прочтение 2 мин
Количество просмотров 173K
Я все еще не до конца понял, как так получилось, но в прошлом году я слово за слово подписался прочитать курс по Deep Learning и вот, на удивление, прочитал. Обещал — выкладываю!

Курс не претендует на полноту, скорее это способ поиграться руками с основными областями, где deep learning устоялся как практический инструмент, и получить достаточную базу, чтобы свободно читать и понимать современные статьи.

Материалы курса были опробованы на студентах кафедры АФТИ Новосибирского Государственного Университета, поэтому есть шанс, что по ним действительно можно чему-то научиться.


Читать дальше →
Всего голосов 117: ↑117 и ↓0 +117
Комментарии 31

Как мозг бьет дерево, или как мы сделали рекомендательную систему с помощью нейронной сети

Время на прочтение 8 мин
Количество просмотров 14K

Как бы вы сделали рекомендательную систему? У многих в голове сразу появилась картина как они импортят и стакают XGBoost CatBoost. Изначально у нас в голове появилась та же картина, но мы решили на волне хайпа сделать это на нейронных сетях, благо времени было много. Опыт их создания, тестирование, результаты и наши мысли описаны далее.


Читать дальше →
Всего голосов 15: ↑12 и ↓3 +9
Комментарии 4

Опыт сборки eGPU и его взаимодействие с ноутбуком

Время на прочтение 12 мин
Количество просмотров 199K

Введение



Добрый день, уважаемое хабро-сообщество. По профессии я человек далёкий от IT, однако, практически все, так или иначе касающиеся данной сферы статьи мне очень интересны, поскольку в душе я тот еще гик.

Как вы, наверное, уже успели заметить, данная статья далеко не первая, посвящённая теме eGPU. Вполне возможно, что в моей статье вы найдёте мало интересного, но, тем не менее, я хочу поделиться своим опытом, результаты которого меня впечатлили. Прошу под кат (внимание трафик!)…
Далее
Всего голосов 41: ↑41 и ↓0 +41
Комментарии 45

Введение в разработку умных контрактов Ethereum

Время на прочтение 9 мин
Количество просмотров 46K

В последнее время вокруг блокчейна, криптовалют, умных контрактов и связанных с ними технологий поднялся небывалый хайп. Создается ощущение, что даже самые ленивые и пассивные обыватели трубят об этом из каждого болота. Огромное количество стартапов и компаний с историей и опытом из сферы ИТ, услуг, ритейла и реального сектора экономики задумываются о внедрении блокчейна в свою деятельность, а более 100 000 компаний уже сделали это.

Механизм Initial Coin Offering не только способствовал новой волне интереса к краудфандингу, увеличив объем привлекаемых с его помощью инвестиций, но и подхлестнул интерес к криптовалютам и технологии блокчейн. Сегодня все чаще и чаще попадаются новые вакансии в этой области, а также просьбы о помощи в проведении ICO в целом и разработке смарт-контрактов в частности.

К сожалению, сегодня сильно ощущается нехватка специалистов в этой сфере, хотя в действительности процесс разработки умных контрактов гораздо проще, чем это может показаться на первый взгляд. Проблема нехватки специалистов напрямую проистекает из того, что технология блокчейн дошла до массового пользователя не так давно — в виде криптовалюты биткоин, а смарт-контракты в блокчейн пришли значительно позже. Так что лично у меня не вызвал большого удивления тот факт, что материалов по разработке смарт-контрактов все еще очень мало.
Читать дальше →
Всего голосов 26: ↑21 и ↓5 +16
Комментарии 43

Введение в программирование шейдеров: часть 2

Время на прочтение 8 мин
Количество просмотров 23K
Научившись писать шейдеры, вы сможете максимально эффективно использовать всю вычислительную мощь современных графических чипов, тысячи ядер которых работают параллельно в одном потоке, ведь все шейдерные вычисления производятся на GPU, а не на CPU. Программирование шейдеров требует другого мышления и подхода к написанию кода, нежели написание обычных программ, однако их практически безграничный потенциал с лихвой окупает все проблемы на начальных этапах.


