1. Важное качество специалиста по машинному обучению

    Может сложиться впечатление, будто самое важное качество специалиста по машинному обучению – знать как много больше разных методов и хорошо разбираться в математике. Но на практике успеха обычно добивается тот, кто правильно применяет широко известный алгоритм, а не прибегает к запутанному алгоритму, толком не понимая, как он работает. Для правильного...
  2. Простая самописная нейросеть на Питоне

    Немного самодеятельности в попытке кратко описать нейросеть на Питоне без использования специализированных библиотэк. К каждому новому листингу добавляет код предыдущего листинга, то есть он следует по мере заполнения. Создаём двуслойную нейросеть (входной слой не берется при подсчете слоев). 1. Создаем класс нейросети в Питоне 2. Добавляем функцию прямого прохода...
  3. Нейросети простыми словами

    Хорошо, когда данные можно описать понятными для алгоритма параметрами, но это не всегда возможно. Например, как в случае с голосом, изображением и текстом. К ним применяют иные методы, которые называются искусственными нейронными сетями. Обучившись на массиве предварительных данных, они обретают способность самостоятельно подбирать для себя признаки правильного ответа. Например, «посмотрев»...
  4. Как выбирать алгоритмы для машинного обучения

    Разновидности машинного обучения Обучение с учителем Алгоритмы обучения с учителем делают прогнозы на основе набора примеров. Так, чтобы предсказать цены в будущем, можно использовать курс акций в прошлом. Каждый пример, используемый для обучения, получает свою отличительную метку значения, в данном случае это курс акций. Алгоритм обучения с учителем ищет закономерности...
  5. Распознавание образов в R

    Это подробная инструкция по распознаванию образов в R с использованием глубокой сверточной нейронной сети, предоставляемой пакетом MXNet. В этой статье приведен воспроизводимый пример, как получить 97,5% точность в задаче распознавания лиц на R. Предисловие Мне кажется, кое-какое предисловие все же нужно. Я пишу эту инструкцию исходя из двух соображений. Первое — предоставить всем...
  6. Гид по свёрточным нейронным сетям

    Введение Оригинал на английском здесь. Свёрточные нейронные сети (СНС). Звучит как странное сочетание биологии и математики с примесью информатики, но как бы оно не звучало, эти сети — одни из самых влиятельных инноваций в области компьютерного зрения. Впервые нейронные сети привлекли всеобщее внимание в 2012 году, когда Алекс Крижевски благодаря...
  7. Классификация и типы нейронных сетей

    Можно провести следующую классификацию нейронных сетей: Характер обучения Классификация нейронных сетей по характеру обучения делит их на: нейронные сети, использующие обучение с учителем; нейронные сети, использующие обучение без учителя. Рассмотрим это подробнее. Нейронные сети, использующие обучение с учителем. Обучение с учителем предполагает, что для каждого входного вектора существует целевой вектор,...
  8. Фреймворки для машинного обучения

    Apache Spark MLlib Apache Spark больше всего известен благодаря своей причастности к семейству Hadoop. Но этот фреймворк для обработки данных внутри памяти (in-memory) появился вне Hadoop, и до сих пор продолжает зарабатывать себе репутацию за пределами этой экосистемы. Spark превратился в привычный инструмент для машинного обучения благодаря растущей библиотеке алгоритмов,...
  9. Почему ошибаются алгоритмы машинного обучения

    Мы часто слышим о том, как очередной сложный алгоритм искусственного интеллекта начал ошибаться или стал следовать предрассудкам, которым машины не должны быть подвержены. Почему так происходит? Из-за чего появляются эти ложные положительные и отрицательные ответы и так ли это важно? Для начала давайте определим три термина из Матрицы смешения: точность,...
  10. Бесплатные программы для глубинного обучения

    Фреймворки, библиотеки программ и отдельные программы для глубинного обучения. Apache SINGA BigDL Caffe Deeplearning4j Dlib Keras MatConvNet Microsoft Cognitive Toolkit MXNet OpenNN TensorFlow Theano Torch И ещё несколько вариантов (часть из них могут быть платными):   adnn – Javascript neural networks Blocks – Theano framework for building and training neural networks Caffe2 –...

Data Scientist # 1

Машинное обучение, большие данные, наука о данных, анализ данных, цифровой маркетинг, искусственный интеллект, нейронные сети, глубокое обучение, data science, data scientist, machine learning, artificial intelligence, big data, deep learning

Данные — новый актив!

Эффективно управлять можно только тем, что можно измерить.
Copyright © 2016-2021 Data Scientist. Все права защищены.