Openbravo-rus.ru

Образование по русски
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Машинное обучение хабрахабр

Профессия Data Scientist: машинное обучение

Вы научитесь создавать аналитические системы и использовать алгоритмы машинного обучения, освоите работу с нейросетями. Наполните портфолио и получите престижную профессию.

Записаться на курс

  • Длительность 13 месяцев
  • Помощь в трудоустройстве
  • 7 курсов в одной программе
  • Доступ к курсу навсегда

На рынке не хватает специалистов по Data Science

  • 2 300 компаний сейчас ищут специалистов в Data Science & Machine Learning
  • 80 000 рублей зарплата начинающего специалиста

Данные сайта hh.ru

Кому подойдёт этот курс

Новичкам в IT

Вы получите базовые навыки по аналитике, статистике и математике, которые откроют путь к карьере в Data Science и Machine Learning.

Программистам

Вы прокачаете свои знания и навыки в программировании на Python. Научитесь использовать алгоритмы машинного обучения, решать бизнес-задачи — и усилите портфолио мощными проектами.

Менеджерам и владельцам бизнеса

Научитесь использовать данные для построения прогнозов и оптимизации бизнес-процессов и переведёте компанию на новый уровень.

Чему вы научитесь

Программировать на Python

Визуализировать данные

Работать с библиотеками и базами данных

Применять нейронные сети для решения реальных задач

Строить модели машинного обучения

Писать рекомендательные системы

От первого урока к работе мечты

Студенты и выпускники Skillbox получают индивидуальную поддержку от Центра карьеры на протяжении всего обучения — от помощи с выбором профессии до выхода на работу мечты. Вот как это происходит.

С каждым уроком ваш профессиональный уровень растёт и вы можете планировать карьеру уже во время обучения.

Реакция потенциального работодателя зависит от того, как вы подаёте себя в резюме. Мы дадим советы по его составлению и поможем написать резюме, подающее вас лучшим образом.

Выбираете лучшую вакансию

Мы экономим ваше время — подбираем подходящие вакансии и договариваемся об интервью с работодателем. Вам нужно только пройти собеседование.

Начинаете карьеру мечты

Вы успешно проходите собеседование, выходите на работу и сразу начинаете выполнять задачи.

Записаться на курс или получить бесплатную консультацию

Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

Ваша заявка успешно отправлена

Как проходит обучение

Изучаете тему

В курсе — практические видеоуроки.

Выполняете задания

В том темпе, в котором вам удобно.

Работаете с наставником

Закрепляете знания и исправляете ошибки.

Защищаете дипломную работу

И дополняете ею своё портфолио.

Программа

Вас ждут 7 курсов с разным уровнем сложности, знание которых можно приравнять к году работы.

