🤫 Scikit-Learn: тонкие вопросы о реализации методов машинного обучения
Рассмотрим несколько с виду простых вопросов об алгоритмах машинного обучения и их реализации, на которые, однако, немногие смогут верно ответить (можете попробовать сами – не читая объяснений, также в посте приведены дополнительные вопросы специально оставленные без ответа).
Machine Learning | Big Data
Рассмотрим несколько с виду простых вопросов об алгоритмах машинного обучения и их реализации, на которые, однако, немногие смогут верно ответить (можете попробовать сами – не читая объяснений, также в посте приведены дополнительные вопросы специально оставленные без ответа).
Machine Learning | Big Data
Oemer (End-to-end OMR) – Комплексная система оптического распознавания музыки, построенная на основе моделей глубокого машинного обучения
Система способна распознавать и воспроизводить музыку по фотографиям нотных записей. Работает даже при неровных телефонных фотографиях
Machine Learning | Big Data
Система способна распознавать и воспроизводить музыку по фотографиям нотных записей. Работает даже при неровных телефонных фотографиях
Machine Learning | Big Data
🥂 Градиентный спуск в Matlab / Octave
Итак, немного о линейной регрессии. В мире машинного обучения это одно из наиболее часто используемых уравнений и не зря.
Machine Learning
Итак, немного о линейной регрессии. В мире машинного обучения это одно из наиболее часто используемых уравнений и не зря.
Machine Learning
💬 Выбираем инструмент для разметки текста (и не только!)
Рано или поздно перед любой компанией, которая хочет внедрить системы машинного обучения в свою инфрастуктуру, встает вопрос разметки данных.
Machine Learning
Рано или поздно перед любой компанией, которая хочет внедрить системы машинного обучения в свою инфрастуктуру, встает вопрос разметки данных.
Machine Learning
❤️ Интерпретация моделей и диагностика сдвига данных: LIME, SHAP и Shapley Flow
В этом обзоре мы рассмотрим, как методы LIME и SHAP позволяют объяснять предсказания моделей машинного обучения, выявлять проблемы сдвига и утечки данных, осуществлять мониторинг работы модели в production и искать группы примеров, предсказания на которых объясняются схожим образом.
Machine Learning
В этом обзоре мы рассмотрим, как методы LIME и SHAP позволяют объяснять предсказания моделей машинного обучения, выявлять проблемы сдвига и утечки данных, осуществлять мониторинг работы модели в production и искать группы примеров, предсказания на которых объясняются схожим образом.
Machine Learning
🌐 Нейронные сети для анализа индикаторов рынка
Нейронные сети успешно используются для решения широкого круга сложных задач науки и техники. Пример в этой статье использует Keras для построения нейронной сети, которая выполняет регрессию с несколькими выходами для прогнозирования цен на акции и золото. Вы настроите и обучите эту нейронную сеть, а затем оцените точность модели, используя среднюю абсолютную ошибку (MAE), как простейшую меру точности прогноза.
Machine Learning
Нейронные сети успешно используются для решения широкого круга сложных задач науки и техники. Пример в этой статье использует Keras для построения нейронной сети, которая выполняет регрессию с несколькими выходами для прогнозирования цен на акции и золото. Вы настроите и обучите эту нейронную сеть, а затем оцените точность модели, используя среднюю абсолютную ошибку (MAE), как простейшую меру точности прогноза.
Machine Learning
💬 Выбираем инструмент для разметки текста (и не только!)
Рано или поздно перед любой компанией, которая хочет внедрить системы машинного обучения в свою инфрастуктуру, встает вопрос разметки данных.
Machine Learning
Рано или поздно перед любой компанией, которая хочет внедрить системы машинного обучения в свою инфрастуктуру, встает вопрос разметки данных.
Machine Learning
🤽♀️ Rebooting ACGAN: Auxiliary Classifier GANs with Stable Training. 1 место в рейтинге CIFAR-10 для условной генерации изображений.
