Почему бы не начать утро понедельника с вина? Например, с задачи классификации вин с помощью ML.NET (Для тех, кто еще не в курсе, ML.NET — это бесплатная кроссплатформенная платформа машинного обучения с открытым кодом, позволяющая вам создавать специализированные решения машинного обучения и интегрировать их в свои приложения )
https://rubikscode.net/2018/07/02/machine-learning-with-ml-net-solving-real-world-classification-problem-wine-quality/
https://rubikscode.net/2018/07/02/machine-learning-with-ml-net-solving-real-world-classification-problem-wine-quality/
Rubik's Code
Machine Learning with ML.NET – Solving Real-World Classification Problem (Wine Quality) | Rubik's Code
Code that accompanies this article can be downloaded here. In the first article of machine learning in ML.NET saga, we explored basics of machine learning and we got our first look at Microsoft'
Средства для квантовой разработки постоянно становятся все лучше – 22 июня Microsoft выпустила обновление для Microsoft Quantum Development Kit.
https://habr.com/company/microsoft/blog/416613/
https://habr.com/company/microsoft/blog/416613/
Habr
Квантовое будущее: Microsoft Quantum Development Kit
22 июня мы выпустили обновление для нашего open-source Microsoft Quantum Development Kit. Среди нововведений: улучшенный процесс отладки, более быстрое моделирование, а также реализация ряда...
Forwarded from devdigest // dot net (dotnet)
Помните вчера мы писали про систему классификации вин про помощи ML.NET? Так вот, ML.NET успел обновиться. Версия 0.3 уже доступна!
https://blogs.msdn.microsoft.com/dotnet/2018/07/09/announcing-ml-net-0-3/
https://blogs.msdn.microsoft.com/dotnet/2018/07/09/announcing-ml-net-0-3/
Microsoft
Announcing ML.NET 0.3
A first-hand look from the .NET engineering teams
Microsoft Research открыла доступ к своим наработкам!
https://habr.com/company/microsoft/blog/416451/
https://habr.com/company/microsoft/blog/416451/
Хабр
Базы данных Microsoft Research теперь доступны для всех
Мы рады рассказать вам о том, что наши коллеги из подразделения Microsoft Research опубликовали данные, полученные в результате многолетних трудов по курированию...
Forwarded from Machine Learning World (Andrey Nikishaev)
New cool article from Uber, making CNN better with CoordConv
https://eng.uber.com/coordconv/
https://eng.uber.com/coordconv/
Uber Blog
An Intriguing Failing of Convolutional Neural Networks and the CoordConv Solution | Uber Blog
As powerful and widespread as convolutional neural networks are in deep learning, AI Labs’ latest research reveals both an underappreciated failing and a simple fix.
Главные вопросы data science с точки зрения бизнеса
http://dataconomy.com/2018/07/the-most-important-unanswered-questions-of-2018-in-artificial-intelligence-ai-and-machine-learning-ml/
http://dataconomy.com/2018/07/the-most-important-unanswered-questions-of-2018-in-artificial-intelligence-ai-and-machine-learning-ml/
Dataconomy
The most important unanswered questions of 2018 in Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) - Dataconomy
Here is what a recent whitepaper by Dataiku reveals about Artificial Intelligence and Machine Learning emphasising the role of data scientists. Let’s find out. The year 2018 was supposed to be the one where companies made revolutionary strides in the area…
Microsoft и National Geographic объявляют о создании совместной грантовой программы в сфере исследований искусственного интеллекта
https://venturebeat.com/2018/07/16/microsofts-ai-for-earth-innovation-grant-gives-data-scientists-access-to-ai-tools/
https://venturebeat.com/2018/07/16/microsofts-ai-for-earth-innovation-grant-gives-data-scientists-access-to-ai-tools/
VentureBeat
Microsoft’s AI for Earth Innovation Grant gives data scientists access to AI tools
Microsoft is teaming up with National Geographic to launch the AI for Earth Innovation Grant, an initiative that’ll provide researchers access to AI development tools.
Forwarded from devdigest // dot net (dotnet)
Machine Learning in ML.NET – Using Machine Learning Model in ASP.NET Core Application
https://rubikscode.net/2018/07/09/machine-learning-in-ml-net-using-machine-learning-model-in-asp-net-mvc-application/
https://rubikscode.net/2018/07/09/machine-learning-in-ml-net-using-machine-learning-model-in-asp-net-mvc-application/
Rubik's Code
Machine Learning in ML.NET - Using Machine Learning Model in ASP.NET Core Application | Rubik's Code
The code that accompanies this article can be downloaded here. In the previous articles, we explored how we can use Microsoft's new framework for machine learning – ML.NET. We used different datasets…
У Video Indexer (платформы для анализа видео-контента) появились новые возможности.
https://azure.microsoft.com/ru-ru/blog/spoken-language-identification-in-video-indexer/
https://azure.microsoft.com/ru-ru/blog/spoken-language-identification-in-video-indexer/
Microsoft
Spoken Language Identification in Video Indexer | Блог | Microsoft …
We are excited to share that Video Indexer has a new capability, Spoken Language Identification (LID)!