  1. Аналитика. Начальный уровень
  1. Введение.
  2. Основы Python: базовые структуры данных.
  3. Основы Python: циклы и условия.
  4. Основы Python: функции.
  5. Основы Python: классы и объекты.
  6. Основы Python: исключения.
  7. Библиотека NumPy. Часть 1.
  8. Библиотека NumPy. Часть 2.
  9. Библиотека pandas. Часть 1.
  10. Библиотека pandas. Часть 2.
  11. Визуализация данных с помощью matplotlib.
  12. Чтение и запись данных.
  13. Введение в SQL.
  14. Работа со строками.
  1. Основы статистики и теории вероятностей.
  1. Основные концепции Machine Learning (ML).
  2. Жизненный цикл ML-проекта.
  3. Регрессия.
  4. Классификация.
  5. Кластеризация
  6. Дополнительные техники.
  7. Знакомство с Kaggle.
  1. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования.
  2. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты.
  3. Функции одной переменной, их свойства и графики.
  4. Интерполяция и полиномы.
  5. Аппроксимация и преобразования функций.
  6. Функции нескольких переменных, их свойства и графики.
  7. Линейные функции.
  8. Матрицы и координаты.
  9. Линейные уравнения.
  10. Производная функции одной переменной.
  11. Производная по направлению и градиент + частные производные.
  12. Линейная регрессия.
  13. Собственные векторы и значения. Определитель.
  14. Разложения матриц.
  1. Введение в нейронные сети.
  2. Обучение нейронных сетей.
  3. Нейронные сети на практике.
  4. Свёрточные нейросети для задачи классификации изображений.
  5. Семантическая сегментация. Часть 1. Слабая локализация и полносвёрточные нейросети (FCN).
  6. Семантическая сегментация. Часть 2. Продвинутые архитектуры FCN для семантической сегментации.
  7. Детектирование объектов.
  8. От дискриминативных моделей к генеративным. Style transfer.
  9. Генеративные состязательные сети.
  10. Введение в NLP.
  11. NLP на нейросетях. Рекуррентные нейросети, классификация текстов.
  12. NLP на нейросетях. Языковые модели, Attention, Transformer.
  13. Обучение с подкреплением. Q-Learning.
  14. Обучение с подкреплением. Deep Q-Learning.
  15. Ускорение и оптимизация нейронных сетей.
  16. Внедрение в DL моделей в Production.
  17. Рекомендательные системы.
  18. Вывод моделей машинного обучения в production, post production и мониторинг.
  1. Как стать первоклассным программистом.
  2. Как искать заказы на разработку.
  3. Личный бренд разработчика.
  4. Photoshop для программиста.
  5. Вёрстка email-рассылок. Советы на реальных примерах.
  6. The state of soft skills.
  7. Как мы создавали карту развития для разработчиков.
  8. Как общаться по email и эффективно работать с почтой.
  9. Повышение своей эффективности.
  10. Спор о первом языке программирования.
  11. Саморазвитие: как я не усидел на двух стульях и нашёл третий.
  12. Data-driven подход к продуктивности — инсайты из данных миллиона людей.
  1. IT Resume and CV.
  2. Job interview: questions and answers.
  3. Teamwork.
  4. Workplace communication.
  5. Business letter.
  6. Software development.
  7. System concept development and SRS.
  8. Design.
  9. Development and Testing.
  10. Deployment and Maintenance.

Уже учились на каком-то курсе из программы?

Скажите об этом менеджеру — за этот курс платить не придётся!

Получить полную программу курса и консультацию

Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

Машинное обучение хабрахабр

Об авторе: Андрей Беляев, технический директор (CTO) исследовательской компании Neurodata Lab.

Умные дома, самоуправляемые автомобили, роботы-помощники… Нас окружают инновационные технологии, в основе которых лежат алгоритмы, по своей специфике напоминающие работу человеческого мозга. Их называют по-разному: алгоритмы с использованием машинного обучения, глубокого обучения, а иногда и вовсе искусственный интеллект (ИИ).

В чем разница между этими названиями?

Все задачи, которые может решать человек или компьютер, можно условно разделить на две категории: рутинные и нерутинные.

К рутинным задачам можно отнести те, где достаточно просто найти универсальный путь решения: например, сложение чисел или измерение температуры воздуха.

Искусственным интеллектом сейчас принято называть все, что способно решать нерутинные задачи на уровне, близком к человеческому, а иногда и лучше. Такие задачи окружают нас везде. Камеры над дорогой вычисляют скорость автомобиля, распознают его знак и высылают штраф, а системы безопасности в метро и аэропортах находят преступников в толпе. Все это сегодня принято считать искусственным интеллектом, хотя в действительности алгоритмы, лежащие в основе каждой такой технологии, уникальны. И только некоторые используют машинное обучение.

Получается, что машинное обучение — это обучение ИИ

Искусственный интеллект — это название не какого-то отдельного алгоритма, но скорее группы методов, которыми пользуются для решения различного рода задач. Алгоритмы, которые используют подходы с обучением, являются лишь одной из подгрупп всего того множества алгоритмов, что принято называть искусственным интеллектом.

