N + 1

«Есть задача»

Благодаря машинному обучению мы можем разблокировать смартфон по лицу, узнать, какая сегодня будет погода, и даже диагностировать рак. Между тем, в этой области до сих пор есть нерешенные фундаментальные задачи. О том, как их решить и над чем сегодня трудятся специалисты в ML, мы вместе с Yandex Research рассказываем в проекте «Есть задача». В этом дайджесте мы собрали все материалы, вышедшие в рамках проекта.

Мультфильм: «Ход мысли»

Некоторые проблемы чересчур сложны, поскольку зависят от множества переменных факторов и требуют комплексных решений. Их нельзя алгоритмизировать вручную и объяснить набором простых инструкций, понятных человеку. Отсюда родилась идея алгоритмов, которые обучаются набору правил на основе подготовленных данных. В этом мультфильме мы рассказываем, как обучаются нейросети и почему нам трудно (но важно) понимать логику их решений.

Лонгрид: «Внимание, черный ящик»

Прогресс в машинном обучении, достигнутый за последнее десятилетие, подарил нам как множество новых возможностей, так и неочевидные проблемы: модели машинного обучения стали настолько сложными и большими, что понять логику их действий все труднее. В этом материале мы рассказываем, с чего начиналось машинное обучение, как разработчики изучают нейросети и зачем это нужно делать, даже если к их работе не возникает никаких вопросов.

Подкаст: «Есть задача»

Нейросети с каждым годом умнеют и усложняются, но до сих пор выдают ошибки разной степени серьезности: от мемных фразочек до полной остановки работы. Почему так происходит? Зависит ли вероятность ошибки от выбранной в самом начале пути модели обучения? Кто вообще занимается анализом эффективности машинного обучения и как это происходит? Об этом и многом другом мы поговорили с исследователем Yandex Research Максимом Рябининым.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.