9 полезных бесплатных книг по машинному обучению.

Машинное обучение — обширная тема, ставшая в последнее время весьма важной. Для тех, кто хочет с ней познакомиться, эта подборка станет приятным подспорьем.

Изучить: https://aka.ms/book_ai_az_0118

Наша документация по машинному обучению: https://aka.ms/ai_az_0118

#book

Если вы хотите всерьёз заниматься исследованиями в AI, то вот хороший шанс: наши лаборатории в Редмонде и Кембридже открыли резидентную программу. Подаваться можно до конца февраля. https://www.microsoft.com/en-us/research/academic-program/microsoft-ai-residency-program/ #ai #research

Сегодня говорим про мозг. Wired пишет об исследовании команды ученых из Университета Пенсильвании по "взлому мозга". Они натравили один черный ящик (нейронные сети) на другой (мозг человека). В работе команда работала с 25 пациентами с эпилепсией, в головы которых уже вмонтированы электроды для мониторинга активности мозга. Первым делом, наблюдая за показаниями от снимаемых сигналов, ученые пытались предсказать, какое из предлагаемых слов человек скорее всего запомнит. В результате получилось "понимание", как выглядит мозговая активность, когда мозг запоминает новое слово. Вторым этапом, ученые попытались стимулировать запоминание, подавая соответствующие микроиспульсы в процессе обучения. В результате запоминаемость улучшилась в среднем на 15%. С помощью сеточки, получилось находить правильный интервал времени, когда мозг лучше всего подходит для обучения.

Такой вот тру-био-хакинг. Конечно, это только начало, потому что даже для ученых пока не очень понятно, как именно это все работает. Команда надеется, что с улучшением разрешения и числа электродов и накоплением новых данных, получится улучшить модель и научиться лучше ее интерпретировать. https://www.wired.com/story/ml-brain-boost/ #ai #mind #hacking #human

Третье, Anita Romanan из Microsoft UK, написала вводную статью про квантовые вычисления. В частности, Анита делится требованиями к "масштабируемому квантовому компьютеру", предложенными в 2008 году Давидом ДиВинсензо, которые хорошо держать в голове, когда вам в новостях рассказывают об очередном прорыве той или иной компании или группы исследователей:
1. Физическая система должна быть масштабируема, кубиты должны быть хорошо изучены
2. Мы должны иметь возможность повторяемо привести кубиты в простое начальное состояние (например, |000...>)
3. Система должна жить достаточно долго для выполнения операций на кубитах
4. Мы должны иметь возможность реализации "универсального набора" гейтов, используя систему
5. Измерение отдельных кубитов должно быть возможным

https://blogs.msdn.microsoft.com/uk_faculty_connection/2018/02/06/introduction-to-quantum-computing/ #quantum #computing

Продолжаем тему с AI на мобильных устройства. ARM объявила о новом дизайне процессоров, заточенных под задачи ML и OD (Object Detection). Как обычно, речь идет о лицензировании архитектуры для других компаний вроде Broadcom или Apple.

В целом новость интересна в двух аспектах: 1) возможно, это приведет к массовому проникновению технологии (но не факт, что быстро: сейчас процессоры, заточенные под AI, пихают только в дорогие модели смартфонов, взять тот же Kirin 970 от Huawei) и 2) это происходит на фоне того, что многие чип-мейкеры, не дожидаясь ARM, начали делать свои собственные AI-сопроцессоры (тот же Qualcomm, например).

В любом случае, факт в том, что решение AI-задач на конечных умных железках будет дешеветь. https://www.theverge.com/2018/2/13/17007174/ai-chip-designs-arm-machine-learning-object-detection #ai #hardware

p.s. В довесок, вспомнил: в США, похоже, водители начинают осознавать прелесть видео-регистраторов (раньше они удивлялись, насмотревшись видео в Youtube, что в России их ставят на все, что умеет двигаться - от телеги до трактора). А это, очевидно, еще одна ниша для AI-технологий. Вот Scott Hanselman рассказывает про свой опыт: https://www.hanselman.com/blog/EveryoneShouldGetADashcam.aspx

И про применение машинного обучения в задачах борьбы с кибер-угрозами. Команда Windows Defender рассказывает, как боролись с новым трояном Emotet (и заодно, как устроена многослойная защита с применением ML-моделей на клиенте и в облаке). https://cloudblogs.microsoft.com/microsoftsecure/2018/02/14/how-artificial-intelligence-stopped-an-emotet-outbreak/ #ai #security #ml

Психологический портрет с помощью нейросети и обычной камеры.

Сегодня рассказываем о ребятах из команды Social Globe, которые заняли третье место на Imagine Cup в прошлом году. И не зря, ведь их сервис способен отследить цифровой след и составить психологический профиль человека по его данным из соцсетей. А идентификация происходит с помощью обычной камеры и нейросетей.

Подробнее: https://aka.ms/az_article_0218

#article #azure #dotnet

Коллеги, я вам опять нашел развлечение на выходные.
Обучение прямо в браузере по всем трендовым технологиям: docker, kubernetes, ML, prometheus, swarm, CI/CD, git и много всего ещё, вы только зацените - https://www.katacoda.com

YouTube канал Microsoft Quantum Computing с последними новостями от Microsoft по квантовым вычислениям

https://www.youtube.com/watch?v=5p2_moQZJWo&index=3&list=PLXtHYVsvn_b9LhFSXcMbgUK6YFWnI0P4H

Не так давно было объявлено о включении Visual Studio Code в дистрибутив Anaconda, что несомненно является большим шагом в развитии инструментов анализа данных с открытым исходным кодом. Anaconda представляет собой сборку предназначенную для разработчиков, которые используют Python для анализа данных. https://habrahabr.ru/post/350174/

Машинное обучение в канализации (в хорошем смысле).