Машинное обучение — это подход, при котором алгоритм «учится» решать задачу. Один из самых простых примеров алгоритма, использующего машинное обучение, это классификация фотографий на те, где изображены кошки и те, где есть собаки:

Допустим, есть несколько тысяч фотографий кошек и несколько тысяч — собак. Эти данные можно загрузить в алгоритм и заставить его «учиться» отличать кошек от собак, «ругая» за ошибки в классификации и «поощряя» за правильные ответы. В зависимости от количества и качества вводных данных, а также от сложности используемого алгоритма после некоторого количества итераций с «наказанием» и «поощрением», получается обученный алгоритм, которой с разным качеством умеет отличать кошек и собак.

Применяя методы машинного обучения, эти же алгоритмы можно «натренировать» и для выполнения более сложных задач — таких как поиск людей на кадре, определение пола и возраста человека и т.д.

Такие алгоритмы можно научить решать задачи любой сложности?

Читать еще:  Тестировщик обучение спб

В теории — да. Но на практике мы сталкиваемся с большим количеством проблем, начиная от недостаточного количества данных для обучения, заканчивая невозможностью интерпретировать действия человека при решении такой же задачи. Получается, что невозможно построить алгоритм, который эти действия бы совершал. Хороший пример — автопилотируемый автомобиль. Научить машину держать полосу, входить в повороты и автоматически перестраивать маршрут, если на дороге ремонт, сравнительно несложно, потому что есть понимание, как вел бы себя человек (а значит, как должна вести себя машина) в таких ситуациях.

Однако научить автомобиль принимать решения в чрезвычайных ситуациях гораздо сложнее: проблема в том, что и самому человеку трудно понять, как именно надо поступать в том или ином экстренном случае. Поэтому человек не может показать алгоритмам примеры хорошего и плохого поведения для таких случаев.

А что насчет глубокого обучения? Чем оно отличается от машинного?

Как машинное обучение является подвидом искусственного интеллекта, так и глубокое обучение является подвидом машинного (см. картинку в начале статьи). В глубоком обучении используются те же подходы: алгоритму дают много данных и «ругают» его за ошибки. Разница здесь в том, что сами алгоритмы глубокого обучения устроены гораздо сложнее и часто используют более серьезные математические модели. Сейчас под алгоритмами глубокого обучения практически всегда подразумевают нейронные сети.

Нейронные сети? Как те, что в мозгу у человека?

Такое сравнение действительно часто используется. Нейросеть — это последовательность слоев, каждый из которых, в свою очередь, состоит из нейронов, и каждый выполняет свою роль. Есть нейроны (или группы нейронов), которые учатся выделять важные элементы на изображениях, например шерсть у кошки или собаки; есть те, которые учатся делать выводы, исходя из выделенных элементов — например, если у животного длинные лапы, то, скорее всего, это собака. Эти нейроны объединяются в группы (слои), а они превращаются в единую нейронную сеть.

И все же можно как-то сравнить процессы внутри нейросети с деятельностью мозга?

Некоторое количество идей, используемых в нейросетях, разработчики почерпнули из знаний об устройстве человеческого мозга. Одни из самых частых задач для нейросетей — это задачи, связанные с работой с изображениями. Для таких задач используют специальный тип нейросетей, внутри которых есть так называемые сверточные слои.

Если говорить упрощенно, смысл этих слоев в том, чтобы оценивать каждый элемент картинки (пиксель) не отдельно, а в группе с несколькими соседними, благодаря чему можно находить как базовые фигуры (линии, углы, и т.д.), так и объекты целиком. Примерно такой же процесс происходит и в человеческом мозге при обработке визуальной информации. После снятия всех возможных визуальных признаков в нейросети, как и в человеческом мозге, происходит анализ этих признаков, а затем принимается решение: видим мы, допустим, кошку или собаку.

А как происходит процесс обучения?

Процесс обучения алгоритма во многом напоминает процесс обучения человека. Как мы совершаем ошибки и учимся на них (например, что не стоит засовывать руку в кипящую воду), так и алгоритмы, использующие машинное обучение, совершают ошибки, за что получают штраф.

