Как стать автором
Обновить
-5
0

Пользователь

Отправить сообщение

Нейросети могут оказаться проще, чем принято считать

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров19K

Нейросети отчасти будто подрывают традиционную теорию машинного обучения, которая сильно опирается на идеи теории вероятности и статистики. В чём же заключается загадка их успеха?

Исследователи показывают, что сети с бесконечным числом нейронов математически эквивалентны более простым моделям машинного обучения — ядерным методам. Поразительные результаты можно объяснить, если эта эквивалентность простирается дальше «идеальных» нейронных сетей. Подробности рассказываем к старту нашего флагманского курса по Data Science.

Читать далее
Всего голосов 37: ↑29 и ↓8+21
Комментарии6

Победа над раком с помощью информационных технологий

Время на прочтение41 мин
Количество просмотров14K

В этой статье мы изложим новую, пока ещё фантастическую, идею о том как с помощью информационных технологий можно победить рак. Быть может, полностью. Мир без рака возможен. В некой перспективе, близость которой зависит от нас.

Это лонгрид. Поэтому вначале будет оглавление, чтобы нетерпеливые могли нырнуть к самым горячим моментам: применяем IT-подход в биологии (пункт 4), наивная реализация контрольных сумм в ДНК (пункт 5.1), сложная реализация (пункт 5.2). Но перед комментированием желательно прочесть весь текст.

Идея пока ещё не обросла всеми нужными деталями для реализации. Предложения приветствуются. За найденные ошибки повышаю карму.
Поехали!
Всего голосов 30: ↑29 и ↓1+28
Комментарии57

Что покупать для глубокого обучения: личный опыт и советы использования GPU

Время на прочтение30 мин
Количество просмотров38K
Перевод статьи Тима Деттмерса, кандидата наук из Вашингтонского университета, специалиста по глубокому обучению и обработке естественного языка

Глубокое обучение (ГО) – область с повышенными запросами к вычислительным мощностям, поэтому ваш выбор GPU фундаментально определит ваш опыт в этой области. Но какие свойства важно учесть, если вы покупаете новый GPU? Память, ядра, тензорные ядра? Как сделать лучший выбор по соотношению цены и качества? В данной статье я подробно разберу все эти вопросы, распространённые заблуждения, дам вам интуитивное представление о GPU а также несколько советов, которые помогут вам сделать правильный выбор.

Статья написана так, чтобы дать вам несколько разных уровней понимания GPU, в т.ч. новой серии Ampere от NVIDIA. У вас есть выбор:

  1. Если вам не интересны детали работы GPU, что именно делает GPU быстрым, чего уникального есть в новых GPU серии NVIDIA RTX 30 Ampere – можете пропустить начало статьи, вплоть до графиков по быстродействию и быстродействию на $1 стоимости, а также раздела рекомендаций. Это ядро данной статьи и наиболее ценное содержимое.
  2. Если вас интересуют конкретные вопросы, то наиболее частые из них я осветил в последней части статьи.
  3. Если вам нужно глубокое понимание того, как работают GPU и тензорные ядра, лучше всего будет прочесть статью от начала и до конца. В зависимости от ваших знаний по конкретным предметам вы можете пропустить главу-другую.

Каждая секция предваряется небольшим резюме, которое поможет вам решить, читать её целиком или нет.
Читать дальше →
Всего голосов 31: ↑29 и ↓2+27
Комментарии15

Сверхскоростная съемка: 15 триллионов кадров в секунду

Время на прочтение13 мин
Количество просмотров18K


Каждую секунду вокруг нас протекает множество физических и химических процессов, которые крайне сложно зафиксировать. Сложность заключается не только в габаритах участвующих объектов, но и в скорости самих процессов. В современных исследованиях большую роль играет скоростная съемка, позволяющая запечатлеть сверхбыстрые динамические явления. Но даже у такой технологии есть свой предел, который утрировано можно обозначить кадрами в секунду. Ученые из университета Шэньчжэня (Китай) смогли создать исключительно оптическую систему, способную достичь 15 триллионов кадров в секунду. Какие техники и явления были использованы в данной разработке, что показали практические опыты, и где данное творение может найти свое применение? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых. Поехали.
Читать дальше →
Всего голосов 37: ↑36 и ↓1+35
Комментарии17

Чем нам запомнится CVPR 2020. Как конференция про компьютерное зрение переехала в онлайн

Время на прочтение10 мин
Количество просмотров2.4K

Привет! Я Валентин Хрульков — исследователь из команды Yandex Research. Мы регулярно посещаем отраслевые конференции, а после делимся на Хабре впечатлениями: кто из докладчиков запомнился, какие стенды невозможно было обойти стороной, чьи постеры привлекли больше всего внимания. 2020 год внёс существенные коррективы в привычное расписание: многие события были отменены и перенесены, однако организаторы некоторых из них рискнули попробовать новые форматы.