Квантовая стратегия Майкрософт (да-да, это про Q#!)
https://www.nextplatform.com/2018/07/18/microsoft-builds-quantum-strategy-around-q/
https://www.nextplatform.com/2018/07/18/microsoft-builds-quantum-strategy-around-q/
Nextplatform
Microsoft Builds Quantum Strategy Around Q#
There is no way to predict which quantum system will garner system share in the next years, but most large chip, system, and software companies are
Forwarded from Qubit (Quantum Daily)
Microsoft Quantum Katas («Квантовые ката») — серия туториалов для самостоятельного изучения. Каждый из них направлен на одновременное освоение квантовых вычислений и программирования на Q#. Все упражнения состоят из набора задач по определенной тематике квантовых вычислений, как простых, так и сложных. Каждая задача требует написания кода: для самых простых задач обычно требуется только одна строчка, а для сложных — крупный фрагмент. Тестирующая среда проверяет ответы, сразу же давая обратную связь.
https://habr.com/company/microsoft/blog/418659/
https://habr.com/company/microsoft/blog/418659/
Habr
Откройте для себя квантовое программирование с Quantum Katas
Привет, Хабр! Мы рады рассказать, что создали Quantum Katas — открытый проект, помогающий изучать квантовые вычисления и язык Q# в комфортном темпе. Кстати, все упражнения сделаны таким образом, чтобы...
Forwarded from Quantum Quintum
Классная история про "битву" классических и квантовых алгоритмов. Есть такая задачка по подбору рекомендаций для пользователя на основании его профиля и общей базы пользователей (пример: какой фильм вам порекомендовать в Netflix). Задачка вычислительно емкая.
Несколько лет назад в работе Iordanis Kerenidis и Anupam Prakash, "Quantum Recommendation Systems", авторы показали, как получить экспоненциальное ускорение относительно существующих классических алгоритмов за счет использования квантового компьютера (работа теоретическая). Это был отличный пример алгоритма, показывающего, зачем нужен квантовый компьютер. И также это было отличной заявкой на иллюстрацию преимущества симбиоза машинного обучения и квантовых вычислений. Было только одно но: они не доказывали в работе, что классический алгоритм с сопостовимыми результатами не возможен.
В общем, Ewin Tang (University of Texas), вдохвовившись результами и логикой работы квантового компьютера, смог создать "классический" аналог, также с экспоненциальным ускорением. В целом, это отличная иллюстрация того, что одновременное изучение квантовых и классических алгоритмов может быть новые идеи даже для текущего поколения машин.
Новость: https://www.quantamagazine.org/teenager-finds-classical-alternative-to-quantum-recommendation-algorithm-20180731/
Публикация: https://arxiv.org/pdf/1807.04271.pdf
Несколько лет назад в работе Iordanis Kerenidis и Anupam Prakash, "Quantum Recommendation Systems", авторы показали, как получить экспоненциальное ускорение относительно существующих классических алгоритмов за счет использования квантового компьютера (работа теоретическая). Это был отличный пример алгоритма, показывающего, зачем нужен квантовый компьютер. И также это было отличной заявкой на иллюстрацию преимущества симбиоза машинного обучения и квантовых вычислений. Было только одно но: они не доказывали в работе, что классический алгоритм с сопостовимыми результатами не возможен.
В общем, Ewin Tang (University of Texas), вдохвовившись результами и логикой работы квантового компьютера, смог создать "классический" аналог, также с экспоненциальным ускорением. В целом, это отличная иллюстрация того, что одновременное изучение квантовых и классических алгоритмов может быть новые идеи даже для текущего поколения машин.
Новость: https://www.quantamagazine.org/teenager-finds-classical-alternative-to-quantum-recommendation-algorithm-20180731/
Публикация: https://arxiv.org/pdf/1807.04271.pdf
Quanta Magazine
Major Quantum Computing Advance Made Obsolete by Teenager
18-year-old Ewin Tang has proven that classical computers can solve the “recommendation problem” nearly as fast as quantum computers. The result eliminates one of the best examples of quantum speedup.
Forwarded from addmeto
Как-то на фоне новостей мало кто заметил замечательную работу (не новую, прошлогоднюю): людям, лежащим внутри аппарата фМРТ показывали картинки, и пытались по отклику мозга научить нейронную сеть восстанавливать изображение. Подобные опыты уже были, нынешний - первый с использованием нейронок.
Фактически, конечно, это ерунда, довольно далекая от практического применения, но есть и важные новые знания: например тот факт, что сигналы разных мозгов, когда им показывают одну и ту же картинку - разные, нельзя обучить одну нейронку и все. Важный вывод тут: вероятно нейронные связы в мозгу образуются по-разному у всех людей, в процессе “обучения” мозга. Даю ссылку на видео, в описании его есть ссылка на биоархив и исходные тексты если вам интересно. https://www.youtube.com/watch?v=jsp1KaM-avU
Фактически, конечно, это ерунда, довольно далекая от практического применения, но есть и важные новые знания: например тот факт, что сигналы разных мозгов, когда им показывают одну и ту же картинку - разные, нельзя обучить одну нейронку и все. Важный вывод тут: вероятно нейронные связы в мозгу образуются по-разному у всех людей, в процессе “обучения” мозга. Даю ссылку на видео, в описании его есть ссылка на биоархив и исходные тексты если вам интересно. https://www.youtube.com/watch?v=jsp1KaM-avU
YouTube
Deep image reconstruction: Natural images
Reconstruction of visual images from human brain activity measured by fMRI
To reconstruct visual images, we first decoded (translated) measured brain activity patterns into deep neural network (DNN) features, then fed those decoded features to a reconstruction…
To reconstruct visual images, we first decoded (translated) measured brain activity patterns into deep neural network (DNN) features, then fed those decoded features to a reconstruction…
Forwarded from Machine Learning World (Andrey Nikishaev)
Good tutorial on AutoGraph from TFDevSummit 2018 https://colab.research.google.com/github/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/autograph/examples/notebooks/dev_summit_2018_demo.ipynb
Google
Google Colaboratory Notebook
Run, share, and edit Python notebooks
Немного искусственного интеллекта от Интел
https://software.intel.com/en-us/videos/ai-news-is-autonomous-driving-really-safe
https://software.intel.com/en-us/videos/ai-news-is-autonomous-driving-really-safe
Intel
AI News | Is Autonomous Driving Really Safe?