В качестве примера можно рассмотреть процесс обучения нейросети распознаванию лиц. Чтобы корректно обучить любую нейросеть, нужно сделать две вещи: собрать достаточное количество данных и определить, за что мы будем ее штрафовать. Применительно к этой задаче, необходимо собрать несколько десятков фотографий лиц для каждого из людей, которых надо определить, и штрафовать нейросеть за то, что предсказанный ею человек не совпадает с человеком на фотографии.

Что значит «поощрять» и «штрафовать» нейросеть?

С математической точки зрения нейросеть — это функция с большим количеством параметров. Штрафование этой функции за неверное определения лица — это когда мы, упрощенно говоря, корректируем работу функции таким образом, чтобы в будущем она меньше ошибалась. Соответственно, поощрение нейросети — это когда мы ее просто не штрафуем.

Во всех примерах вы рассказываете про конкретные задачи. А можно ли нейросеть научить думать, как человек?

Это уже скорее философский вопрос. Мыслительный процесс напрямую связан с наличием сознания. Нейронная сеть, как и любой другой алгоритм машинного обучения, по своей сути является лишь математической функцией, и умеет решать лишь одну конкретную задачу. Нейросеть, которую учили отличать кошек и собак, не сможет отличить медведя от слона, ведь она даже не знала, что такие существуют. Процессы же анализа данных, которые происходят в голове у человека, намного сложнее чем те, что происходят в нейросети, так что даже при наличии данных, сопоставимых по размеру с массивом информации, которую за жизнь получает человек, сегодня обучить нейросеть думать, как человек, невозможно.

Подписывайтесь и читайте нас в Яндекс.Дзене — технологии, инновации, эко-номика, образование и шеринг в одном канале.

Машинное обучение хабрахабр

Всего лишь неделю нужно для того, чтобы каждый из вас смог сам научиться программировать сверточные нейронные сети, которые торгуют не хуже этой*:

Основное отличие машинного обучения от традиционного программирования состоит в том, что в задачах классического программирования вы знаете некие правила и жестко программируете их в поведении программы; в задачах машинного обучения вы не знаете по каким конкретно правилам должна работать программа и позволяете моделям машинного обучения самим найти их. Если вы хотите создать торгового робота, обычно, вы сами ищете некоторые правила (например, пересечение скользяшек, MACD>80 при убывающей луне — покупаю 2 лота) и жестко задаете такое поведения в роботе, тестируете и, возможно, оптимизируете некоторые параметры, но почему бы не поручить само придумывание правил машине? Методы машинного обучения, в теории, могут сами выбрать индикаторы, разработать правила входа, выхода и оптимальный размер позиций. Да чего уж… они могут сами придумать индикаторы, паттерны, которые могут быть гораздо лучше чем то, что придумали до этого люди. Ведь так и случилось в сфере обработки изображений, нейронные сети научились выделять значимые признаки из изображений гораздо лучше, чем алгоритмы, придуманные людьми. Компьютер обыгрывает людей в шахматы — игру, знания для которой люди накапливали ни одну сотню лет. Станет ли алготрейдинг следующей сферой, где будет господствовать нейронные сети или какой другой метод машинного обучения?

Преимущество машин в обработке больших данных и нахождении в них закономерностей очевидно, но вдруг оказалось, что торговать в плюс для машинного обучения задача сложнее, чем различать китов по их хвостам, менять лица, считать и обводить тюленей на фото с вертолета. Так что да, можно гордиться, что у нас (трейдеров) очень сложная профессия. впрочем, с такой логикой выходит, что и дота интеллектуальней шахмат .

Вот вам цитата из заслуживающей прочтения книги Шолле «Глубокое обучение на Python»:

«Некоторые читатели наверняка захотят воспользоваться приемами, представленными здесь, для прогнозирования стоимости ценных бумаг на фондовом рынке (обменных курсов валют и т. д.). Рынки имеют совершенно иные статистические характеристики, чем природные явления, такие как погода. Использование машинного обучения для предсказания поведения рынков, когда имеются только общедоступные данные, — сложная задача, и вы, скорее всего, просто потратите силы и время, так ничего и не добившись.»

