[AI ⊂ TM] Машина Тьюринга и искусственный интеллект

Почему машина Тьюринга ( TM ) сегодня в теме про искусственный интеллект ( AI ) ? Ведь AI сегодня это все больше про машинное обучение ( ML ), искусственные нейронные сети ( ANN ), LLM, вычисления на CUDA и т. п. Причина в том, что никакой AI, с точки зрения математики, не превосходит по возможностям TM.

https://habr.com/ru/articles/982124/

#Turing_machine #машина_тьюринга #генетическое_программирование #генетические_алгоритмы #qlearning #reinforcementlearning #reinforecement_learning #нейронная_сеть #neural_network

#SGU #TheSkepticsGuideToTheUniverse:
The Skeptics Guide #1008 - Nov 2 2024

Quickie with Bob: Predicting #Earthquakes; News Items: #Cell_Phones and #Brain_Cancer, #Gold from Earthquakes, #Plastic in the #Brain, #Quantum #Neural_Network, #Marmosets have Names; Your questions and E-mails: #Beetles; Name That Logical Fallacy; #Science or Fiction

Webseite der Episode: https://www.theskepticsguide.org/podcast/sgu

Mediendatei: https://traffic.libsyn.com/secure/skepticsguide/skepticast2024-11-02.mp3

Графовые сети в рекомендательных системах

Всем привет! Меня зовут Александр Тришин, я работаю DS в команде персональных рекомендаций Wildberries и занимаюсь графовыми нейросетями. Это был мой первый опыт работы с графовыми сетями, и мне пришлось погрузиться в изучение статей и проведение собственных экспериментов. В процессе я нашел много интересного и полезного, поэтому решил поделиться своими находками с вами. В результате графовая нейросеть используется в качестве кандидатной модели для увеличения exploration. В этой публикации я расскажу вам о LightGCN и не только . Вспомним, что такое сверточные графовые сети, их основные компоненты и принципы работы: подробно разберем модель на user-item графе, после перейдём к item-item графу. Затем познакомимся с моделью LightGCN: рассмотрим архитектуру, процесс обучения, недостатки (медленная сходимость и смещение в популярное) и варианты их устранения. А в конце посмотрим, как это всё применять на практике: обучим сетку на датасете Movielens-25m, замерим метрики, столкнёмся с проблемами LightGCN и вместе их решим! Ноутбук прилагается 🤓

https://habr.com/ru/companies/wildberries/articles/826422/

#recsys #datascience #data_science #lightgcn #графовые_нейросети #рекомендательные_системы #рекомендации #neuralnetworks #neural_network #wildberries

Как я написал свой первый классификатор эмоций

Всем привет! Немного о себе. Меня зовут Максим, я работаю специалистом по Machine Learning в компании SimbirSoft. Последние два года я углубленно изучал область машинного обучения и компьютерного зрения и сегодня с удовольствием поделюсь с вами опытом разработки личного пет-проекта. В этой статье я расскажу о своем пути от идеи до реализации своего первого классификатора эмоций. Мы обсудим с вами методы, инструменты и техники, которые я применял в процессе создания своего проекта. Анализ данных, выбор модели, обучение и оценка результатов – каждый этап разработки имеет свои особенности и трудности, о чем я с удовольствием поделюсь с вами. Почему меня привлекла именно эта тема? Во-первых, я уже решал аналогичную задачу на коммерческом проекте, которая включала распознавание и идентификацию лиц. Кроме того, меня заинтересовала эта задача тем, что она состоит из двух этапов: сначала детекция лица на изображении, а затем классификация эмоций, которые испытывает человек. Статья будет полезна начинающим разработчикам в области Computer Vision, а также всем, кому интересна тема машинного обучения. Вы узнаете, с какой стороны подходить к решению задач с распознаванием лиц и что можно для этого использовать (подходы, инструменты и технологии). Читать далее 😎

https://habr.com/ru/companies/simbirsoft/articles/810171/

#computer_vision #распознавание_эмоций #машинное_обучение #deep_learning #yolo #анализ_данных #pytorch #neural_network

Что скрывает под собой скрытое (латентное) пространство?

Работа с латентными пространствами Латентное пространство полезно для изучения функций данных и поиска более простых представлений данных для анализа. Как используются латентные пространства в библиотеке eXplain-NNs? Визуализация латентных пространств: Этот метод позволяет отобразить скрытые признаки или паттерны, выученные нейронной сетью, в этих латентных пространствах. Это может быть полезно для понимания, как модель организует данные и какие внутренние представления она использует для принятия решений. Анализ гомологии латентных пространств: Еще один метод, предоставляемый библиотекой eXplain-NNs, это анализ гомологии латентных пространств. Анализ гомологии используется для изучения структуры и связей между этих латентных представлений. Это помогает понять, каким образом информация организована внутри модели и влияет на ее способность принимать решения.

https://habr.com/ru/articles/807405/

#encoder #decoder #latent_diffusion #mathematics #neuralnetworks #neural_network #neuroscience #neural #ai #artificial_intelligence

Система: роевый интеллект, двупалатный разум и оптимизация достижения целей

Система…Как много в этом звуке... Дисклеймер: Статья вызовет больше вопросов, чем ответов и это факт. В ней проясняется концептуальная схема Системы и взаимодействия Ассистентов (нужно придумать другое слово, длинное какое-то). Читайте с осторожностью.

https://habr.com/ru/articles/797405/

#ии #саморазвитие #навыки #привычки #цели #дисциплина #образование #личностный_рост #neural_network #искусственный_интеллект