Big Data. Machine Learning. Data Science.

Не так давно, в конце 2019 года, я принял участие в данном соревновании и занял в нем второе  место. В этой статье я расскажу про задачу и опишу методы ее решения.   Итак, Институт метеорологии Макса Планка и лаборатория динамической метеорологии из  Франции, совместно с Kaggle организовали соревнование по распознаванию типов облаков.  Более 60 волонтеров, по предоставленной инструкции, разметили около 10000 спутниковых  снимков и на них выделили 4 типа облаков. В соревновании участникам предлагалось  построить алгоритм машинного обучения, который автоматизирует обнаружение облачных  паттернов путем обучения по данным, размеченным человеком.  Соревнование имело достаточно низкий порог вхождения (здесь не было датасетов в 600 Гб  и миллионов картинок). К тому же, у меня уже был определенный опыт решения задач по  сегментации. А три лучшие команды имели возможность получить призовой фонд  в размере 10 000 ...

Вы вот смеялись, когда я в прошлый раз написал про то, что биткойн может быть порождением искусственного разума, недружественного и рационально-расчётливого. А зря. Всё идёт к тому. Если вы ещё не слышали про разработку AutoML от Корпорации Добра, то почитайте: Google's AI Now Creates Code Better Than Its Creators . Там много английских букв, но почитайте — оно того стоит. Суть же проста. Где-то в тайных лабораториях Google полторы тысячи безымянных сотрудников разрабатывают нейросеть, которая предназначена для построения других нейросетей. Об этом нигде не пишут, об этом есть только самая скудная информация, почерпнутая из обрывков фраз топ-менеджеров Google, которые они обронили в кулуарах на конференциях. И всё. Самый страх у ИИ-борцев должен вызывать тот факт, что созданной нейросети дали задачу создать своего клона, и она справилась с этим лучше, чем её создатели. Механизм довольно простой — нейросеть получает от человека формальное описание задачи, под которую надо сделат...

Приветствую, друзья. Я рад открыть этот корпоративный блог компании Datalytica, и сегодня первой записью хочу поделиться с интереснейшей заметкой из корпоративного блога компании Mail.ru на Хабрахабр, в которой представлены достижения в глубоком обучении за последний год . Очень рекомендую к прочтению, вы будете удивлены и воодушевлены тем, что уже достигнуто к настоящему времени в области искусственных нейронных сетей, машинного обучения и искусственного интеллекта в целом. Особенно впечатляют достижения в направлении распознавания образов — нейросети становятся всё более точными и не спотыкающимися на простых и даже сложных помехах. При этом под распознаванием образов мы понимаем не только обработку изображений, поиск на них интересных объектов и другие подобные задачи, но в принципе всю комплексную задачу в выявлении во входном потоке информации некоторых заранее определённых классов подпоследовательностей. Так что сюда подпадает и чтение по губам, и распознавание речи, и распозн...