Я торгую на рынках уже почти десяток лет и последние 2 года я очень много занимаюсь анализом рыночных данных, в том числе методами машинного обучения и, в частности, нейронными сетями. Несмотря на то, что у меня есть доступ к различным платформам начиная от всем известного блумберга до совсем нового ICE Connect, Python настолько полезен для меня, что остается вне конкуренции. Но я соглашусь с Ф. Шолле о том, что если вы попробуете применить нейронные сети для трейдинга, то, скорее всего, вас ждут только боль и страдания. Но у меня есть кое-что специально для тебя, дорогой читатель. Нет, не грааль, приносящая миллионы, а кое-что получше, то, что может избавить тебя от первоначальной боли и страданий — базовое решение. Это простое решение, в котором есть масса возможностей для улучшений и с которого можно начать. Это простое решение, несмотря на то, что основано на сырых общедоступных данных, использует очень простые методы, вдруг оказалось способно выдавать net+ на тесте (что для меня, на самом деле, было неожиданно). Вот чего может достичь базовое решение на тесте (но, похоже, для базового решения это максимум):

Читать еще:  Машинное обучение для начинающих python

Данные взяты с финама Экспорт (МосБиржа фьючерсы RTS) получасовики (собранные из 5-ти минуток)

Для обучения: с 2009-08-18 до 2016-10-13

Для валидации: с 2016-10-13 до 2018-03-19

Для теста: с 2018-03-19 до 2019-08-13

На картинках результаты теста (результат в пунктах, комиссия 10п).

Сложно ли понять как это работает и как это запрограммировать? Нет, достаточно двух дней вот этого курса https://red-circule.com/courses/11710, если же вы понятия не имеете, как эти сверточные сети работают или хотите получить очень простой ликбез по машинному обучению, вначале зайдите вот сюда, это бесплатно: https://red-circule.com/courses/11709

От двухдневного курса не следует ожидать готового торгового робота, которого можно сразу запустить в реал, на нем не будет и разбора того, как keras модель запустить торговать на реале. Этот курс — моё руководство к тому, с чего лучше начать свой путь создания робота на основе нейронной сети. Я расскажу пару «фишечек», которые могут быть полезны и в обычной торговле, но бОльшая часть информации не секретна, и её можно найти в свободном доступе. Кроме того, вот вам даже функция генерации этой самой нейронной сети.

Машинное обучение

Целью сообщества является популяризация Машинного обучения — на данный момент, одной из самых перспективных наук. Если роботы заменят всех людей, то останемся только мы: те, кто создает роботов. Сейчас нас очень мало, но, может, вскоре будет еще больше.

Здесь можно найти все: от новостей до научных статей. Можно задавать любые вопросы (в комментариях) и делиться новостями, информацией, своими успехами в данной области.

Целью сообщества не является создать учебник по математике или ML.

Хоть премодерации в сообществе и нет, правила обязательны к исполнению.

Управление сообществом

— Делиться вопросами, мыслями, гипотезами, юмором на эту тему.

— Делиться статьями, понятными большинству аудитории Пикабу.

— Делиться опытом создания моделей машинного обучения.

— Рассказывать, как работает та или иная фиговина в ML.

— Век жить, век учиться.

I) Невостребованный контент

I.1) Создавать контент, сложный для понимания. Такие посты уйдут в минуса лишь потому, что большинству неинтересно пробрасывать градиенты в каждом тензоре реккурентной сетки с AdaGrad оптимизатором.

I.2) Создавать контент на «олбанском языке» / нарочно игнорируя правила РЯ даже в шутку. Это ведет к нечитаемости контента.

II) Нетематический контент

II.1) Создавать контент, несвязанный с Data Science, математикой, программированием.