Читать дальше →
Всего голосов 23: ↑22 и ↓1 +21
Комментарии 2

Простой классификатор на PyBrain и PyQt4 (Python3)

Время на прочтение 12 мин
Количество просмотров 34K
Изучая Python3, я портировал (как смог) библиотечку PyBrain. Об этом я уже писал здесь.
image
Теперь же я хочу немного «поиграть» с данной библиотечкой. Как я уже говорил в предыдущем посте, питон я только начал изучать, так что все написанное в этой статье не стоит воспринимать как Истину. Изучение — это путь, и он извилист.

Задачу поставим перед искусственной нейронной сетью (ИНС) весьма простую — классификацию, а именно: распознавание букв латинского алфавита.

Вроде бы классический пример, про него уже писали на хабре неоднократно: «Что такое искусственные нейронные сети?», «Нейронные сети и распознавание символов» и т.д.
Но моей целью стоит изучение питона на не самых простых примерах. Т.е. учимся сразу на сложном и незнакомом. Так мы найдем в два раза больше граблей, что позволит нам копнуть в глубины языка, разбираясь с «почему не работает?».

Под хабракатом вас ждёт: описание способа подготовки данных на PyQt4, использование модуля argparse, ну и конечно же PyBrain!
Читать дальше →
Всего голосов 34: ↑31 и ↓3 +28
Комментарии 29

Новые нейронные сети или моделирование работы нервной системы

Время на прочтение 6 мин
Количество просмотров 25K
image

Привет, Geektimes! Хочу представить свои наработки в исследовании в области искусственного интеллекта.
Читать дальше →
Всего голосов 19: ↑16 и ↓3 +13
Комментарии 13

Как объяснить бабушке, что такое Agile за 15 минут с картинками

Время на прочтение 7 мин
Количество просмотров 1.2M
«Любое дело всегда длится дольше, чем ожидается, даже если учесть закон Хофштадтера.»
— закон Хофштадтера

image

Самый просматриваемый ролик на YouTube по теме agile. 744 625 просмотров на момент публикации данной статьи. Легкий стиль изложения, картинки и всего 15 минут — лучшее что я видел. TED отдыхает.
Всего голосов 72: ↑63 и ↓9 +54
Комментарии 36

Почему супер-мега-про машинного обучения за 15 минут всё же не стать

Время на прочтение 6 мин
Количество просмотров 28K
Вчера я опубликовал статью про машинное обучение и NVIDIA DIGITS. Как и обещал, сегодняшняя статья — почему всё не так уж и хорошо + пример выделения объектов в кадре на DIGITS.

NVIDIA подняла волну пиара по поводу разработанной и имплиментированной в DIGITS сетки DetectNet. Сетка позиционируется как решение для поиска одинаковых/похожих объектов на изображении.


Читать дальше →
Всего голосов 33: ↑30 и ↓3 +27
Комментарии 36

DIY Face Averaging

Время на прочтение 6 мин
Количество просмотров 26K

Узнали кого-нибудь? Всех людей выше не существует: это не фотография, а результат работы несложного алгоритма, усредняющего тысячи разных лиц. В этой статье мы поговорим о том, как легко в кратчайшие сроки набросать такой алгоритм и получить интересные результаты.
Читать дальше →
Всего голосов 37: ↑37 и ↓0 +37
Комментарии 78

Цветной зазор

Время на прочтение 2 мин
Количество просмотров 6.4K
ColorLuft — это компьютерная программа. Её предназначение подмечать разницу между непосредственным восприятием цвета и тем, какой цвет припоминается. Принцип работы довольно прост. Вгрузить картинку, внимательно её рассмотреть и нажать кнопку «Start» (внизу справа). Затем, двигая ползунки, попытаться восстановить исходную картинку. Для получения результатов надавить кнопку «Results» (появится вместо «Start»). Ничего суперсложного и сверхъестественного.

image

Читать дальше →
Всего голосов 20: ↑16 и ↓4 +12
Комментарии 18

Как я писал книгу 'Python Machine Learning'

Время на прочтение 7 мин
Количество просмотров 43K
Здравствуйте, уважаемые хабровчане!

