Как стать автором
Обновить
27
Карма
0
Рейтинг
Владимир @Roaming

Data Scientist at Octadero

Автоматическая генерация протоколов совещаний

Блог компании Digital Design Машинное обучение *Искусственный интеллект Natural Language Processing *

Привет! Меня зовут Максим Бондарев, я работаю младшим разработчиком в компании Digital Design и заканчиваю обучение на математико-механическом факультете СПбГУ. В рамках своей исследовательской работы я занимался решением задачи по автоматической генерации протоколов совещаний в составе команды научной лаборатории (aka Конструкторское Бюро) под руководством Максима Панькова. Что из этого получилось, и над чем еще предстоит поработать, расскажу в этой статье.

Читать далее
Всего голосов 13: ↑11 и ↓2 +9
Просмотры 6.1K
Комментарии 12

Запуск Unix-подобной ОС на самодельном CPU с помощью самодельного компилятора C

Компиляторы *FPGA *Компьютерное железо Процессоры
Перевод
image

Два года назад я начал работать разработчиком ПО. Иногда я рассказывал своим коллегам о студенческом проекте, которым занимался на третьем курсе университета, и они восприняли его настолько хорошо, что я решил написать этот пост1.

Позвольте задать вам вопрос: вы когда-нибудь проектировали собственную архитектуру набора команд (ISA), создавали на FPGA процессор на основе этой ISA и собирали для него компилятор? Запускали ли вы операционную систему на этом процессоре?

А у нас это получилось.

В этом посте я расскажу о своей учёбе в 2015 году, о четырёх месяцах создания самодельного CPU на самодельной архитектуре набора команд RISC, создании самодельного тулчейна C и портировании на этот процессор Unix-подобной ОС Xv6.

Процессорный эксперимент в Токийском университете


Всё это делалось в рамках студенческого экспериментального проекта под названием CPU Experiment. Давайте начнём с того, что же такое CPU experiment.
Читать дальше →
Всего голосов 44: ↑44 и ↓0 +44
Просмотры 13K
Комментарии 12

5 алгоритмов регрессии в машинном обучении, о которых вам следует знать

Блог компании VK Алгоритмы *Машинное обучение *
Перевод

Источник: Vecteezy

Да, линейная регрессия не единственная

Быстренько назовите пять алгоритмов машинного обучения.

Вряд ли вы назовете много алгоритмов регрессии. В конце концов, единственным широко распространенным алгоритмом регрессии является линейная регрессия, главным образом из-за ее простоты. Однако линейная регрессия часто неприменима к реальным данным из-за слишком ограниченных возможностей и ограниченной свободы маневра. Ее часто используют только в качестве базовой модели для оценки и сравнения с новыми подходами в исследованиях.

Команда Mail.ru Cloud Solutions перевела статью, автор которой описывает 5 алгоритмов регрессии. Их стоит иметь в своем наборе инструментов наряду с популярными алгоритмами классификации, такими как SVM, дерево решений и нейронные сети.
Читать дальше →
Всего голосов 31: ↑30 и ↓1 +29
Просмотры 23K
Комментарии 3

Пишем веб сервис на Python с помощью FastAPI

Python *Программирование *
Tutorial
image

Знаю, знаю, наверное вы сейчас думаете «что, опять?!».

Да, на Хабре уже неоднократно писали о фреймворке FastAPI. Но я предлагаю рассмотреть этот инструмент немного подробнее и написать API своего собственного мини Хабра без кармы и рейтингов, зато с блэкджеком и с тестами, аутентификацией, миграциями и асинхронной работой с БД.
Читать дальше →
Всего голосов 24: ↑23 и ↓1 +22
Просмотры 49K
Комментарии 27

Вычисления на GPU – зачем, когда и как. Плюс немного тестов

Блог компании Технологический Центр Дойче Банка Высокая производительность *Алгоритмы *GPGPU *Видеокарты
🔥 Технотекст 2020
Всем давно известно, что на видеокартах можно не только в игрушки играть, но и выполнять вещи, никак не связанные с играми, например, нейронную сеть обучить, криптовалюту помайнить или же научные расчеты выполнить. Как так получилось, можно прочитать тут, а я хотел затронуть тему того, почему GPU может быть вообще интересен рядовому программисту (не связанному с GameDev), как подступиться к разработке на GPU, не тратя на это много времени, принять решение, нужно ли вообще в эту сторону смотреть, и «прикинуть на пальцах», какой профит можно получить. 