II.2) Создавать контент, входящий в противоречие существующей базе теорем математики. Например, «Земля плоская» или «Любое действительное число представимо в виде дроби двух целых».

II.3) Создавать контент, входящий в противоречие с правилами Пикабу.

III) Непотребный контент

III.1) Эротика, порнография (даже с NSFW).

За нарушение I — предупреждение

За нарушение II — предупреждение и перемещение поста в общую ленту

За нарушение III — бан

Робота обучили передвигаться, как четвероногое животное

Исследователи из UC Berkeley обучили робота имитировать поведение собаки с помощью обучения с подкреплением. Предложенный фреймворк масштабируется на другие виды животных. Модель получает на вход видеоролик с записью движения животного. На основе входного ролика RL-агент выучивает политику контроля движений, которая позволяет ему имитировать движение. Поддержка других видов движения добавляется аналогично. Исследователи обучили RL-агента выполнять такие действия, как поворот, быстрая ходьба и прыжок. Политики агент выучивает в симуляции. Затем модель переносится в реальный мир с помощью метода адаптации скрытого пространства, который позволяет адаптировать политику к реальной среде на основе коротки видеозаписей реального робота.

Ниже — описание самой научной работы в формате видео

Предложенный фреймворк состоит из трех этапа:

1. Переоценка движения, во время которой движения животного на входной видеозаписи соотносятся с движениями робота;

2. Имитация движения, когда выход из первого этапа используется для обучения политики имитации движения агента;

3. Адаптация к реальной среде, когда обученная модель из симуляции переносится на реальную среду

В качестве робота использовали модель четвероногого робота от Laikago.

Проверка работы алгоритма

RL-агент способен выучивать различные типы движений собаки. Среди типов движений — разные виды ходьбы, включая бег рысью или неспешный шаг, и быстрые повороты. Если обучать агента на видеозаписях с ходьбой, отмотанных в обратную сторону, то робот научается ходить назад.

Сравнение поведения до и после обучения робота: до адаптации робот склонен к падению в ходе выполнения задачи; после же тот готов последовательно исполнять предлагаемые команды.

Google AI опубликовали датасет для восстановления 3D формы зданий

Исследователи опубликовали датасет с неструктурированными изображениями культурных объектов. Он включает в себя 25 тысяч изображений, каждое из которых содержит информацию о местоположении и наклоне. Данные собирали из открытых источников в интернете. Датасет создавали в сотрудничестве с UVIC, CTU и EPFL.

Восстановление 3D структуры зданий

Реконструкция 3D объектов и зданий из последовательности изображений (Structure-from-Motion) — это одна из открытых проблем компьютерного зрения. Одним из применений таких моделей является возможность изучения культурных объектов в браузере.

Google Maps уже использует изображения пользователей для обновления списка популярных мест или рабочих часов места. Однако использование такого типа данных для построения 3D моделей является более сложной задачей. Это связано с тем, что поступающие изображения имеют большую вариативность в том, с какой позиции снимали кадр, перекрывали ли люди объект на кадре и какие были погодные условия и освещение.

Что внутри датасета

Опубликованный датасет включает в себя 25 тысяч изображений из датасета YFCC100m. Каждое изображение имеет данные о позе (локация и направление). Исследовали сгенерировали тестовые 3D модели с помощью крупномасштабной SfM модели, которая использовала от сотен до тысяч фотографий здания для восстановления формы объекта. Такой подход не потребовал использования сенсоров или человеческой разметки для сбора данных.

3D форма объекта (Фонтан Треви), которую восстановили из 3 тысяч фотографий

Мелитон Кантария

Автоматическая колоризация ( https://9may.mail.ru/restoration ) + резкость (Remini)

Восстановил фотку деда, 1916 г. ему 16 годов

MORTAL KOMBAT HD

На волне мемов в HD качестве решила запилить персонажей всеми любимой игры. Получилось очень даже забавно.