CVPR 2020 — это 7600 участников, 5025 работ, событий и взаимодействий, 1,497,800 минут дискуссий — и всё онлайн. Больше подробностей — под катом.



Читать дальше →
Всего голосов 15: ↑15 и ↓0+15
Комментарии0

Как Sherpaa перенесла нереалистичные ожидания венчурного капитала

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров960
Почему технологические инвесторы часто не понимают, что жестко регулируемые стартапы в сфере здравоохранения не растут так быстро, как интернет-компании.

В 2009 году восходила звезда Джея Паркинсона. Названный в СМИ «доктором будущего», Паркинсон создал инновационное приложение в стиле Facebook под названием Hello Health для общения врачей и пациентов. Затем быстрорастущий стартап Tumblr пригласил его разработать стратегию по части здоровья своих сотрудников. Тот разговор, в котором Паркинсон ратовал за переход на цифровые методы (вроде SMS) для общения с медиками, вдохновил его создать собственную компанию – Sherpaa.

В Sherpaa сотрудники компаний типа Tumblr получали e-mail и номер телефона для связи с врачом в любое время. В 2012 году, после выхода в эфире национального ТВ материала о простом, но эффективном подходе компании, Sherpaa смогла нанять своего первого опытного управленца. Не прошло полугода, как Паркинсон нанял еще одного нью-йоркского топ-менеджера с опытом работы с персоналом и привлек $1.85 млн. Все шло хорошо.

Менее чем через пять лет инвесторы Sherpaaa почти совсем разочаровались в компании, и Паркинсон был увязан в затянувшейся борьбе за ее спасение. Что случилось?
Читать дальше →
Всего голосов 4: ↑4 и ↓0+4
Комментарии5

Unreal Engine 5 задает новую планку игровой реалистичности

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров89K


Компания Epic Games впервые продемонстрировала возможности игрового движка Unreal Engine 5. Одной из главных целей его создания было достижение исключительной фотореалистичности, сравнимой только с AAA-блокбастерами и самой жизнью.

Unreal Engine 5 поддерживает ПК, Mac, консоли текущего и нового поколения, iOS и Android. Полноценный релиз движка ожидается в следующем году.

В новом движке выделяются две ключевые области:

  • Первая ― полностью динамическое глобальное освещение, мгновенно реагирующее на изменение сцены. Теперь нет необходимости ограничиваться игрой со статичным миром ― можно проводить итерации над ним чрезвычайно быстро. Новая система освещения носит название Lumen.
  • Вторая ― виртуализированная геометрия. С UE5 художникам не обязательно задумываться о подсчете полигонов или о том, сколько места в памяти системы они займут. Можно использовать ассеты кинематографичного качества в движке напрямую, загружать модели из ZBrush и данные фотограмметрии, не тратя время на оптимизацию уровней детализации или понижение качества для того, чтобы вписаться в нужную частоту кадров. Эта технология получила название Nanite.

Теперь рассмотрим все нововведения на примере игрового демо для PlayStation 5.
Всего голосов 91: ↑90 и ↓1+89
Комментарии250

Идея, взятая из физики, помогает ИИ работать в высших измерениях

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров11K

Законы физики не меняются от смены точки зрения. Однако эта идея помогает компьютерам распознавать определённые особенности в искривлённом пространстве высших измерений.




Компьютеры учатся водить автомобили, обыгрывают чемпионов мира в настольные игры, и даже пишут прозу. По большей части революция ИИ зиждется на возможностях одного типа искусственной нейронной сети, схема работы которой вдохновлена связанными друг с другом слоями нейронов в зрительной коре мозга млекопитающих. Так называемые «свёрточные нейронные сети» (СНС) оказались удивительно хорошо приспособленными к поиску закономерностей в двумерных данных – особенно в таких задачах компьютерного зрения, как распознавание рукописных слов или объектов на цифровых изображениях.

Но в применении к наборам данных, не сводимых к геометрии на плоскости – к примеру, к моделям неправильных форм, используемых в трёхмерной компьютерной анимации, к облакам точек, генерируемых робомобилями для разметки окружающего их мира – эта эффективная архитектура машинного обучения (МО) уже не так хорошо работает. В 2016 году появилась новая дисциплина, геометрическое глубокое обучение (ГГО), целью которой стало вывести СНС за пределы плоскости.
Читать дальше →
Всего голосов 17: ↑15 и ↓2+13
Комментарии1

Информация

В рейтинге
Не участвует
Зарегистрирован
Активность