Почему обучение ACGAN становится нестабильным по мере роста количества классов в наборе данных? Во всем виноват градиентный взрыв из-за неограниченного размера входных векторов признаков и плохих возможностей классификации на ранней стадии обучения. Как избежать кросс-энтропию данных и создать GAN-сеть с перезагрузкой вспомогательного классификатора, чтобы уменьшить нестабильность и усилить модель ReACGAN. Тесты на устойчивость к выбору гиперпараметров, совместимость с различными архитектурами и дифференцируемыми дополнениями.
Machine Learning
Почему обучение ACGAN становится нестабильным по мере роста количества классов в наборе данных? Во всем виноват градиентный взрыв из-за неограниченного размера входных векторов признаков и плохих возможностей классификации на ранней стадии обучения. Как избежать кросс-энтропию данных и создать GAN-сеть с перезагрузкой вспомогательного классификатора, чтобы уменьшить нестабильность и усилить модель ReACGAN. Тесты на устойчивость к выбору гиперпараметров, совместимость с различными архитектурами и дифференцируемыми дополнениями.
Machine Learning
😝 Секреты генерирующего реферирования текстов
Эта статья посвящена основным современным моделям для генерирующего реферирования и генерации текста в целом: BertSumAbs, GPT, BART, T5 и PEGASUS, и их использованию для русского языка.
Machine Learning
Эта статья посвящена основным современным моделям для генерирующего реферирования и генерации текста в целом: BertSumAbs, GPT, BART, T5 и PEGASUS, и их использованию для русского языка.
Machine Learning
💻 Тихая революция и новый дикий запад в ComputerVision
Казалось бы, революция с Computer Vision уже была. В 2012 году выстрелили алгоритмы, основанные на сверточных нейронных сетях. Года с 2014 они дошли до продакшна, а года с 2016 заполонили все. Но...
Machine Learning
Казалось бы, революция с Computer Vision уже была. В 2012 году выстрелили алгоритмы, основанные на сверточных нейронных сетях. Года с 2014 они дошли до продакшна, а года с 2016 заполонили все. Но...
Machine Learning
🧘♂️ Реальные приложения SVM (машины опорных векторов)
Мы рассмотрим реальные приложения SVM, такие как распознавание лиц, распознавание рукописного ввода, классификация изображений, биоинформатика и т. д.
Machine Learning
Мы рассмотрим реальные приложения SVM, такие как распознавание лиц, распознавание рукописного ввода, классификация изображений, биоинформатика и т. д.
Machine Learning
🍷 Глубокие нейронные сети: 33 года назад и 33 года спустя
Читаем:
1) для развлечения, но 2) чтобы использовать упражнение в качестве тематического исследования природы прогресса в глубоком обучении.
Machine Learning
Читаем:
1) для развлечения, но 2) чтобы использовать упражнение в качестве тематического исследования природы прогресса в глубоком обучении.
Machine Learning
😜 Temporally-Consistent Surface Reconstruction using Metrically-Consistent Atlases. 1 место на ANIM в категории «Реконструкция поверхности»
Реконструкция поверхностей на базе неконтролируемых временных согласованных атласов, с переводом точек на каноническом представлении формы в метрически согласованные трехмерные местоположения на реконструированных поверхностях. Метод позволяет стимулировать развитие трехмерной реконструкции на основе видео, заменив расстояние фаски потерями на основе изображения.
Machine Learning
Реконструкция поверхностей на базе неконтролируемых временных согласованных атласов, с переводом точек на каноническом представлении формы в метрически согласованные трехмерные местоположения на реконструированных поверхностях. Метод позволяет стимулировать развитие трехмерной реконструкции на основе видео, заменив расстояние фаски потерями на основе изображения.
Machine Learning
😱 Few-Shot NER, или Как перестать размечать и начать жить
Современные методы, основанные на глубинном обучении, требуют от сотен до тысяч примеров для получения приемлемого качества в задачах NER. Сегодня мы разберем направление Few-Shot, которое позволяет решать данную задачу всего лишь на нескольких примерах, и поделимся результатами наших экспериментов.
Machine Learning
Современные методы, основанные на глубинном обучении, требуют от сотен до тысяч примеров для получения приемлемого качества в задачах NER. Сегодня мы разберем направление Few-Shot, которое позволяет решать данную задачу всего лишь на нескольких примерах, и поделимся результатами наших экспериментов.
Machine Learning