azure – Мастер-класс

DeepPavlov: "Keras" для обработки естественного языка помогает отвечать на вопросы про COVID-2019

В такой области глубокого обучения, как обработка изображений, библиотека Keras играет ключевую роль, радикально упрощая обучение transfer learning и использование предварительно обученных моделей. В области обработки естественного языка (NLP) для решения достаточно сложных задач, таких как ответы на вопросы или классификация намерений, приходится комбинировать серию моделей. В этой статье мы расскажем, как библиотека [DeepPavlov](http://deeppavlov.ai/?utm_source=habr&utm_medium=article&utm_campaign=odqa_covid) упрощает построение цепочек моделей для NLP. На основе [DeepPavlov](http://deeppavlov.ai/?utm_source=habr&utm_medium=article&utm_campaign=odqa_covid) и с помощью Azure ML мы построим вопросно-ответную нейросеть, обученную на наборе данных COVID-19. Подробнее ›

scienceart – Мастер-класс

Создаём интерактивный выставочный экспонат с .NET, Azure Functions и магией когнитивных сервисов

В начале января Электромузей Москвы объявил открытый отбор экспонатов для участия в выставке Open Museum 2020. В этой заметке я расскажу, как превратил идею когнитивного портрета в интерактивный экспонат, и как после закрытия музея на карантин этот экспонат стал виртуальным. Подробнее ›

scienceart – Немного рассуждений и художественная практика

Может ли искусственный интеллект творить искусство?

Генеративно-состязательные сети могут производить множество оригинальных картин намного быстрее, чем живой художник. Но можно ли назвать его произведения творчеством? Давайте обсудим природу творчества, а также попробуем немного заняться творчеством сами с помощью компьютера. Подробнее ›

scienceart

Тренируем генеративно-состязательную сеть для рисования картин на Azure ML

Глубокое обучение иногда выглядит как чистая магия, особенно тогда, когда компьютер учится делать что-то действительно креативное, например, рисовать картины! Используемая для этого технология называется GAN - генеративно-состязательная сеть, и в этой заметке мы рассмотрим, как натренировать такую сеть для генерации картин с помощью Azure ML. Подробнее ›

personal

Ударим видеоконференцией по социальной изоляции! Виртуальный #openbirthday 2020

Приглашаю нетрадиционным способом отметить мой день рождения в условиях виртуального заточения. Ударим видеоконференцией по социальной изоляции! 27 марта в 18:00 добро пожаловать на онлайн-мероприятие. Подробнее ›

education

Создаём когнитивный портрет вместе

Социальная изоляция открывает нам новые возможности -- появляется время и мотивация на самообразование и эксперименты. У вас есть прекрасная возможность не выходя из дома попробовать заняться творчеством с помощью искусственного интеллекта и создать собственный когнитивный портрет. 27 марта 2020 г. в 14:00 я проведу открытое практическое занятие онлайн! Подробнее ›

education

Создание увлекательного контента для дистанционного образования с PowerPoint

В период социальной дистанции всё большую актуальность приобретает дистанционное образование. Поскольку я более 10 лет занимался пропагандой технологий, в том числе в онлайн, хочу поделиться секретами создания увлекательного контента в домашних условиях в PowerPoint. Подробнее ›

azure

Использование Azure Machine Learning для оптимизации гиперпараметров

Большинство нетривиальных моделей машинного обучения требуют выбора некоторого количества так называемых гиперпараметров, таких как число слоёв в нейросети, количество нейронов в промежуточных слоях, скорость обучения или dropout. Для получения лучшей модели как правило требуется выбрать комбинацию гиперпараметров, дающую оптимальный результат. Этот процесс обычно весьма трудоёмкий и требует проведения большого количества экспериментов. Azure Machine Learning может сильно упростить этот процесс. Подробнее ›

azure

Лучший способ начать использовать Azure Machine Learning

Я знаю многих Data Scientist-ов -- да и пожалуй сам к ним отношусь -- которые работают на машинах с GPU, локальных или виртуальных, расположенных в облаке, либо через Jupyter Notebook, либо через какую-то среду разработки Python. Однако, это не лучший способ, поскольку в Azure есть специальный платформенный сервис для машинного обучения --- Azure ML. Чтобы начать его использовать в своей работе, нужно преодолеть некоторый барьер, когда кажется, что проще всё делать по старинке. В этой заметке я рассказываю, как преодолеть такой барьер проще всего с Visual Studio Code. Подробнее ›

scienceart

PeopleBlending: создаём Science Art с помощью когнитивных сервисов и небольшого количества креативности

Мне нравится всё междисциплинарное, и в особенности Science Art - область, лежащая на стыке искусства и науки. В этой публикации я поговорю про использование когнитивных сервисов для создания усреднённых портретов людей. Такую технику я назвал PeopleBlending. Подробнее ›

azure

8 причин, по которым вы обязательно захотите использовать Azure Notebooks

Как может стать понятным из названия, Azure Notebooks - это улучшенные Jupyter Notebooks, работающие в облаке Microsoft Azure. Вне зависимости от того, знаете ли Вы, что такое Jupyter, из этой статьи Вы узнаете несколько причин и полезных сценариев, в которых Azure Notebooks сделают Вашу жизнь лучше. Подробнее ›

k12

Символьные вычисления онлайн для школьников

Небольшая история про то, как сервис онлайн-вычислений CoCalc на базе системы компьютерной алгебры Sage помог нам решить задачку по физике… Подробнее ›

azure

Создание виртуальной машины для анализа данных в облаке Microsoft Azure

В этом посте рассматривается инструкция по созданию и настройке виртуальной машины для глубокого обучения в облаке. При этом я буду предполагать, что у вас уже есть облачная подписка Microsoft Azure, привязанная в вашему Microsoft Account – если это не так, то можно обзавестись пробной подпиской. Подробнее ›

personal

Вначале было слово… Немного о Майкрософт, евангелистах и обо мне

Устроившись на работу в Microsoft в качестве технологического евангелиста, я немного рассказываю про то, что это за профессия Подробнее ›