Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras — самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части, в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике. Эта книга написана для людей с опытом программирования на R, желающих быстро познакомиться с глубоким обучением на практике, и является переложением бестселлера Франсуа Шолле «Глубокое обучение на Python», но использующим примеры на базе интерфейса R для Keras.

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.

Всем привет. Это моя юбилейная статья на Хабре. За почти 7 лет я написал 10 статей (включая эту), 8 из них — технические. Общее количество просмотров всех статей — около полумиллиона.
Основной вклад я внёс в два хаба: PHP и Серверное администрирование. Мне нравится работать на стыке этих двух областей, но сфера моих интересов гораздо шире.

Как и многие разработчики я часто пользуюсь результатами чужого труда (статьи на Хабре, код на гитхабе, ...), поэтому я всегда рад делиться с сообществом своими результатами в ответ. Написание статей — это не только возврат долга сообществу, но так же позволяет найти единомышленников, получить комментарии от профессионалов в узкой сфере и ещё больше углубить свои знания в исследуемой области.

Собственно эта статья об одном из таких моментов. В ней я опишу чем занимался почти всё своё свободное время за последние полгода. Кроме тех моментов, когда я ходил купаться в море через дорогу, смотрел сериалы или игрался в игры.

В данной статье обсуждаются методы, используемые при сборе данных с изображениями в музыкальном проекте со слайд-шоу. Возникли ограничения, вынудившие нас воспользоваться существующей базой данных изображений, а не изображениями, взятыми с Flickr. Тем не менее, в данной статье рассматриваются оба подхода, чтобы читатель мог научиться извлекать данные при помощи Flickr API.

Далее, поскольку качество значительной части изображений, собранных с Flickr, оказалось низким, было решено использовать изображения из существующих баз данных изображений. В частности, были собраны изображения из трех баз данных для психологических исследований.