В настоящее время мы всерьез намерены в обозримом будущем порадовать вас серьезной книгой по машинному или глубинному обучению. Среди книг, вызвавших у нас наибольший интерес, особого упоминания заслуживает работа Себастьяна Рашки "Python Machine Learning"



Предлагаем почитать, что сам автор рассказывает об этой книге. Мы позволили себе сократить статью практически вдвое, так как вся ее вторая часть посвящена тонкостям писательского труда и оформления книги, а тематические тонкости и актуальность темы рассмотрены в самом начале. Надеемся, что вам понравится текст, а нам — результаты опроса.
Читать дальше →
Всего голосов 16: ↑14 и ↓2 +12
Комментарии 11

Краткий курс компьютерной графики: пишем упрощённый OpenGL своими руками, статья 1 из 6

Время на прочтение 7 мин
Количество просмотров 398K

Содержание курса



Улучшение кода






Official translation (with a bit of polishing) is available here.




Постановка задачи


Цель этого цикла статей — показать, как работает OpenGL, написав его (сильно упрощённый!) клон самостоятельно. На удивление часто сталкиваюсь с людьми, которые не могут преодолеть первоначальный барьер обучения OpenGL/DirectX. Таким образом, я подготовил краткий цикл из шести лекций, после которого мои студенты выдают неплохие рендеры.

Итак, задача ставится следующим образом: не используя никаких сторонних библиотек (особенно графических) получить примерно такие картинки:



Внимание, это обучающий материал, который в целом повторит структуру библиотеки OpenGL. Это будет софтверный рендер, я не ставлю целью показать, как писать приложения под OpenGL. Я ставлю целью показать, как сам OpenGL устроен. По моему глубокому убеждению, без понимания этого написание эффективных приложений с использованием 3D библиотек невозможно.
Читать дальше →
Всего голосов 198: ↑196 и ↓2 +194
Комментарии 120

Word2Vec: классификация текстовых документов

Время на прочтение 5 мин
Количество просмотров 28K
Известная утилита дистрибутивной семантики Word2Vec демонстрирует удивительные результаты и стабильно обеспечивает использующих её специалистов призовыми местами на конкурсах машинной лингвистики. Преимущество утилиты, как впрочем, и её аналогов – Glove и AdaGram, состоит в дешевизне процесса обучения и подготовки обучающих текстов. Но есть и недостатки – представление слов в виде векторов хорошо работает на словах, удовлетворительно на словосочетаниях, так-себе на фразах и вообще никак – на длинных текстах.

В данной статье предлагается к обсуждению подход, позволяющий представить текст любой длины в виде вектора, позволяющий проводить с текстами операции сравнения (вычисления дистанции), сложения и вычитания.
Читать дальше →
Всего голосов 8: ↑5 и ↓3 +2
Комментарии 4

Нейрореволюция в головах и сёлах

Время на прочтение 8 мин
Количество просмотров 93K
В последнее время всё чаще и чаще слышишь мнение, что сейчас происходит технологическая революция. Бытует мнение, что мир стремительно меняется.



На мой взгляд такое и правда происходит. И одна из главных движущих сил — новые алгоритмы обучения, позволяющие обрабатывать большие объёмы информации. Современные разработки в области компьютерного зрения и алгоритмов машинного обучения могут быстро принимать решения с точностью не хуже профессионалов.

Я работаю в области связанной с анализом изображений. Это одна из областей которую новые идеи затронули сильнее всего. Одна из таких идей — свёрточные нейронные сети. Четыре года назад с их помощью впервые начали выигрывать конкурсы по обработке изображений. Победы не остались незамеченными. Нейронными сетями, до тех пор стоящими на вторых ролях, стали заниматься и пользоваться десятки тысяч последователей. В результате, полтора-два года назад начался бум, породивший множество идей, алгоритмов, статей.

В своём рассказе я сделаю обзор тех идей, которые появились за последние пару лет и зацепили мою тематику. Почему происходящее — революция и чего от неё ждать.