Какой-то раскрашенный мужчина в образе Милины

Скорпион на стиле

Как мы в лаборатории ИИ живого Геральта делаем

Меня зовут Даша, и я уже полгода работаю лингвистом в лаборатории искусственного интеллекта. В прошлом году мы вступили в Европейскую Конфедерацию Лабораторий ИИ (CLAIRE) и стали членами экспертной комиссии по формированию стратегии развития Общего ИИ в РФ. Сами базируемся в Краснодаре.
Кроме игры в кс по вечерам, мы занимаемся созданием искусственного интеллекта. Лично я работаю над направлением, которое поможет оживить персонажей в играх. В качестве нашего подопытного, мы выбрали игру Ведьмак 3 — будем обкатывать ее главного героя Геральта из Ривии и его друзей. Эти персонажи будут вести себя как настоящие люди: обладать уникальными чертами характера, объёмом специфической информации, интересами и так далее.. Все это позволят наделять персонажей компьютерных игр личностными модулями, особыми знаниями, возможностью общаться. Делать их умными и живыми.
Возникает вопрос: чего мы вообще за это взялись?

Читать еще:  Управление инвестиционными проектами обучение

У вас было когда-нибудь такое, что вы играете, скажем в dragon age, mass effect, того же ведьмака, душу вкладываете, друзей набираете, а потом заканчиваете главный квест и все? Ничего. Пустота. Вы еще можете ходить и выполнять квесты, но мир мертв. Подходите вы к своему романтическому интересу или боевому товарищу, а он или она такие: «хмм, чего тебе?».

Больше от них ничего не дождешься.

А сердечко болит.

Мы с этим тоже столкнулись, нам это не понравилось. Да и даже без основных квестов — хочется больше интерактивности, общения. Особенно сейчас, когда сидишь, сычуешь дома, потому что ввели карантин. Ни в универ, ни на работу не сходить. Остается только смотреть фильмы, играть в игры и болтать по дискорду, когда связь позволяет. Ну и делать вылазки в ближайший магазин по улицам похожим на зону отчуждения.

На данный момент мы работаем вместе с сообществом фанатов Ведьмака. Мы пилим интеллект, а ребята помогают нам собирать знания по вселенной. Сначала это были сложные таблицы, но мы выпустили быстро склеенную программу, и теперь актуализировать знания куда проще. В программе сейчас доступны задания по оружию, броне и персонажам, скоро добавятся новые.

Также было необходимо выбрать конкретную сюжетную линию, которую «прожил» Геральт, так как мы формируем картину мира на момент финала дополнения «Кровь и Вино», когда он уже осел в своём Корво Бьянко. Мы уже сделали этот выбор и на канале Evoice Erebus вышли три ролика по каждой игре, где он объясняет логичность того или иного выбора.

Параллельно этому процессу мы занимаемся развитием самой технологии. Каждый месяц появляются новые интеллектуальные возможности, знания, настройки. Уже сейчас появляются новые инструменты работы над личностью Геральта и других персонажей. Среди них можно выделить:

16 марта мы показали небольшое демо первой сборки «оживлённого» Геральта из Ривии. На данный момент у него есть базовые знания о «мире» Дикой Охоты и некоторые личные знания. Мы постепенно накатываем на него новые интеллектуальные возможности по мере роста объёма знаний.

Обработка данных и машинное обучение

Ведущая платформа обработки и анализа данных позволяет коллективам вести совместную работу, применять передовые инструменты с открытым исходным кодом и развиваться в требуемом для предприятия темпе и масштабе

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это форма искусственного интеллекта, позволяющая системе обучаться на основе данных, а не путем программирования в явном виде. Однако это непростой процесс. По мере того как алгоритмы обрабатывают наборы обучающих данных, на основе таких данных могут создаваться более точные модели. Модель машинного обучения представляет собой результат, получаемый при обучении машинного алгоритма с помощью данных. После завершения обучения модель выдает выходные данные, когда в нее вводятся входные данные. Например, алгоритм прогнозирования создает модель прогнозирования. Затем, когда в модель прогнозирования вводятся данные, она выдает прогноз на основе тех данных, которые использовались для обучения модели.