Читать дальше →
Всего голосов 33: ↑33 и ↓0 +33
Просмотры 52K
Комментарии 29

Теория графов в машинном обучении для самых маленьких

Алгоритмы *Big Data *Машинное обучение *Искусственный интеллект
Из песочницы

Сложность представления данных для глубокого обучения растет с каждым днем. Нейронные сети на основе данных в виде графа (Graph Neural Network, GNN) стали одним из прорывов последних лет. Но почему именно графы набирают все большую популярность в машинном обучении?


Конечной целью моего повествования является общее представление графов в приемах машинного обучения. Статья не претендует на научную работу, которая в полной мере описывает всю мощь представления графов, а лишь знакомит читателя с этим удивительным и сложным миром. Публикация отлично подойдет, как для закаленных в боях профессионалов, которые еще не знакомы с представлением графов в глубоком обучении, так и для новичков в этой сфере.

Читать дальше →
Всего голосов 13: ↑12 и ↓1 +11
Просмотры 19K
Комментарии 3

Пережевывая логистическую регрессию

Python *Математика *Машинное обучение *Учебный процесс в IT Искусственный интеллект
Tutorial


В этой статье, мы будем разбирать теоретические выкладки преобразования функции линейной регрессии в функцию обратного логит-преобразования (иначе говорят, функцию логистического отклика). Затем, воспользовавшись арсеналом метода максимального правдоподобия, в соответствии с моделью логистической регрессии, выведем функцию потерь Logistic Loss, или другими словами, мы определим функцию, с помощью которой в модели логистической регрессии подбираются параметры вектора весов $\vec{w}$.

План статьи:

  1. Повторим о прямолинейной зависимости между двумя переменными
  2. Выявим необходимость преобразования функции линейной регрессии $ f(w,x_i) = \vec{w}^T \vec{x_i}$ в функцию логистического отклика $\sigma(\vec{w}^T \vec{x_i}) = \frac{1}{1+e^{-\vec{w}^T \vec{x_i}}}$
  3. Проведем преобразования и выведем функцию логистического отклика
  4. Попытаемся понять, чем плох метод наименьших квадратов при подборе параметров $\vec{w}$ функции Logistic Loss
  5. Используем метод максимального правдоподобия для определения функции подбора параметров $\vec{w}$:

    5.1. Случай 1: функция Logistic Loss для объектов с обозначением классов 0 и 1:

    $L_{log}(X,\vec{y},\vec{w}) = \sum\limits_{i=1}^n(-y_i \mkern 2mu log_e \mkern 5mu \sigma(\vec{w}^T \vec{x_i}) - (1-y_i) \mkern 2mu log_e \mkern 5mu (1 - \sigma(\vec{w}^T \vec{x_i})) ) \rightarrow min$



    5.2. Случай 2: функция Logistic Loss для объектов с обозначением классов -1 и +1:

    $L_{log}(X,\vec{y},\vec{w}) = \sum\limits_{i=1}^n \mkern 2mu log_e \mkern 5mu (1+e^{-y_i\vec{w}^T\vec{x_i}}) \rightarrow min$

Читать дальше →
Всего голосов 10: ↑10 и ↓0 +10
Просмотры 26K
Комментарии 20

Нейросети. Куда это все движется

Машинное обучение *Исследования и прогнозы в IT Искусственный интеллект Будущее здесь

Статья состоит из двух частей:


  1. Краткое описание некоторых архитектур сетей по обнаружению объектов на изображении и сегментации изображений с самыми понятными для меня ссылками на ресурсы. Старался выбирать видео пояснения и желательно на русском языке.
  2. Вторая часть состоит в попытке осознать направление развития архитектур нейронных сетей. И технологий на их основе.