Сточные воды… Казалось бы, что тут может быть связанного с технологиями. Ну, возможно, какой-нибудь датчик загрязненности. Но, оказывается, нет. Все намного интереснее. Ведь машинное обучение помогает выявлять аномалии и отклонения в системе контроля сточных вод.

Подробнее: https://aka.ms/ai_article_0318

#article #ai

Google показал первый процессор Bristlecone, это такой эмулятор 72-кубитного компьютера, пока в качестве исследовательского стенда. Конечно, сейчас классические чипы ощутимо быстрее, но это уже действительно похоже на гонку за квантовое превосходство. По крайней мере мы уже не сомневаемся что появление квантовых компьютеров - вопрос времени, и у нас есть средства чтобы начать исследовать их свойства.

https://research.googleblog.com/2018/03/a-preview-of-bristlecone-googles-new.html

Easily customize your own state-of-the-art computer vision models for your unique use case. Just upload a few labeled images and let Custom Vision Service do the hard work.

https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/custom-vision-service/?wt.mc_id=visualstudiorelease-blog-masoucou

Вчера прошел виртуальный Windows Developer Day и один из ключевых анонсов посвящен теме искусственного интеллекта, точнее новой платформе Windows ML, предоставляющей разработчикам использовать предобученные модели внутри своих приложений.

Важные моменты: аппартное ускорение с использованием возможностей DirectX (GPU) и локальное выполнение (то есть тот самый "intelligent edge"). Для обработки медиа-контента и сценариев машинного зрения появляются дополнительные возможности предобработки кадров.

Предобученные модели "скармливаются" в ONNX-формате, который мы разрабатываем вместе с остальными участниками рынка, чтобы обеспечить совместимость между разными фреймворками.

Анонс: https://blogs.windows.com/buildingapps/2018/03/07/ai-platform-windows-developers
Документация: https://docs.microsoft.com/en-us/windows/uwp/machine-learning/overview
ONNX-формат: https://onnx.ai

#ai #intelligent #edge #windows

Поздравляем всех наших прекрасных читательниц с праздником! 🌷

Вышло обновление библиотеки TensorFlowSharp

https://twitter.com/migueldeicaza/status/972706133390626816

Всех с началом бодрой недели, сегодня говорим про MR/VR.

Начнем с управления. Как-то Алекс Кипман, рассказывая, что случилось с Kinect, привел такую историю: когда создавалась его первая версия, команда в голове уже держала мысль о чем-то, что впоследствии стали называть Mixed Reality — смеси физического и цифрового миров в едином представлении.

И вот возникает вопрос: где на этом пути Kinect и как вообще построить полноценный MR? Тут Алекс рисует журналисту простую схему: вот поле 3x3 клеток. По вертикали: что мы хотим распознавать - тело и движение рук, пространство вокруг и отдельные объекты. Каждая следующая задача, условно, в 10 раз сложнее предыдущей. По горизонтали: как мы взаимодействуем при этом - просто видим (через камеру), накладываем изображения, получаем отдачу от взаимодействия (haptic experience) с цифровыми объектами. Аналогично каждая следующая задача на порядок сложнее.

Вот теперь, если вы нарисуете это по осям, получится, что блок 1x1 — это кинект. Проходит еще почти 10 лет, первая версия Kinect фактически уменьшается до размера плашки в iPhone X, а мы, благодаря прогрессу технологий наблюдаем следующий блок 2x2 — это Hololens.

Вот теперь большой вопрос, с одной стороны, с распознаванием разнообразных объектов (сейчас основной акцент делается на системы машинного зрения), а с другой, с физическим взаимодействием с цифровыми объектами.

В связи с последним: вот подборка исследований Microsoft Research на тему взаимодействия с виртуальным. https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/touching-virtual-microsoft-research-making-virtual-reality-tangible #mr #vr #haptic #experience

Анонс платформы ИИ для Windows 10.

На прошедшей конференции Developer Day мы представили платформу ИИ для разработчиков. Она появится в грядущем обновлении ОС Windows. Платформа предлагает разработчикам Windows Machine Learning API, с помощью которого можно внедрить функциональность заранее обученных нейросетей в приложения.

Подробнее: https://aka.ms/ai_win_news_0318

#news #ai #aic

Учебного в ленту: Tess Ferrandez прошла на Coursera знаменитый курс лекций Andrew Ng по глубокому обучению и сделала очень классный визуальный конспект https://www.slideshare.net/TessFerrandez/notes-from-coursera-deep-learning-courses-by-andrew-ng #ai #deep #learning

p.s. Речь об этом курсе: https://www.deeplearning.ai/

Microsoft Blockchain.

Вы заинтересованы в технологии blockchain, но не знаете как начать? В этом курсе наши коллеги за 4 часа расскажут о распределенных базах данных, смарт-контрактах и многом другом.

Изучить: https://aka.ms/ft_course_0318_1

#ftc #blockchain #course

Не пропустите – Open Data Science конференция в Киеве!

https://kyiv.odsc.com