Итеративное обучение

Машинное обучение позволяет обучать модели на основе наборов данных до использования моделей. Некоторые модели машинного обучения работают постоянно. Такой итеративный процесс обучения моделей позволяет улучшать типы связей между элементами данных. Человек не всегда обнаруживает такого рода зависимости и связи вследствие их сложности и большого объема данных. После завершения обучения модели она может использоваться в режиме реального времени для продолжения обучения на основе поступающих данных. Повышение точности достигается в результате процесса обучения и автоматизации, которые являются частью машинного обучения.

Подходы к машинному обучению

Для повышения точности прогнозных моделей необходимо применять соответствующие методы машинного обучения. В зависимости от характера рассматриваемых бизнес-задач применяются различные подходы, учитывающие типы и объемы данных. В этом разделе рассказывается о категориях машинного обучения.

Контролируемое обучение

Обычно контролируемое обучение начинается с определенного набора данных и понимания того, как эти данные могут быть классифицированы. Контролируемое обучение предназначено для поиска закономерностей в данных, которые могут использоваться в процессе анализа. Эти данные характеризуются рядом особенностей, которые определяют значение данных. Например, можно создать приложение машинного обучения, которое будет различать миллионы животных, опираясь на их изображения и текстовые описания.

Неконтролируемое обучение

Неконтролируемое обучение используется, когда задача включает огромные объемы непомеченных данных. Например, все приложения социальных сетей, такие как Twitter, Instagram и Snapchat, содержат большие объемы непомеченных данных. Понимание смысла таких данных требует наличия алгоритмов для классификации данных на основе найденных закономерностей или кластеров. Неконтролируемое обучение представляет собой итеративный процесс анализа данных без участия человека. Такое обучение применяется в технологии обнаружения спама в электронной почте. Аналитику необходимо было учитывать слишком большое число переменных, для того чтобы отличить легитимное электронное сообщение от спама и пометить рекламные групповые рассылки. Вместо этого для идентификации нежелательной электронной почты применяются классификаторы машинного обучения, основанные на кластеризации и ассоциации.

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением представляет собой поведенческую модель обучения. Алгоритм получает обратную связь в результате анализа данных и направляет пользователя на получение наилучшего результата. Обучение с подкреплением отличается от других видов контролируемого обучения, поскольку система не проходит обучение на основе эталонного набора данных. Система, скорее, обучается методом проб и ошибок. Таким образом, последовательность успешных решений приводит к закреплению процесса, поскольку задача решается наилучшим образом.

Глубокое обучение

Глубокое обучение — это специализированный метод последовательного итеративного обучения нейронных сетей на основе данных. Глубокое обучение оказывается особенно эффективным для выявления закономерностей в неструктурированных данных. Глубокое обучение сложных нейронных сетей призвано моделировать работу человеческого мозга, чтобы компьютеры могли научиться работать с нечетко определенными абстракциями и задачами. Обычный пятилетний ребенок может легко отличить лицо учителя музыки от лица учителя физкультуры. Компьютеру же приходится выполнить массу работы, чтобы выяснить, кто есть кто. Нейронные сети и глубокое обучение часто используются в программах для распознавания изображений и речи, а также машинного зрения.

Большие данные в контексте машинного обучения

В процессе машинного обучения необходимо применять надлежащие наборы данных. Для использования технологий машинного обучения организации не требуется наличие больших данных, однако они могут повысить точность моделей машинного обучения. Технологии больших данных позволяют виртуализировать данные и хранить их наиболее эффективным и экономичным способом, локально или в облаке. Кроме того, повышение пропускной способности и надежности передачи данных по сети устраняет и другие физические ограничения, связанные с обращением с большими объемами данных с приемлемой скоростью. Все это, в сочетании с последствиями падения стоимости компьютерной памяти и ее усовершенствования, открывает перед компаниями такие возможности работы с данными, какие еще лет пять назад невозможно было представить.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector