Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Обучение с подкреплением является одним из самых перспективных направлений машинного обучения. С его помощью искусственный интеллект сегодня способен решать широчайший спектр задач: от робототехники и видеоигр до моделирования поведения покупателей и здравоохранения. В этой вводной статье мы изучим главную идею reinforcement learning и с нуля построим собственного самообучающегося бота.
Недавно на хабре наткнулся на эту статью https://habrahabr.ru/post/342738/. И захотелось написать про word embeddings, python, gensim и word2vec. В этой части я постараюсь рассказать о обучении базовой модели w2v.
В современном мире нас окружают «умные» устройства, в том или ином виде представляющие собой маленький компьютер. С точки зрения интеграции с современным оборудованием, будь то бытовая электроника и умные дома, медицинское и банковское оборудование, развлекательные системы и промышленное оборудование — все это представляет собой встраиваемые системы (embedded-устройства).
«Умные» гаджеты очень плотно влились в нашу жизнь, и их число из года в год растёт благодаря их низкой стоимости, удобству и простоте в использовании, в том числе через Интернет. Однако за рядом плюсов скрываются минусы, невидимые на первый взгляд рядовому пользователю.
В интернетах не прекращается хайп вокруг чат-ботов — в частности Telegram — благодаря шуму в СМИ, неоспоримых достоинствах платформы, политике продвижения, средствам разработки и т.д. Смотришь новости: ну жизни нет без чат-ботов! Да если их не будет — поезда с рельс сойдут, упадут самолеты, погибнут люди от тоски, когда не смогут найти картинки с котиками. Но давайте положим руку на сердце: когда последний раз вы что-то заказывали в интернет магазине через чат-бот?
Всем привет, меня зовут Илья, я занимаюсь компьютационной биологией и биохимией, в свободное время я заставляю нейросети страдать ерундой.
Основываясь на аналогичных проектах (названия британских деревень, названия мест в Орегоне, названия различных цветов и их RGB), я решил научить нейросеть создавать названия несуществующих населенных пунктов
В качестве нейросети я решил воспользоваться torch-rnn, которую достаточно легко установить и настроить. Список городов и сел я нашел тут (можно скачать все в формате csv). С csv пришлось немного повозиться, чтобы привести ее к utf-8, после чего я запихнул ее в нейросеть и оставил на пару часов. Когда тренировка модели закончилась я взял небольшой сампл и получил следующий результат:
В продолжение предыдущих статей о применении python для построения собственной scada системы, хотелось бы описать способ организации обмена между устройствами и вывод данных посредством json — текстового формата обмена данными. В данном случае будем использовать клиентские части modbusTCP и OPCUA библиотек. В итоге у нас получится http сервер, работающий в качестве master для подчиненных устройств, которые в свою очередь работают в режиме slave.
Приветствую коллеги! Пришло время продолжить наш спонтанный мини цикл статей, посвящённый основам машинного обучения и анализа данных. В прошлый раз мы разбирали с Вами задачку применения линейной регрессии к открытым данным правительства Москвы, а в этот раз данные тоже открыты, но их уже пришлось собирать вручную. Итак, сегодня мы с Вами поднимем животрепещущую тему – обращения граждан в органы исполнительной власти Москвы, нас с вами сегодня ждет: краткое описание набора данных, примитивный анализ данных, применение к ним модели линейной регрессии, а также краткая отсылка к учебным курсам для тех, кто совсем ничего не поймет из материала статьи. Ну и конечно же останется пространство для самостоятельного творчества. Напомню, что наша статья рассчитана в первую очередь на начинающих любителей Python и его распространённых библиотек из области DataScience. Готовы? Тогда, милости прошу под кат.
В предыдущей статье я описал несколько алгоритмов эволюционных стратегий (evolution strategies, ES), помогающих оптимизировать параметры функции без необходимости явно вычислять градиенты. При решении задач обучения с подкреплением (reinforcement learning, RL) эти алгоритмы можно применять для поиска подходящих наборов параметров модели для агента нейросети (neural network agent). В этой статье я расскажу об использовании ES в некоторых RL-задачах, а также опишу методы поиска более стабильных и устойчивых политик.
При изучении технологий Deep Learning я столкнулся с нехваткой относительно простых примеров, на которых можно относительно легко потренироваться и двигаться дальше. В данном примере мы построим рекуррентную нейронную сеть, которая получив на вход текст романа Толстого «Анна Каренина», будет генерировать свой текст, чем-то напоминающий оригинал, предсказывая, какой должен быть следующий символ. Структуру изложения я старался делать такой, чтобы можно было повторить все шаги новичку, даже не понимая в деталях, что именно происходит внутри этой сети. Профессионалы Deep Learning скорее всего не найдут тут ничего интересного, а тех, кто только изучает эти технологии, прошу под кат.
Доброго всем! Мы тут потихоньку начали исследовать новое совсем для нас направление для обучения — блокчейны и нашли то, что оказалось интересным в рамках нашего курса по Python, в том числе. Чем, собственно, и хотим поделиться с вами.
Мне часто приходится делать небольшие сервера на tornado. В каких-то проектах нужна поддержка работы с redis, в каких-то нет. В других надо рендерить ReactJS. И во всех нужно логирование. Для начала я поднял локальный pypi репозитарий, собрал свои наработки в питоний пакет и радовался жизни. Достаточно было установить пакет, импортировать из него классы, отнаследоваться и радостно пилить код дальше.
Я использовал шум Перлина для создания эффекта тумана и главного экрана в Under Construction. Я твитнул о моих усилиях по оптимизации алгоритма, и несколько людей ответили, что они не понимают, как работает шум Перлина и что это на самом деле такое.
Признаюсь, что я (немного) понимаю шум Перлина прежде всего потому, что я реализовывал его ранее, и несколько дней ушло на погружение в неуклюжие объяснения полдюжины разработчиков, более заинтересованных в показе собственных демок, нежели в реальном объяснении. Несколько полезных ресурсов, которые я нашел, часто содержали ошибки и не давали мне интуитивного чувства понимания, как и почему оно все-таки работает.
В октябре команда облачного сервиса Okdesk приняла участие в пензенском хакатоне, в рамках которого мы разработали "коробочного" Telegram-бота для Okdesk. Бот позволит клиентам сервисных компаний отправлять заявки на обслуживание, переписываться по заявками и ставить оценки выполнению заявок не выходя из любимого мессенджера.
Здравствуйте! В связи с вопросами читателей моей публикации [1] касательно условий возбуждения автоколебаний в механической системе, я решил описать явление возникновения и поддержания автоколебаний подробно, выделив основные области возникновения и применения автоколебаний. В википедии автоколебания объясняют так [2]: Незатухающие колебания в диссипативной динамической системе с нелинейной обратной связью, поддерживающиеся за счёт энергии постоянного, то есть непериодического внешнего воздействия. Автоколебания отличаются от вынужденных колебаний тем, что последние вызваны периодическим внешним воздействием и происходят с частотой этого воздействия, в то время как возникновение автоколебаний и их частота определяются внутренними свойствами самой автоколебательной системы. При этом частота становится почти равной резонансной.
Хочу поделиться своим опытом классификации пользователей социальной сети по их комментариям на два класса по складу ума: гуманитарный или технический. В данной статье не будут использоваться последние достижения глубокого обучения, но будет разобран завершенный проект по классификации текстов: от поиска подходящих данных до предсказаний. В конце будет представлено веб-приложение, в котором вы сможете проверить себя.
Это небольшое продолжение предыдущей статьи, где рассматривались основы синтаксического анализа с помощью пакета Natural Language Toolkit (сокращенно, NLTK). Как и в прошлой статье, в этой я буду сопровождать примеры кодом на языке Python (версии 2.7).
Хорошо спроектированная программа состоит из объектов, отвечающих принципу единственной обязанности. Такие объекты постоянно “общаются” друг с другом, и поэтому зависимость между ними неизбежна. Но эту зависимость можно свести к минимуму с помощью: внедрения зависимости (dependency injection), использования именованных параметров и изоляции внешних сообщений. Об этих методах пойдет речь в статье.
В этой статье я покажу, как написать рудиментарный, нативный x86-64 just-in-time компилятор (JIT) на CPython, используя только встроенные модули. Код предназначен для UNIX-систем, таких как macOS и Linux, но его должно быть легко транслировать на другие системы, типа Windows. Весь код опубликован на github.com/cslarsen/minijit. Цель — сгенерировать в рантайме новые версии нижеприведённого ассемблерного кода и выполнить их.
Разбираемся как браузер общается с веб сервером с помощью языка Python.