Кто лишится в ближайшие лет десять работы, а у кого будут новые перспективные вакансии.
Читать дальше →
Всего голосов 78: ↑76 и ↓2 +74
Комментарии 124

Импорт словаря в Lingualeo.com

Время на прочтение 3 мин
Количество просмотров 23K


Предыстория


Для импорта слов в Lingualeo.com есть несколько решений:

  • Приложения для браузера или телефонов:
  • Добавление слов на сайте.

Минусы этих способов в том, что вносить слова можно только по одному. Нам необходима реализация, которая позволит добавлять несколько слов за раз.
Читать дальше →
Всего голосов 12: ↑11 и ↓1 +10
Комментарии 16

Виртуальный квадрокоптер на Unity + OpenCV (Часть 3)

Время на прочтение 10 мин
Количество просмотров 20K
КПДВ

Всем привет!

Сегодня я хотел бы продолжить серию о том, как подружить Unity, C++ и OpenCV. А также, как получить виртуальную среду для тестирования алгоритмов компьютерного зрения и навигации дронов на основе Unity. В предыдущих статьях я рассказывал о том, как сделать виртуальный квадрокоптер в Unity и как подключить C++ плагин, передать туда изображение с виртуальной камеры и обработать его посредством OpenCV. В этой статье я расскажу как сделать из двух виртуальных камер на квадрокоптере стереопару и как получить карту смещений (disparity map), которую можно использовать для оценки глубины пикселей изображения.
Читать дальше →
Всего голосов 27: ↑26 и ↓1 +25
Комментарии 3

Неэффективный программист или как взломать свой мозг за 2 дня

Время на прочтение 9 мин
Количество просмотров 190K


Disclaimer: Автор понимает, что ничего нового не открыл, но подача материала может оказаться достаточно полезной, особенно для тех, кто регулярно пытается сконцентрироваться и расти над собой.


Интернет сделал нас ленивыми!

Почему? Кто в последний раз посмотрел видео больше 3х минут? Кто прочитал пост больше 2 страниц? Какой заголовок более привлекателен, «63 способа бла-бла-бла» или «3 проверенных метода бла-бла-бла»? А если эти три проверенных метода выделены от основного текста, то это вообще гуд (можно не читать текст вовсе, а просто пробежаться по выделенным подзаголовкам).

В этом свои плюсы. Наш мозг эволюционировал, и обрабатывает информацию быстрее, чем, скажем, 15-20 лет назад (да и эволюционирует быстрее, чем это было возможно век назад). Как компании справляются с высокими нагрузками? Как процессор выполняет программу по возможности быстро? С помощью кэширования! (как вариант, но самый приоритетный). Что делает наш мозг, чтобы справиться с большой нагрузкой? Кэширует! Что именно и как — оставим на размышление ИИшникам (специалистам по искусственному интеллекту). В противном случае при увеличении размера обрабатываемой информации время «отклика» бы увеличилось в разы, и на ответ на «как добраться до ближайшей больницы?» уйдет больше времени, чем человек «в силе ждать». «Сила ждать» тоже уменьшилась, «размер» нашего терпения уменьшился, и мы быстро устаем, если продолжительность видео большая, размер статьи большой (на самом деле продолжительность может не влиять на терпение, больше всего влияет полезная информация, если «воды» меньше или вовсе нет, то и терпеть ничего не приходится, посему данный пост написан «эз лаконик эз посибл»).
Убедиться в этом
Всего голосов 258: ↑207 и ↓51 +156
Комментарии 176

Обзор децентрализованных технологий. Часть 2

Время на прочтение 23 мин
Количество просмотров 24K

Первую часть можно найти здесь, в ней я рассказал о том, что такое Blockchain, Ethereum, Ripple и Storj.io. Сегодня речь пойдет об интересных, новых и еще не освещенных в должной степени на Хабре Гиктаймсе технологиях, это Sidechains и умные контракты.
Читать дальше →
Всего голосов 16: ↑16 и ↓0 +16
Комментарии 4

Информация

В рейтинге
Не участвует
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность