Обучение прогнозированию без оглядки в будущее: мировые модели без прямого предсказания
"Прогнозное моделирование может возникнуть как побочный эффект оптимизации при правильных обстоятельствах".
Отличная работа Дэниела Фримана, Люка Меца , Дэвида Ха на примере анимации модели среды CartPole.

Картпол (известный также как CartPole или Перевернутый маятник) — это модель среды, в которой можно управлять тележкой. По ее центру прикреплен маятник с центром тяжести над точкой поворота. Цель состоит в том, чтобы сохранить равновесие карпола, прикладывая соответствующие усилия к точке поворота.

Чтобы достичь желаемого поведения агента, который учится на своих ошибках и улучшает свою производительность, используется концепция обучения с подкреплением. Это общая концепция, которую можно просто описать с помощью агента, который выполняет действия в среде, чтобы максимизировать его совокупное вознаграждение. Основная идея очень реалистична, поскольку, подобно людям в реальной жизни, агенты в алгоритмах концепции поощряются наказанием за плохие действия и вознаграждением за хорошие.

В 2013 году Google DeepMind опубликовал свою знаменитую статью «Playing Atari with Deep Reinforcement Learning» , в которой представил новый алгоритм Deep Q Network (сокращенно DQN). Он продемонстрировал, как агент ИИ может научиться играть в игры, просто наблюдая за экраном без какого-либо предварительная информация об этих играх. Результат оказался довольно впечатляющим. Эта статья и открыла эпоху так называемого «глубокого обучения с подкреплением», сочетания глубокого обучения и обучения с подкреплением.

Потрясающая генерация местности через обучение глубоким нейронным сетям!😱

"Вдохновленные этой новой геометрической проницательностью, мы также предлагаем новый метод ансамблирования под названием «Fast Geometric Ensembling» (FGE)", — в статье Тимура Гарипова, Павла Измайлова и др.

⁠​​Глубокое обучение на Python
Автор: Франсуа Шолле

Книга содержит информацию по основам глубокого обучения. Прочитав эту книгу, вы будете четко понимать, что такое глубокое обучение, когда оно применимо и какие ограничения имеет. Вы познакомитесь со стандартным процессом интерпретации и решения задач машинного обучения и узнаете, как бороться с часто встречающимися проблемами.

#статьядня

Скачать книгу:
https://prglb.ru/1e246

Танцы под музыку: в этой статье рассказывается о создании танца из музыки через декомпозицию в рамках обучения композиции. На этапе анализа танец разбиается на серию базовых танцевальных единиц, с помощью которых модель учится двигаться. На этапе синтеза модель изучает, как составлять танец, организовывая множество основных танцевальных движений плавно в соответствии с входной музыкой. Pytorch-реализация для танца генерации. :)

«Это было в Симпсонах!» За 30 лет Симпсоны показали, кажется, все сюжетные повороты, которые только можно представить. Или нет?

Создайте свой сценарий к эпизоду культового сериала с помощью машинного обучения на бесплатном марафоне от Нетологии по Data Science и ИИ!

Что вас ждёт:
• вы поймёте, что представляет из себя работа аналитика;
• узнаете, как искать нужные данные;
• ознакомитесь с основными профессиональными инструментами – SQL, Python и Machine Learning;
• классно проведёте время 😉

Регистрируйтесь по ссылке: https://netolo.gy/e6G

Робот, оснащенный искусственными аналогами ножек и игл морских ежей, был создан гарвардскими инженерами и представлен на конференции IROS 2019. Статья, в которой он описан, опубликована в IEEE Robotics and Automation Letters.

Несколько открытых инструментов для анализа данных

KNIME Analytics Platform — ведущий open source фреймворк для инноваций, зависящих от данных. Он поможет вам раскрыть скрытый потенциал ваших данных, найти новые свежие идеи, или предсказать будущие тенденции. KNIME Analytics Platform содержит в себе более 1000 модулей, сотни готовых к запуску примеров, широкий спектр интегрированных инструментов и широкий выбор современных доступных алгоритмов, определённо, это идеальный набор инструментов для любого специалиста в data science.

