И это все?

Нейронные сети при распознавании образов - это всего лишь хэш-таблица с нечеткими ключами.

И еще о pandas

Простые примеры использования Pandas. И самый простой способ использования это, конечно, бесплатные облачные блокноты: IBM Watson Studio и Google Colab

См. также другие публикации, посвященные pandas

Больше учебных программ по ИИ

1. Гранты Минобрнауки на разработку учебных программ бакалавриата и программ магистратуры по профилю «Искусственный интеллект», а также на повышение квалификации педагогических работников образовательных организаций высшего образования в сфере искусственного интеллекта - результаты

2. Яндекс на мехмате МГУ

Классификатор ML алгоритмов

63 алгоритма машинного обучения

Современные проблемы компьютерных и информационных наук

24 - 27 ноября 2021 года на факультете вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова состоится Международный конгресс «СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ КОМПЬЮТЕРНЫХ И ИНФОРМАЦИОННЫХ НАУК». В рамках Конгресса будут проведены пленарные заседания и серия научных мероприятий, соответствующих приоритетным направлениям развития науки, технологий и техники в Российской Федерации в крупнейшей междисциплинарной области современности - информационно-телекоммуникационные системы - которая объединяет представителей математики, информатики, физики и наук о материалах, компьютерных наук, наук о данных и гуманитарных наук из России и зарубежных стран.

Конгресс проводится в рамках программы деятельности Федерального учебно-методического объединения в системе высшего образования по укрупненной группе специальностей и направлений подготовки 02.00.00 «Компьютерные и информационные науки».

Основная программа научных мероприятий Конгресса включает проведение:

VI Международной научной конференции «Конвергентные когнитивно-информационные технологии»;
XVI Международной научно-практической конференции «Современные информационные технологии и ИТ-образование»;
XI Международной конференции-конкурса «Инновационные информационно-педагогические технологии в системе ИТ-образования» – ИП-2021.

Материалы принимаются только в электронном виде через англоязычную или русскоязычную web-форму. Для прикрепления материалов требуется регистрация на сайте конференции.

Рабочими языками Конгресса являются английский или русский.

По результатам работы VI Международной научной конференции «Конвергентные когнитивно-информационные технологии» и XVI Международной научно-практической конференции «Современные информационные технологии и ИТ-образование» научные доклады, рекомендованные программным комитетом, будут опубликованы в Международном научном журнале «Современные информационные технологии и ИТ-образование» (ISSN 2411-1473), который включён в Перечень ВАК Минобрнауки РФ, и проиндексированы в РИНЦ, EBSCO, DOAJ, Ulrichsweb Global Serials Directory, European Reference Index for the Humanities and the Social Sciences (ERIH PLUS), Index Copernicus International.

С целью повышения видимости публикаций конференций для международного научного сообщества избранные научные доклады VI Международной научной конференции «Конвергентные когнитивно-информационные технологии» и XVI Международной научно-практической конференции «Современные информационные технологии и ИТ-образование» будут опубликованы в издательстве Springer в виде отдельных книг (выпусков) в серии Communications in Computer and Information Science (CCIS) и проиндексированы в базе Scopus.

Правила оформления и подачи работ

И о моделях

Все не так хорошо с натренированными моделями машинного обучения. А что плохо - описано здесь. Спойлер - проблема с устойчивостью (как и везде в современном машинном обучении).

Рекомендации в реальном времени

Хороший обзор - как устроены рекомендации в реальном времени

См. также другие публикации, посвященные анализу данных в реальном времени и сессионным рекомендательным системам

R и анализ данный

Все для (и про) анализа данных на R от The Johns Hopkins Data Science Lab

См. также другие публикации, посвященные языку R

Интеллектуальные двойники

Цифровые двойники по-китайски. Intelligent Twins от Хуавей

См. также другие публикации, посвященные digital twins

BIM-блог

Хороший блог, посявященный информационному моделированию

См. также другие публикации, посвященные BIM

Анализ динамических взаимодействий

Социальный граф естественным образом представляется в виде графовой структуры. Узлы - участники социальной сети, например, а ребра - связи между ними. В данной статье рассматриваются динамические сети, которые отображают текущее (меняющееся во времени) взаимодействие (общение) участников.

Куда дальше?

Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton и Yann LeCun - проблемы глубинного обучения и куда двинаться дальше. Одно из направлений - System 2 deep learning.

Современные системы машинного обучения основаны на гипотезе независимо и одинаково распределенных (IID - independently and identically distributed) данных. По сути, алгоритмы машинного обучения работают лучше всего, когда их обучающие и тестовые данные относятся к одному и тому же распределению. Это предположение может хорошо работать в простых средах, таких как подбрасывание монет и бросание игральных костей. Но реальный мир запутан, и распределения почти никогда не бывают однородными.

«Когда мы это делаем, мы уничтожаем важную информацию об изменениях в распределении, которые присущи собираемым нами данным», - сказал Yoshua Bengio. «Вместо того, чтобы уничтожать эту информацию, мы должны использовать ее, чтобы узнать, как меняется мир».

Интеллектуальные системы должны иметь возможность делать выводы для различных распределений данных, точно так же, как человеческие дети учатся приспосабливаться к изменениям своего тела и окружающей среды. «Нам нужны системы, которые могут справиться с этими изменениями и осуществлять непрерывное обучение, обучение на протяжении всей жизни и так далее», - сказал Yoshua Bengio в своем выступлении на NeurIPS. «Это давняя цель машинного обучения, но мы еще не нашли решения этой проблемы».

BIM и IoT

Информационное моделирование развивается весьма быстро. Вот статья с обзором литературы по теме использования BIM и Интернета вещей

Робастные модели

Практический пример - почему нужны устойчивые модели машинного обучения: квадратные автомобильные номера не распознаются

См. также другие публикации по теме adversarial, посвященные устойчивому машинному обучению

Как изучать ИИ в 2021

Очередная подборка учебных материалов по искусственному интеллекту

Отбор признаков

Бесплатные инструменты для feature selection в задачах машинного обучения

См. также другие инструменты для выбора признаков

Кодо-картинки

Хороший пример визуализации репозиториев программ

Статистическое обучение

Книга в свободном доступе: Введение в статистическое обучение. Вторая редакция. С упражнениями и примерами.

Python для ленивых

Техническое: в этом Python playground помимо самого текста программы можно еще и загружать текстовые файлы данных

См. также другие публикации, посвященные Python

Вас здесь не звучало

Новая волна стартапов (сервисов) по генерации голоса. Актеры для озвучки становятся просто не нужны

Интерпретируемый K-means

Практический материал - что отличает один кластер от другого. Как определить самые важные характеристики кластеров при использовании K-Means

Проще - лучше

Новая архитектура для систем машинного зрения на базе многослойного перцептрона проще, чем CNN

Open Source школа от Самсунг

Хотите прокачать скиллы Open Source-разработчика этим летом? Самсунг приглашает разработчиков поступить в бесплатную летнюю онлайн школу Community of Open Source Newcomers (COMMoN). Open Source стал глобальным трендом развития программного обеспечения как для компаний, так и для разработчиков. Все пользуются open source решениями, а у многих ли за плечами опыт успешного котрибьюторства в большие проекты?

Разработчики смогут это сделать в школе COMMoN! Участники проведут 4 недели, обучаясь у опытных контрибьюторов и работая над своим собственным коммитом в один из трех известных open source проектов: ROS, Arenadata DB, DeepPavlov.

И это не всё, лучшие решения получат награду от компаний-партнеров треков.

Сроки работы онлайн школы: 16 августа – 10 сентября 2021 г.

Возраст участников не ограничен. Как поступить: https://sosconrussia.net/common_ru

Как устроены CNN

Объяснение работы Convolutional Neural Networks. И интересная дискуссия на YC

P.S. см. также другие публикации, посвященные CNN

Листая старые страницы

Сборник: РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ КОМПЬЮТЕРНЫЕ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫЕ СЕТИ: УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛЕНИЕ, СВЯЗЬ (DCCN-2020)

и интересная статья о построении гиперлокальной сети Интернет

Карты значимости

Все нейроны важны, но некоторые важнее. От чего реально зависи вывод нейронной сети? Это, кстати, имеет прямое отношение к устойчивости систем машинного обучения. Значимые нейроны - это то, что и может быть атаковано.

Языковые модели

Как устроены языковые модели

Курсы Kaggle

Курсы от Kaggle по машинному обучению и связанным вопросам