Октябрь 2018 г.
Новости о машинном обучении (ML), искусственном интеллекте (AI), Data Science (DS) и связанных областях расширенной аналитики.
Добро пожаловать в четвертый пост xplore.ai из ежемесячной серии 10 тщательно отобранных прочтений ИИ. Цель этой серии - предоставить аудитории тщательно подобранный список самых интересных новостей, публикаций и инструментов, с которыми наша команда столкнулась в течение предыдущего месяца.
Компьютерное зрение
1. Инструмент What-If для Tensorflow
Новая функция веб-приложения с открытым исходным кодом TensorBoard, которая позволяет пользователям анализировать модель машинного обучения без написания кода. Имея указатели на модель TensorFlow и набор данных, инструмент What-If Tool предлагает интерактивный визуальный интерфейс для изучения результатов модели. Хотя это применимо к моделированию всего в TF, мы считаем, что компьютерное зрение является наиболее интересным приложением.
Инструмент« Что, если : тестирование моделей машинного обучения без кода»
Создание эффективных систем машинного обучения (ML) означает задавать много вопросов. Недостаточно обучить модель и… ai.googleblog.com »
2. Лаборатория GAN
Интерактивный инструмент визуального экспериментирования для создания состязательных сетей. Нам также понравилось приведенное ниже текстовое объяснение.
Машинное обучение
3. Новые функции Scikit-Learn, похожие на Pandas
Мы рады видеть, что управление созданием и преобразованием функций теперь станет более простым, многофункциональным, надежным и стандартизированным. Scikit-Learn 0.20 выглядит многообещающе! Спасибо сообществу за такие успехи.
4. Прогнозирование в Uber (I)
«Эта статья - первая из серии, посвященной объяснению того, как Uber использует прогнозирование для создания более качественных продуктов и услуг». В xplore.ai мы работаем над прогнозированием проблем в индустрии путешествий (отелей) и полностью согласны с утверждением «Интервалы прогнозов так же важны, как и сам точечный прогноз, и их всегда следует включать в ваши прогнозы».
5. Книга по алгоритмическому маркетингу
Очень полная книга, охватывающая основные области маркетинга, требующие принятия микро-решений - целевые акции и реклама, поиск в электронной коммерции, рекомендации, ценообразование и оптимизация ассортимента.
Обучение с подкреплением
6. Игра DQN RL Flappy Bird
В руководстве по обучению с подкреплением PyTorch автор показал, как компьютер может научиться играть в Flappy Bird без каких-либо предварительных знаний об игре, используя только метод проб и ошибок, как если бы человек впервые столкнулся с игрой.
7. 60 дней обучения с подкреплением
Изучите глубокое обучение с подкреплением за 60 дней
8. Использование вложений в OpenAI Five
OpenAI Five (Dota 2 AI player) аспектное исследование своей сетевой архитектуры - изобретательное использование встраиваний для обработки огромного и переменного числа входов и выходов политик. Хотя использование вложений и скалярного произведения для привлечения внимания является стандартными методами обработки естественного языка, они не получили широкого распространения в обучении с подкреплением.
Байесовские методы
9. Летняя школа Deep | Bayes
Группа исследований байесовских методов - одна из ведущих исследовательских групп в области машинного обучения в России. Члены группы разработали ряд университетских курсов по байесовским методам, глубокому обучению, оптимизации и вероятностным графическим моделям. Вы можете найти все видео, слайды и задания с открытым исходным кодом на их веб-сайте.
Обработка естественного языка
10. Извлечение ключевых тем и контекстное восприятие отзывов пользователей
Извлечение ключевых тем и контекстная тональность отзывов пользователей с помощью Spacy + NLTK (для VaderSentiment) + Sklearn + difflib. Довольно простой, но крутой конвейер для такой задачи
И это то, что нам показалось интересным в сентябре. В xplore.ai мы всегда пробуем новейшие инструменты, экспериментируем с передовыми алгоритмами и читаем о последних тенденциях в каждой отрасли, где данные создают беспрецедентную ценность.
Если вам понравилась статья, хлопайте в ладоши и подписывайтесь. Вы также можете проверить другие статьи в нашем блоге xplore.ai. Вы также можете подписаться на нас в LinkedIn и Twitter или оставить мне сообщение. Надеемся, у вас впереди отличный месяц!
