Artificial Intelligence. Code and comments

  На Хабре появился ряд статей о качестве образования и как процесса и как результата (уровень выпускников). Тема заинтересовала и руки зачесались проверить, а как это устроено у  пчелок   роботов  искусственного интеллекта, влияет ли качество обучающей последовательности на результат. Была выбрана простая сеть из примеров keras  в которую добавил одну строку. Нас интересует насколько упорядоченность входной обучающей последовательности mnist влияет на результат обучения MLP. Результат получился неожиданным и странным, пришлось перепроверять многократно, но перейдем к делу и конкретике. Идея эксперимента проста и обычна — обучаем MLP из keras на общедоступном mnist и получаем ориентир, после обучаем на последовательностях 01234567890123..7890123. Как студентов учат — немного бейсик, немного ассемблер, немного fortran, и т.д. и сравним с исходным обучением. Результат вполне ожидаем, исходная последовательность учит лучше, но порядок такой же. Вот график 64 испыта...

  Ненормальное программирование , Python , Data Mining , Искусственный интеллект Одно из самых известных, наиболее интересное и совсем не изученное свойство человеческого разума с давних пор привлекавшее исследователей это интуиция. Со времен древности философы и математики пытались хоть как как то понять и определить смысл этого могучего нашего свойства. Еще Платон разделял и выделял нелогическое познание, Декарт, например, утверждал: «Под интуицией я разумею не веру в шаткое свидетельство чувств и не обманчивое суждение беспорядочного воображения, но понятие ясного и внимательного ума, настолько простое и отчётливое, что оно не оставляет никакого сомнения в том, что мы мыслим, или, что одно и то же, прочное понятие ясного и внимательного ума, порождаемое лишь естественным светом разума и благодаря своей простоте более достоверное, чем сама дедукция…». Гегель указывал на непосредственное знание, и даже Фейербах упомянул о чувственности познания! В данной статье автор попытается пр...

Когда то давно, во время ковыряния "в" и изучения "как" очень хорошего и полезного пакета OpenSSL и как всегда неожиданно возникла одна простая идея и как все такие очень неожиданные идеи канула в лету. Но сухой остаток остался - была найдена ошибка в OpenSSL, в умножении большого числа на BN_ULONG и небольшая программа извлечения квадратного корня побитно. Сообщение об ошибке ушло на багтрекинг и было поправлено (пользуясь случаем извиняюсь за свою излишнюю эмоциональность тогда, не каждый день в OpenSSL ошибки находишь), а вот ту самую небольшую программу нахождения квадратного корня побитово по модулю 2^n, где n  это количество бит\разрядность и предлагаю вашему вниманию. <cut /> Если рассмотреть алгоритм умножения двух чисел побитно, в столбик, то по значению i-х битов сомножителей, зная перенос, можно быстро определить бит результата - так и зная результат и предполагая распределение битов в сомножителях можно быстро эти биты вычислить. Как всегда ни...

поиск и исправление ложной разметки в задачах обучения ИИ Во всех задачах обучения искусственного интеллекта присутствует одно пренеприятнейшее явление — ошибки в разметке обучающей последовательности. Ошибки эти неизбежны, так как вся разметка производится вручную, ибо если есть способ разметить реальные данные программно, то зачем нам ещё кого то учить их размечать и тратить время и деньги на создание абсолютно ненужной конструкции! Задача найти и удалить фейковые маски в большой обучающей последовательности достаточно сложна, Можно просмотреть их все вручную, но и это не спасёт от повторных ошибок. Но если внимательно приглядеться к предложенным в  предыдущих постах  инструментам исследования нейронных сетей, то оказывается есть простой и эффективный способ обнаружить и извлечь все артефакты из обучающей последовательности. И в этом посте есть конкретный пример, очевидно, что простой, на эллипсах и полигонах, для обычной U-net, опять такое лего в песочнице, н...

что сложнее для искусственного интеллекта, треугольник или четырехугольник? https://habr.com/ru/post/439122/ Это третья статья по анализу и изучению эллипсов, треугольников и других геометрических фигур. Предыдущие статьи вызвали у читателей несколько очень интересных вопросов, в частности о сложности или простоте тех или иных обучающих последовательностей. Вопросы на самом деле очень интересные, например насколько треугольник сложнее для обучения, чем четырехугольник или другой многоугольник? Попробуем сравнить, и для сравнения у нас есть отличная, проверенная поколениями студентов, идея — чем короче шпаргалка, тем легче экзамен. Статья эта тоже есть просто результат любопытства и праздного интереса, ничего из нее в практике не встречается и для практических задач тут есть пара отличных идей, но нет почти ничего для копипастинга. Это небольшое исследование сложности обучающих последовательностей — рассуждения автора и код изложены, можно все проверить/дополнить/измени...