Блог

Материалы по исследованию, разработке и обучению ИИ

Семантика и технология Word2Vec

Word2vec — метод эффективного создания вложений, разработанный в 2013 году. Кроме работы со словами, некоторые его концепции оказались эффективны в разработке рекомендательных механизмов и придании смысла данным даже в коммерческих, неязыковых задачах. Вы можете заметить, что все современные приложения NLP основываются на алгоритмах word2vec. Сегодня рассмотрим технологию Word2Vec совместно с методами представления знаний в интеллектуальных системах. Смотреть это видео на youtube.com

Keras. Свёрточные нейронные сети

Сверточная нейронная сеть (также CNN или ConvNet) является одним из наиболее популярных алгоритмов в глубоком обучении. Это такой вид машинного обучения, при котором модель учится выполнять задачи классификации непосредственно на изображении, видео, тексте или звуке.

Сегодня мы узнаем, что же делает сверточные нейронные сети такими полезными. Рассмотрим их на практике, обучим геометрии и протестируем. Смотреть это видео на youtube.com

SVM. Метод опорных векторов

В сегодняшнем семинаре познакомимся с одним из популярных методов обучения с учителем, который применяется для решения задач классификации и регрессии. Данный алгоритм, который также известен как метод классификатора с максимальным зазором, имеет широкое применение на практике и может решать как линейные так и нелинейные задачи.

Основная идея метода заключается в построении гиперплоскости, разделяющей объекты выборки оптимальным способом. Смотреть это видео на youtube.com

Распознавание рукописных цифр

Популярной демонстрацией способности методов глубокого обучения является распознавание объектов в данных изображений.

Сегодня вы узнаете, как разработать модель глубокого обучения для задачи распознавания рукописных цифр MNIST в Python с использованием библиотеки глубокого обучения Keras. Смотреть это видео на youtube.com

Как мы видим то, что видим?

Сегодня мы поговорим о том, как устроено зрение человека с точки зрения психологии и нейрофизиологии.

Специальный гость нашего семинара - Леонид Савченко, старший научный сотрудник института неврологии UCL Queen Square в Лондоне, факультет наук о мозге. Смотреть это видео на youtube.com

Классические методы распознавания

В сегодняшнем семинаре познакомимся с одним из популярных методов обучения с учителем, который применяется для решения задач классификации и регрессии. Данный алгоритм, который также известен как метод классификатора с максимальным зазором, имеет широкое применение на практике и может решать как линейные так и нелинейные задачи.

Основная идея метода заключается в построении гиперплоскости, разделяющей объекты выборки оптимальным способом. Смотреть это видео на youtube.com