Понимать архитектуры нейросетей непросто


Рисунок 1 – Понимать архитектуры нейросетей непросто


Все началось с того, что сделал два демонстрационных приложения по классификации и обнаружению объектов на телефоне Android:


  • Back-end demo, когда данные обрабатываются на сервере и передаются на телефон. Классификация изображений (image classification) трех типов медведей: бурого, черного и плюшевого.
  • Front-end demo, когда данные обрабатываются на самом телефоне. Обнаружение объектов (object detection) трех типов: фундук, инжир и финик.
Читать дальше →
Всего голосов 39: ↑37 и ↓2 +35
Просмотры 35K
Комментарии 50

Как работает видеокодек. Часть 2. Что, для чего, как

Блог компании Edison Программирование *Алгоритмы *Визуализация данных Учебный процесс в IT
Перевод

Первая часть: Основы работы с видео и изображениями




Kodek's History

Что? Видеокодек — это часть программного/аппаратного обеспечения, сжимающая и/или распаковывающая цифровое видео.

Для чего? Невзирая на определённые ограничения как по пропускной способности так
и по количеству места для хранения данных, рынок требует всё более качественного видео. Припоминаете, как в прошлом посте мы подсчитали необходимый минимум для 30 кадров в секунду, 24 бита на пиксель, с разрешение 480x240? Получили 82,944 Мбит/с без сжатия. Сжатие — это пока единственный способ вообще передавать HD/FullHD/4K на телевизионные экраны и в Интернет. Как это достигается? Сейчас кратко рассмотрим основные методы.
Читать дальше →
Всего голосов 47: ↑46 и ↓1 +45
Просмотры 31K
Комментарии 15

Как работает видеокодек. Часть 1. Основы

Блог компании Edison Программирование *Алгоритмы *Визуализация данных Учебный процесс в IT
Перевод

Вторая часть: Принципы работы видеокодека




Любое растровое изображение можно представить в виде двумерной матрицы. Когда речь заходит о цветах, идею можно развить, рассматривая изображение в виде трехмерной матрицы, в которой дополнительные измерения используются для хранения данных по каждому из цветов.

Если рассматривать итоговый цвет как комбинацию т.н. основных цветов (красного, зеленого и синего), в нашей трёхмерной матрице определяем три плоскости: первая для красного цвета, вторая для зеленого и последняя для синего.
3D матрица RGB

Будем называть каждую точку в этой матрице пикселем (элементом изображения). Каждый пиксель содержит информацию об интенсивности (обычно в виде числового значение) каждого цвета. Например, красный пиксель означает, что в нём 0 зеленого цвета, 0 синего и максимум красного. Пиксель розового цвета может быть сформирован с помощью комбинации трех цветов. Используя числовой диапазон от 0 до 255, розовый пиксель определяется как Красный = 255, Зелёный = 192 и Синий = 203.
Всего голосов 58: ↑58 и ↓0 +58
Просмотры 38K
Комментарии 13

Как проходят секции по машинному обучению на собеседованиях в Яндекс

Блог компании Яндекс Машинное обучение *Управление разработкой *Карьера в IT-индустрии Интервью

Каждый сервис компании Яндекс во многом основан на анализе данных и методах машинного обучения. Они требуются и для ранжирования результатов веб-поиска, и для поиска по картинкам, и для формирования рекомендательных блоков. Машинное обучение позволяет нам создавать беспилотные автомобили и голосовых ассистентов, уменьшать время бесполезного простоя для таксистов и уменьшать время ожидания для их клиентов. Все приложения и не перечислить!


Поэтому мы всегда испытываем потребность в специалистах по анализу данных и машинному обучению. Одним из важнейших этапов собеседования в Яндекс для них является общая секция по машинному обучению, о которой я и расскажу в этой статье. Пример модельной задачи для этой секции и возможного содержания ответа по ней я разобрал в видео, которое недавно стало доступно на YouTube. В этой статье я подробнее расскажу о том, чего мы ждём от сильного кандидата на такой секции и почему мы сформулировали именно такие критерии.


image

Всего голосов 36: ↑29 и ↓7 +22
Просмотры 24K
Комментарии 7

Deep Learning vs common sense: разрабатываем чат-бота

Блог компании Конференции Олега Бунина (Онтико) Алгоритмы *Машинное обучение *Искусственный интеллект Natural Language Processing *
Чем больше пользователей у вашего сервиса, тем выше вероятность, что им понадобится помощь. Чат с техподдержкой — очевидное, но довольно дорогое решение. Но если применить технологии машинного обучения, можно неплохо сэкономить.

Отвечать на простые вопросы сейчас может и бот. Более того, чат-бота можно научить определять намерения пользователя и улавливать контекст так, чтобы он мог решить большинство проблем пользователей без участия человека. Как это сделать, помогут разобраться Владислав Блинов и Валерия Баранова — разработчики популярного помощника Олега.



Двигаясь от простых методов к более сложным в задаче разработки чат-бота, разберем вопросы практической реализации и посмотрим, какой прирост качества можно получить и сколько это будет стоить.
Всего голосов 37: ↑35 и ↓2 +33
Просмотры 12K
Комментарии 2

Чат-боты — отстой

Блог компании Инфосистемы Джет Алгоритмы *Машинное обучение *
Перевод


Друзья, мы предлагаем вашему вниманию сокращённый перевод любопытного выступления, посвящённого проблематике создания чат-ботов: каковы особенности этой задачи, какие трудности встают на пути разработчиков и как их можно решать. А ещё мы попросили прокомментировать этот материал эксперта Центра машинного обучения «Инфосистемы Джет». Его мнение вы найдёте в конце статьи.
Читать дальше →
Всего голосов 40: ↑34 и ↓6 +28
Просмотры 15K
Комментарии 12

Галерея лучших блокнотов по ML и Data Science

Python *Data Mining *Big Data *Машинное обучение *
Привет, читатель.

Представляю пост который идёт строго (!) в закладки и передаётся коллегам. Он с подборкой примечательных файлов формата Jupyter Notebook по Machine Learning, Data Science и другим сферам, связанным с анализом данных. Эти блокноты Jupyter, будут наиболее полезны специалистам по анализу данных — как обучающимся новичкам, так и практикующим профи.

image

Итак, приступим.

Вводные курсы в Jupyter Notebook


Читать дальше →
Всего голосов 41: ↑34 и ↓7 +27
Просмотры 30K
Комментарии 7

Аппаратное ускорение глубоких нейросетей: GPU, FPGA, ASIC, TPU, VPU, IPU, DPU, NPU, RPU, NNP и другие буквы

Big Data *Машинное обучение *Компьютерное железо Научно-популярное Искусственный интеллект


14 мая, когда Трамп готовился спустить всех собак на Huawei, я мирно сидел в Шеньжене на Huawei STW 2019 — большой конференции на 1000 участников — в программе которой были доклады Филипа Вонга, вице-президента по исследованиям TSMC по перспективам не-фон-неймановских вычислительных архитектур, и Хенга Ляо, Huawei Fellow, Chief Scientist Huawei 2012 Lab, на тему разработки новой архитектуры тензорных процессоров и нейропроцессоров. TSMC, если знаете, делает нейроускорители для Apple и Huawei по технологии 7 nm (которой мало кто владеет), а Huawei по нейропроцессорам готова составить серьезную конкуренцию Google и NVIDIA.

Google в Китае забанен, поставить VPN на планшет я не удосужился, поэтому патриотично пользовался Яндексом для того, чтобы смотреть, какая ситуация у других производителей аналогичного железа, и что вообще происходит. В общем-то за ситуацией я следил, но только после этих докладов осознал, насколько масштабна готовящаяся в недрах компаний и тиши научных кабинетов революция.

Только в прошлом году в тему было вложено больше 3 миллиардов долларов. Google уже давно объявил нейросети стратегическим направлением, активно строит их аппаратную и программную поддержку. NVIDIA, почувствовав, что трон зашатался, вкладывает фантастические усилия в библиотеки ускорения нейросетей и новое железо. Intel в 2016 году потратил 0,8 миллиарда на покупку двух компаний, занимающихся аппаратным ускорением нейросетей. И это при том, что основные покупки еще не начались, а количество игроков перевалило за полсотни и быстро растет.


TPU, VPU, IPU, DPU, NPU, RPU, NNP — что все это означает и кто победит? Попробуем разобраться. Кому интересно — велкам под кат!
Читать дальше →
Всего голосов 168: ↑168 и ↓0 +168
Просмотры 67K
Комментарии 116

Реставрируем фотографии с помощью нейросетей

Блог компании VK Алгоритмы *Обработка изображений *Машинное обучение *


Всем привет, я работаю программистом-исследователем в команде компьютерного зрения Mail.ru Group. Ко Дню Победы в этом году мы решили сделать проект по реставрации военных фотографий. Что такое реставрация фотографий? Она состоит из трех этапов:

  • находим все дефекты изображения: надломы, потертости, дырки;
  • закрашиваем найденные дефекты, основываясь на значениях пикселей вокруг них;
  • раскрашиваем изображение.

В этой статье я детально пройдусь по каждому из этапов реставрации и расскажу, как и где мы брали данные, какие сети мы учили, что у нас получилось, на какие грабли мы наступили.
Читать дальше →
Всего голосов 119: ↑118 и ↓1 +117
Просмотры 98K
Комментарии 43

Как не врать с помощью статистики: основы визуализации данных

Блог компании Pixonic Визуализация данных Графический дизайн *Аналитика мобильных приложений *Презентации


Не раз слышал мнение, что задача аналитиков — показать откровенно «грустные» цифры таким образом, будто всё идет по плану. Возможно, где-то так и происходит, но в геймдеве всё наоборот. Нам надо представить максимально объективные данные, чтобы в проекте принимались правильные решения. И сделать так, чтобы эти данные были поняты.

Часто это сложнее, чем привирать с помощью красивых графиков.

Поэтому я собрал несколько базовых принципов визуализации, которые применяю в работе (список источников в конце). Пригодится, если вы пишете отчеты, готовитесь к презентации или просто хотите донести смысл каких-то цифр. Главное: чтобы сделать хороший график, не нужно быть талантливым художником или виртуозно владеть matplotlib/ggplot2. Поехали.
Читать дальше →
Всего голосов 48: ↑45 и ↓3 +42
Просмотры 19K
Комментарии 18

NLP. Основы. Техники. Саморазвитие. Часть 2: NER

Блог компании ABBYY Машинное обучение *Искусственный интеллект Natural Language Processing *
Первую часть статьи об основах NLP можно прочитать здесь. А сегодня мы поговорим об одной из самых популярных задач NLP – извлечении именованных сущностей (Named-entity recognition, NER) – и разберем подробно архитектуры решений этой задачи.

image
Читать дальше →
Всего голосов 22: ↑20 и ↓2 +18
Просмотры 33K
Комментарии 3

Как Netflix использует Питон

Высокая производительность *Open source *Python *Машинное обучение *
Перевод


Поскольку многие из нас готовятся к конференции PyCon, мы хотели немного рассказать, как Python используется в Netflix. Мы применяем Python на всём жизненном цикле: от принятия решения, какие сериалы финансировать, и заканчивая работой CDN для отгрузки видео 148 миллионам пользователей. Мы вносим свой вклад во многие пакеты Python с открытым исходным кодом, некоторые из которых упомянуты ниже. Если что-то вас интересует, посмотрите наш сайт вакансий или ищите нас на PyCon.
Читать дальше →
Всего голосов 26: ↑25 и ↓1 +24
Просмотры 19K
Комментарии 1

Другой Github 2: машинное обучение, датасеты и Jupyter Notebooks

Блог компании VK Визуализация данных GitHub Машинное обучение *


Несмотря на то, что в интернете существует множество источников свободного программного обеспечения для машинного обучения, Github остается важным центром обмена информацией для всех типов инструментов с открытым исходным кодом, используемых в сообществе специалистов по машинному обучению и анализу данных.

В этой подборке собраны репозитории по машинному обучению, датасетам и Jupyter Notebooks, ранжированные по количеству звезд. В предыдущей части мы рассказывали о популярных репозиториях для изучения работ по визуализации данных и глубокому обучению.
Читать дальше →
Всего голосов 47: ↑45 и ↓2 +43
Просмотры 18K
Комментарии 1
1

Информация

В рейтинге
Не участвует
Зарегистрирован
Активность