Data Science | Machinelearning [ru]

Новый метод позволяет внедрять ИИ в бытовые приборы Исследователи из Университета Юты в США представили модель, которая внедряет искусственный интеллект (ИИ) в любое устройство. Для этого не нужны сложные вычисления. Новая модель позволит исследователям внедрять искусственный интеллект в бытовые приборы, которые работают с помощью встроенных технологий для взаимодействия друг с другом или с внешней средой («интернет вещей»). По предварительным данным, приборы повышают безопасность данных и их энергоэффективность.

⬆️ Правильный ответ ⬆️ Алгоритм, записанный на «понятном» компьютеру языке программирования, называется ПРОГРАММОЙ

Алгоритм, записанный на "понятном" компьютеру языке программирования, называется... Исполнителем алгоритмов - 2 👍 1% Программой - 151 👍👍👍👍👍👍👍👍 94% Листингом - 5 👍 3% Текстовкой - 2 👍 1% Протоколом алгоритма - 1 👍 1% 👥 161 человек уже проголосовал.

​​Метод опорных векторов (Support-Vector Machine) Техника SVM применяется для классификации объектов. Для этого используется концепция векторных пространств — математических структур, объединяющих множество векторов, с которым можно проводить операции сложения, вычитания и умножения. Для решения этой задачи каждая переменная (фактически, каждый объект, который нужно отнести к тому или иному классу) выражается в виде точки в n-мерном пространстве, где n — это количество характеристик, которыми вы располагаете. Координаты каждой точки обозначают соответствующие характеристики. Далее алгоритм с помощью метода опорных векторов находит гиперплоскость, которая пролегает точно между группами наших объектов. Поскольку таких гиперплоскостей может быть больше одной, необходимо определить такую, которая пролегает на максимально далеком расстоянии от каждого объекта. Очевидно, это обеспечивает наилучшую классификацию.

Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения 3-е издание. Эта книга представляет из себя курс, который за короткое время даст вам все необходимые базовые знания о геймдеве, разработке веб-приложений и визуализации данных. Сначала вы узнаете об основных принципах программирования: циклы, ветвления, списки, классы, словари. Вы научитесь грамотно разрабатывать программы и проводить тестирование кода. Далее вы сразу сможете применить полученные знания в 3 крупных проектах: шутер с динамической сложностью, обработка и визуализация большого объёма данных, и веб-приложение на Django, гарантирующее пользователям конфиденциальность.

​​Оверсемплинг и андерсемплинг Оверсемплинг и андерсемплинг используются в задачах классификации. Порой набор данных для классификации сильно сдвинут в одну сторону. Например, для класса 1 может быть 2000 примеров, а для класса 2 — всего 200. Это негативно повлияет на многие методы машинного обучения, которые используются для моделирования данных и составления предсказаний. Овер- и андерсемплинг нужны как раз для таких случаев. На обеих сторонах этой картинки синий класс содержит гораздо больше данных, чем оранжевый. В такой ситуации можно предпринять один из двух шагов для препроцессинга данных перед их использованием для обучения моделей. Андерсемплинг означает, что используется только часть данных большего класса. Это необходимо для поддержания распределения вероятности класса. Оверсемплинг означает, что создаются копии меньшего класса, чтобы сравнять его размер с большим классом. Копии делаются таким образом, чтобы поддерживать распределение меньшего класса.

Деревья принятия решений и случайные леса Один из самых распространённых алгоритмов машинного обучения. Используется в статистике и анализе данных для прогнозных моделей. Структура представляет собой “листья” и “ветки”. На “ветках” дерева решения записаны атрибуты, от которых зависит целевая функция, в “листьях” записаны значения целевой функции, а в остальных узлах – атрибуты, по которым различаются случаи. Чтобы классифицировать новый случай, надо спуститься по дереву до листа и выдать соответствующее значение. Цель состоит в том, чтобы создать модель, которая предсказывает значение целевой переменной на основе нескольких входных переменных. Полезные ссылки: sklearn.ensemble.RandomForestClassifier sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier Документация XGBoost Документация CatBoost

