Как мозг бьет дерево, или как мы сделали рекомендательную систему с помощью нейронной сети

https://habrahabr.ru/company/qiwi/blog/339454/

Внимание всем дип лернерам, нейро нетворкерам и просто программистам!

На Физтехе с 29 января по 4 февраля 2018 пройдет событие международного масштаба - семидневный хакатон-научная школа DeepHack.Babel.

Все мы знаем историю Вавилонской башни, когда появление новых языков помешало строительству великого сооружения. В наши дни общество обращено к миру: люди из разных стран общительны, интересны друг другу и жаждут контакта. Но как возможно такое общение при отсутствии знания языка? Правильно! С использованием машинных переводчиков.

Совершенствованию в области машинного перевода и будет посвящен хакатон. А именно, обучению машинного переводчика без обучающих примеров. Дело в том, что система машинного перевода, как и человек, учится переводить, анализируя примеры правильных переводов с одного языка на другой. Мы же попытаемся научить компьютер переводить, не давая ему таких примеров. Знание о том, как переводятся на русский английские слова, компьютер должен получить из двух не связанных между собой текстов.

Программа хакатона предполагает лекции и Q&A сессии с ведущими мировыми специалистами, работу с менторами и, конечно же, призы в нескольких номинациях!

Следите за новостями лаборатории нейронных сетей и глубокого обучения и не упустите возможность объединить человечество, ведь регистрация на отбор начнется 1 декабря.

Модульбанк (http://vk.com/club80328935) дает советы и делится практическим опытом подготовки данных

"В задачах машинного обучения качество моделей очень сильно зависит от данных.
Но сами данные в реальных задачах редко бывают идеальными. Как правило, самих данных не много, количество доступных для анализа параметров ограничено, в данных шумы и пропуски. Но решать задачу как-то нужно..."

https://habrahabr.ru/post/342366/

Google выпустила картонную камеру за $45. Она поддерживает нейросети
https://republic.ru/posts/88098
https://blog.google/topics/machine-learning/introducing-aiy-vision-kit-make-devices-see/

Amazon DeepLens — первая Wi-Fi камера с Deep Learning
https://geektimes.ru/company/intel/blog/296201/

IBM представила первые серверы Power9 для ИИ
https://hightech.fm/2017/12/07/power9

ИИ от Google за несколько часов сам научился играть в шахматы и го и победил «чемпионов»

https://rb.ru/news/alpha-zero/
https://arxiv.org/pdf/1712.01815.pdf

Google представила Tacotron 2, новую систему для преобразования текста в речь
https://tproger.ru/articles/tacotron-2-text-into-speech/

Stacking Made Easy: An Introduction to StackNet by Competitions Grandmaster Marios Michailidis (KazAnova)

http://blog.kaggle.com/2017/06/15/stacking-made-easy-an-introduction-to-stacknet-by-competitions-grandmaster-marios-michailidis-kazanova/

Асинхронная загрузка больших датасетов в Tensorflow
https://habrahabr.ru/post/345546/

https://github.com/sld/convai-bot-1337

Skill-based Conversational Agent that took 1st place at 2017 NIPS Conversational Intelligence Challenge (http://convai.io)

The chatbot developed for the ConvAI challenge. Our bot is capable of conversing with humans about given text (e.g. a paragraph from Wikipedia article). The conversation is enabled by a set of skills, including chit-chat, topics detection, text summarization, question answering and question generation. The system has been trained in a supervised fashion to select an appropriate skill for generating a response. Furthermore, we have developed an overall dialog quality scorer and next utterance scorer to correct agent's policy. Our bot is implemented with open source software and open data; it is self-hosted, and employs a supervised dialog manager with a linear hierarchy. The latter allows a researcher to focus on skill implementation rather than finite state machine development.