Как и KNIME, RapidMiner работает через визуальное программирование и способен обрабатывать, анализировать и моделировать данные. Благодаря открытому исходному коду платформы подготовки данных, машинного обучения и развертывания моделей RapidMiner дает командам, изучающим Data Science, больший простор для действий. Единая платформа для обработки данных ускоряет построение полных аналитических рабочих процессов — от подготовки данных и машинного обучения до проверки моделей и развертывания их в единой среде, что значительно повышает эффективность и сокращает время, затрачиваемое на проекты в сфере Data Science.

Weka, программное обеспечение с открытым исходным кодом, представляет собой набор алгоритмов машинного обучения для задач интеллектуального анализа данных. Алгоритмы могут быть применены непосредственно к набору данных или вызваны из вашего собственного Java-кода. Он также хорошо подходит для разработки новых схем машинного обучения, поскольку полностью реализован на языке программирования Java, а также поддерживает несколько стандартных задач интеллектуального анализа данных. Для тех, кто некоторое время не программировал, Weka с ее графическим интерфейсом, обеспечивает самый простой переход в мир Data Science. Для пользователей с опытом программирования на Java есть возможность встраивать в библиотеку свой собственный код.

Портреты воображаемых людей всего за 19 мазков кистью
SPIRAL — это агент RL (обучения с подкреплением), который генерирует изображения, взаимодействуя с готовым графическим программным обеспечением. Выпущено 9 агентов, обученных рисовать портреты воображаемых людей всего за 19 мазков кистью. Этот репозиторий содержит агентов и среды, описанные в документе ICML'18 «Синтезирующие программы для изображений с использованием усиленного состязательного обучения».

Шпаргалки "Python for Data Science":

Масштабируемые методы для вычисления сходства состояний в детерминированных марковских процессах принятия решений

Теорема Байеса: Святой Грааль Data Science
Теорема Байеса — одно из важнейших правил теории вероятностей, применяемых в Data Science.

Теорема Байеса, названная в честь британского математика XVIII века Томаса Байеса, представляет собой математическую формулу для определения условных вероятностей. Эта теорема имеет огромное значение в области науки о данных. Например, одним из многих приложений теоремы Байеса является Байесовский вывод — особый подход к статистическому выводу.

Байесовский вывод — это метод, в котором теорема Байеса используется для обновления вероятности гипотезы по мере получения дополнительных подтверждений или иной информации. Байесовский вывод нашел применение в широком спектре видов деятельности, включая науку, инженерию, философию, медицину, спорт и право.

Так, в финансах теорема Байеса используется для оценки риска кредитования потенциальных заемщиков. В медицине теорема Байеса применяется для определения точности результатов медицинских тестов и вероятности, что у данного человека имеется потенциальное заболевание.

Jupyter Notebook: галерея лучших блокнотов
Jupyter Notebook — это один из самых удобных инструментов для совместной работы над проектами и изучения новых концепций. Ниже представлены блокноты Jupyter, которые будут наиболее полезны специалистам по анализу данных. Ниже представлены блокноты Jupyter, которые будут наиболее полезны обучающимся новичкам.

Вводные курсы в Jupyter Notebook
Учебник по Python
Пособие по Matplotlib
Пошаговый туториал для новичков
Руководство для начинающих

Генеративное моделирование со Sparse Transformer
"Мы разработали Sparse Transformer, глубокую нейронную сеть, которая устанавливает новые рекорды в предсказании того, что будет дальше в последовательности — будь то текст, изображения или звук. Он использует алгоритмическое улучшение механизма внимания для извлечения паттернов из последовательностей в 30 раз длиннее, чем это было возможно ранее" — сообщили OpenAi, работой которых является открытие и принятие пути к безопасному искусственному общему интеллекту.

Одной из существующих проблем в исследованиях ИИ является моделирование больших, тонких взаимозависимостей в сложных данных, таких как изображения, видео или звуки. Разреженный трансформатор включает в себя O(N√N) переформулировку O(N^2) механизма самовосприятия трансформера, а также ряд других улучшений, применяемых непосредственно к этим богатым типам данных. Ранее модели, использованные на этих данных, специально создавались для одного домена или были сложны для масштабирования до последовательностей длиной более нескольких тысяч элементов. Напротив, данный экземпляр может моделировать последовательности с десятками тысяч элементов с использованием сотен слоев, достигая современного уровня производительности в нескольких областях. В OpenAI его используют, чтобы создать системы искусственного интеллекта, которые обладают большей способностью понимать мир.