Искусственный интеллект Intel помогает NASA искать наилучшие места для посадки на Луну

Национальное управление по воздухоплаванию и исследованию космического пространства (NASA) работает с огромными объемами различных данных, что неудивительно, учитывая специфику ведомства. Причем объемы этих данных постоянно растут и NASA постоянно активно ищет новые решения для повышения эффективности обработки информации. Очередное такое решение любезно согласилась предоставить компания Intel. Говоря точнее, приобретенный процессорным гигантом в 2016 году стартап […]

[Из песочницы] Обзор C++ библиотек глубокого обучения Apache.SINGA, tiny-dnn, OpenNN

Наслаждаясь созданием моделей в Питоне на замечательных Deep Learning фреймворках типа Keras или Lasagne, время от времени хочется посмотреть, а что там интересного появилось для C++ разработчиков, помимо мейнстримовых TensorFlow и Caffe. Я решил поближе посмотреть на трех представителей: tiny-dnn, Apache.SINGA и OpenNN. Краткое описание опыта установки, сборки и использования под Windows Вы и найдете под катом.

Читать дальше →

Построение рекомендаций для сайта вакансий. Лекция в Яндексе

В последнее время мы много пишем о конкурсах по машинному обучению, в основном рассматривая их с точки зрения участников. Но организовать и правильно провести соревнование — тоже сложная задача. Компании учатся на своих ошибках и в следующие разы меняют структуру конкурсов. Например, RecSys Challenge 2017 с учётом опыта прошлых лет провели в два последовательных этапа. Андрей Остапец из компании Avito рассказывает об этих этапах, о различных признаках, основанных на истории поведения пользователей, и о том, всегда ли нужно использовать сложные модели для решения задачи. Команда Андрея заняла в RecSys Challenge седьмое место.

Читать дальше →