Блог Machine Learning

Давайте представим, что из некоторого случайного эксперимента, который можно повторять многократно (допустим, подбрасывание монетки или кубика), можно извлечь какую-нибудь формализуемую информацию (как известно, выпадет орел или решка). Эту формализуемую информацию можно назвать элементарным исходом, при этом есть целесообразность рассматривать множество всех элементарных исходов (это множество обычно обозначают буквой Ω (Омега).

Метод опорных векторов (SVM, Support Vector Machines) — хорошо известный алгоритм классификации, создающий разделительную линию между различными категориями данных. Его вычисление можно представить как оптимизацию линии, при которой ближайшие точки в каждой из групп становятся удалены друг от друга в наибольшей степени.

Одним из популярных алгоритмов машинного обучения является Decision Trees (деревья решений). Метод, построенный на его основе, широко используется при решении задач прогнозирования и классификации, причём чаще всего именно для классификации. О нём и поговорим.

Apache Spark —  целостная вычислительная система, включающая в себя набор библиотек для параллельной обработки данных на кластерах компьютеров. Сегодня это активно разрабатываемый и очень полезный инструмент с открытым исходным кодом, который пригодится специалистам, работающим с большими данными. В этой статье мы рассмотрим, почему стоит использовать именно Spark.

Графовые рекомендательные системы показывают state of the art результаты, но про них редко пишут и еще реже используют в продакшене. В этой статье мы расскажем про опыт Одноклассников в применении графового подхода для задачи рекомендации групп, разберем причем тут нейросети и что делать, если не все рекомендации одинаково полезны для пользователей и портала.

Computer Vision – быстро растущая сфера цифровых технологий, затрагивающая множество сторон нашей повседневной жизни. В этой статье мы поговорим об основных тенденциях развития компьютерного зрения с учётом современной реальности.

Компьютерное зрение (Computer Vision) – современная технология и область исследований по автоматизации понимания того, что именно мы видим в окружающем мире. Но автоматизация невозможна без использования соответствующего программного обеспечения. В этой заметке мы перечислим основные современные инструменты, используемые для компьютерного зрения.

В этой статье мы рассмотрим, как в кратчайшие сроки написать Python-скрипт, который пригодится для подсчёта числа книг на изображении. Для работы будем использовать библиотеку алгоритмов компьютерного зрения OpenCV.

Квантовые компьютеры, разработанные для того, чтобы значительно увеличить скорость вычислений, используют законы квантовой механики для исследования экспоненциального вычислительного пространства. Важным шагом, соединяющим теорию с практикой, является тщательная разработка средств для преобразования каждого квантового алгоритма в набор аналоговых управляющих сигналов. Правильный выбор этих элементов управления в конечном итоге определяет точность и скорость каждой операции.

Применение алгоритма обратного распространения ошибки — один из известных методов, используемых для глубокого обучения нейронных сетей прямого распространения (такие сети ещё называют многослойными персептронами). Этот метод относят к методу обучения с учителем, поэтому требуется задавать в обучающих примерах целевые значения. В этой статье мы рассмотрим, что собой представляет метод обратного распространения ошибки, как он реализуется, каковы его плюсы и минусы.