​​«Эмоциональный искусственный интеллект» Искусственный интеллект, традиционно призванный решать «рациональные» задачи, в последние годы обретает способности, присущие только человеку, а именно — распознавание и синтез эмоций и социального поведения. Для чего машинам эмоции? Как научить роботов воспринимать социальные сигналы и корректно на них реагировать? Сможет ли компьютер чувствовать людей лучше, чем это делаем мы сами? Все эти вопросы изучает область Affective Computing - как при помощи методов компьютерного зрения, машинного обучения и анализа естественного языка можно извлекать разнообразную информацию о человеке. Появившись более 20 лет назад, сегодня это направление включает исследователей со всего мира: лаборатории, создающие эмоциональный искусственный интеллект, есть в крупнейших университетах (MIT, Cambridge и др.) и корпорациях (Microsoft, Apple, Amazon). Поговорим о том, куда движется индустрия эмоционального искусственного интеллекта, какие прогнозы ее развития, какие препятствия стоят на пути внедрения технологий, и рассмотрим практические кейсы, которые есть уже сегодня. Источник: www.youtube.com

​​Если вы думали, что современные медицинские открытия совершаются только учеными-супергероями, то вот интересный факт: специалисты по Data Science тоже в этом замешаны. Аналитики работают с большим массивом данных и просто творят чудеса. Помогают делать прогнозы развития болезней и хирургических рисков во время операций, находить связь между видами рака и комбинацией генов, выявлять риск побочных эффектов от лекарств. И это далеко не все. Хотите окунуться в мир исследований? Тогда записывайтесь на факультет «Data Science в медицине» GeekBrains. Узнаете, как работать с научными данными и использовать машинное обучение и нейросети для решения сложных задач. Кстати, на факультете помогают с трудоустройством. А еще специалисты по Data Science весьма неплохо зарабатывают. Изучите новую специальность и станьте аналитиком-супергероем → https://geekbrains.ru/link/scdgRg

Условные случайные поля (CRFs) Они используются для моделирования последовательности, как RNN, и могут использоваться в сочетании с RNN. Они также могут быть использованы в других задачах структурированных прогнозирования, например, в сегментации изображения. CRF моделирует каждый элемент последовательности (допустим, предложение), таким образом, что соседи влияют на метку компонента в последовательности, а не на все метки, независимые друг от друга. Используйте CRF для связки последовательностей (в тексте, изображении, временном ряду, ДНК и т. д.). Полезная ссылка: sklearn-crfsuite Вводные гайды: Введение в условные случайные поля YouTube плейлист по условным случайным полям

​​Рекуррентные нейронные сети (RNNs) RNNs моделируют последовательности, применяя один и тот же набор весов рекурсивно к состоянию агрегатора в момент времени t и вход в момент времени t. Чистые RNN редко используются сейчас, но его аналоги, например, LSTM и GRU являются самыми современными в большинстве задач моделирования последовательности. LSTM, который используется вместо простого плотного слоя в чистой RNN. Используйте RNN для любой задачи классификации текста, машинного перевода, моделирования языка. Полезные ссылки: Модели и примеры, созданные с помощью TensorFlow Бенчмарк текстовой классификации в PyTorch Open-Source система перевода Вводные гайды: Глубокое обучение для обработки языка от Stanford Статьи по RNN Понимание LSTM

​​Ковариантная матрица (Covariance Matrix) Бивариантный анализ позволяет изучать взаимосвязи между парами переменных. Ковариантность, которая применяется в такой работе, помогает определить линейное направление изменений в таких моделях. Позитивная ковариантность означает, что увеличение или уменьшение одной переменной приводит к симметричному изменению другой. Отрицательная ковариантность свидетельствует об обратном изменении — увеличение одного параметра уменьшает второй, и наоборот. Определяя значение ковариантности, мы получаем показатель корреляции, который лежит в пределах от -1 до 1. Он объединяет в себе величину и направление линейной взаимосвязи двух переменных.

​​Регуляризация (Regularization) При создании аналитических моделей следует избегать двух крайностей — недообучения (underfitting) и переобучения (overfitting), В первом случае алгоритм делает поспешные выводы, во втором строит функцию слишком близко к исходным данным. Истина лежит посередине, и достичь ее помогает регуляризация. Для этого к целевой функции добавляются весовые коэффициенты. Они не позволяют функции «отвлекаться» на избыточные данные, обеспечивая нужный результат. Недообучение, оптимальный результат, переобучение.

​​Свёрточные нейронные сети Практически все современные достижения в области машинного обучения были достигнуты с помощью свёрточных нейронных сетей. Они используются для классификации изображений, обнаружения объектов или даже сегментации изображений. Изобретенные Яном Лекуном в начале 90-х годов, сети имеют сверточные слои, которые действуют как иерархические экстракторы объектов. Вы можете использовать их для работы с текстом (и даже для работы с графикой). Полезные ссылки: Интерактивная система обучения GPU c глубоким обучением TorchCV: библиотека видения PyTorch имитирует ChainerCV ChainerCV: библиотека для глубокого обучения и компьютерного зрения Документация Keras Вводные гайды: CNN для визуального распознавания Гайд для начинающих по CNN

​​Нейронные сети прямого распространения (Feed Forward Neural Networks) В основном, это многоуровневые классификаторы логистической регрессии. Многие слои весов разделены нелинейностями (sigmoid, tanh, relu + softmax и cool new selu). Также они называются многослойными перцептронами. FFNN могут быть использованы для классификации и “обучения без учителя” в качестве автоэнкодеров. FFNN можно использовать для обучения классификатора или извлечения функций в качестве автоэнкодеров. Полезные ссылки: sklearn.neural_network.MLPClassifier sklearn.neural_network.MLPRegressor Вводные гайды: FFNN Автоэнкодеры

Грандиозное судилище по факту злоупотребления искусственным интеллектом крупнейшими компаниями. Google, Deepmind, Alphabet, Facebook, Tesla, Nearalink, Сергей Брин, Ларри Пейдж, Марк Цукерберг, Илон Маск, Сандар Пичаи, PR Newswire и John Does. Это самый значительный и важный судебный процесс 21 века, и он оказывает влияние на весь мир. Генеральный директор и учредители Марк Цукерберг, Илон Маск, Сергей Брин, Ларри Пейдж и Сандар Пичаи также названы ответчиками вместе со своими компаниями. Машинный перевод статьи, источник указан внизу. Судьбу ответчиков вы можете проследить самостостоятельно. КРАТКИЕ ФАКТЫ Угроза человечеству с помощью неправомерного использования искусственного интеллекта, соучастия и помощи в физическом геноциде внутри Китая путем передачи технологий искусственного интеллекта, участия в культурном геноциде человечества и управления и программирования человеческой расы с помощью социальной инженерии с помощью кодирования ИИ и алгоритмической обработки биометрических данных ИИ. Это фаза 1 первого судебного процесса. Мы открыты для поддержки на глобальном уровне. У нас есть сеть, состоящая из тысяч человек по всему миру и десятков тысяч в Китае, которые являются свидетелями и пострадали в Китае из-за технологий и передачи данных ответчиками. Ниже приведены краткие сведения о соответствии федеральным делам, извлеченные из официального документа, поданного в Сан-Диего , Калифорния. Чтобы узнать подробности о финансовых, личных и корректирующих поведенческих требованиях, вы можете получить доступ к делу в базе данных федерального суда.

Философия Java Java нельзя понять, взглянув на него только как на коллекцию некоторых характеристик, - необходимо понять задачи этого языка как частные задачи программирования в целом. Эта книга - о проблемах программирования: почему они стали проблемами, и какой подход использует Java в их решении. Поэтому обсуждаемые в каждой главе черты языка неразрывно связаны с тем, как они используются для решения определенных задач. Эта книга, выдержавшая в оригинале не одно переиздание, за глубокое и поистине философское изложение тонкостей языка считается одним из лучших пособий для программирующих на Java.

​​SVM (Метод опорных векторов) SVM – линейная модель, такая как линейная/логистическая регрессия. Разница в том, что она имеет margin-based функцию потерь. Вы можете оптимизировать функцию потерь, используя методы оптимизации, например, L-BFGS или SGD. Одна уникальная вещь, которую могут выполнять SVM – это изучение классификаторов классов. SVM может использоваться для обучения классификаторов (даже регрессоров). Полезная ссылка: sklearn.svm.SVC Вводные гайды: Машина опорных векторов sklearn.linear_model.SGDClassifier

Как и зачем включают искусственный интеллект в веб-разработку Ведущие гиганты технологической индустрии используют технологию искусственного интеллекта несколькими способами. Такие компании, как Amazon, Microsoft, Facebook, Google и Apple, активно осваивают эту технологию.

Вокенизация — новый прорыв в области здравого смысла ИИ? Вокенизация — новый метод на основе неконтролируемого обучения, который позволяет масштабировать современные небольшие визуально-языковые наборы данных, подобные MS COCO, до размеров английской Википедии, то есть миллиардов записей. В сущности гигантские языковые модели учатся видеть мир.