• Рубрика «Читаем статьи за вас». Октябрь — Ноябрь 2017


      Привет, Хабр! По традиции, представляем вашему вниманию дюжину рецензий на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество ODS!


      Статьи выбираются либо из личного интереса, либо из-за близости к проходящим сейчас соревнованиям. Напоминаем, что описания статей даются без изменений и именно в том виде, в котором авторы запостили их в канал #article_essence. Если вы хотите предложить свою статью или у вас есть какие-то пожелания — просто напишите в комментариях и мы постараемся всё учесть в дальнейшем.


      Статьи на сегодня:

      Читать дальше →
      • +58
      • 6,6k
      • 3
    • Сверточная сеть на python. Часть 1. Определение основных параметров модели


        Несмотря на то, что можно найти не одну статью, объясняющую принцип метода обратного распространения ошибки в сверточных сетях (раз, два, три, четыре, пять и даже дающих “интуитивное” понимание — шесть), мне, тем не менее, никак не удавалось полностью понять эту тему. Кажется, что авторы недостаточно внимания уделяют обычным примерам либо же опускают какие-то хорошо понятные им, но не очевидные другим особенности, и весь материал по этой причине становится неподъемным. Мне хотелось разложить все по полочкам для самого себя и в итоге конспекты вылились в статью. Я постарался исключить все недостатки существующих объяснений и надеюсь, что эта статья ни у кого не вызовет вопросов или недопониманий. И, может, следующий новичок, который, также как и я, захочет во всем разобраться, потратит уже меньше времени.
        Читать дальше →
      • Pediatric Bone Age Challenge. Deep Learning и много, много костей

          Cоревнование по определению костного возраста. Заметки участника


          6-го октября на радары Володи Игловикова попал очень интересный конкурс, организованный американскими рентгенологами из The Radiological Society of North America (RSNA) и Radiology Informatics Committee (RIC), и он бросил клич в сообществе ODS.ai



          Целью конкурса было создание автоматической системы для определения костного возраста по рентгеновским снимкам руки. Костный возраст используется в педиатрии для комплексной оценки физического развития детей, и его отклонение от хронологического помогает выявить нарушения в работе различных систем организма. Когда дело касается медицинских проектов, меня уговаривать не надо, но это соревнование стартовало в августе и вступать в него за 8 дней до окончания выглядело авантюрой. Чтобы хотя бы начать препроцессинг снимков, требовались маски рук, и Володя сделал их за несколько дней, отличного качества, и поделился с остальными. Как он так быстро справился с этой тяжёлой задачей, включавшей ручную разметку – загадка, и об этом он, возможно, напишет сам. С масками затея уже не выглядела безнадёжной, я решился участвовать и в конечном счёте успел реализовать почти все планы.

          Задача


          Костный возраст (bone age) — это условный возраст, которому соответствует уровень развития костей детей и подростков. Формирование скелета происходит в несколько стадий. Это используется в педиатрии для сравнения костного возраста с хронологическим, что позволяет вовремя заметить нарушения в работе эндокринной системы и системы обмена веществ.

          Для определения костного возраста в основном используются две методики — GP Грейлиха и Пайла (Greulich and Pyle) и TW2 Таннера, Уайтхауза и Хили (Tanner, Whitehouse, Healy), разработанные во второй половине XX века. Обе методики основаны на рентгенограмме кисти и лучезапястного сустава. Благодаря большому количеству участков растущей ткани в костях и ядер окостенения,
          Читать дальше →
          • +57
          • 7,4k
          • 2
        • Незадача коммивояжера и красный октябрь

            Главнокоммивояжер Аристарх стоял у окна и с лёгкой грустью во взгляде провожал стаю улетающих на юг комаров. Осень. Конец сезона. Пора дубинки, полюбившиеся жителям города Н в качестве средства самозащиты от кровососов и предмета статуса (известно, некусаный горожанин — милее надкушенного), забирать из оружейных лавок и завозить на их место рогатины от снежных троллей.


            image

            В рознице падение спроса на сезонные товары приводит к смене ассортимента на полках и возвратам невостребованных остатков на склады поставщиков. Кутерьма та еще. Не все могут похвастаться сбалансированным портфелем продуктов. Конец сезона может привести к кассовому разрыву и поставщики всячески стараются уменьшить потери. Незадача коммивояжера, как она есть.


            Лето жаркое выдалось, потому сезон затянулся — мысль поселилась в голове Аристарха — годовой ритм миграции крылатых определенно укладывался в какие-то предопределённые природой рамки. А что если между продажами и погодой есть эта, как её, корреляция?


            Покажи мне корреляцию погоды и продаж дубинок от комаров, вот тебе гигабайт сводных таблиц в экселе — так началось мое знакомство с возвратами сезонных продуктов.

            Читать дальше →
          • Глубокое обучение с R и Keras на примере Carvana Image Masking Challenge



              Привет, Хабр!

              Пользователи R долгое время были лишены возможности приобщиться к deep learning-у, оставаясь в рамках одного языка программирования. С выходом MXNet ситуация стала меняться, но своеобразная документация и частые изменения, ломающие обратную совместимость, все еще ограничивают популярность данной библиотеки.

              Гораздо привлекательнее выглядит использование R-интерфейсов к TensorFlow и Keras с бекендами на выбор (TensorFlow, Theano, CNTK), подробной документацией и множеством примеров. В этом сообщении будет разобрано решение задачи сегментации изображений на примере соревнования Carvana Image Masking Challenge (победители), в котором требуется научиться отделять автомобили, сфотографированные с 16 разных ракурсов, от фона. "Нейросетевая" часть полностью реализована на Keras, за обработку изображений отвечает magick (интерфейс к ImageMagick), параллельная обработка обеспечивается parallel+doParallel+foreach (Windows) или parallel+doMC+foreach (Linux).

              Читать дальше →
            • AdBlock похитил этот баннер, но баннеры не зубы — отрастут

              Подробнее
              Реклама
            • Смена пола и расы на селфи с помощью нейросетей


                Привет, Хабр! Сегодня я хочу рассказать вам, как можно изменить свое лицо на фото, используя довольно сложный пайплайн из нескольких генеративных нейросетей и не только. Модные недавно приложения по превращению себя в даму или дедушку работают проще, потому что нейросети медленные, да и качество, которое можно получить классическими методами компьютерного зрения, и так хорошее. Тем не менее, предложенный способ мне кажется очень перспективным. Под катом будет мало кода, зато много картинок, ссылок и личного опыта работы с GAN'ами.

                Читать дальше →
              • Ежемесячная рубрика «Читаем статьи за вас». Сентябрь 2017


                  Привет, Хабр! Мы продолжаем нашу традицию и снова выпускаем ежемесячный набор рецензий на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество ODS!


                  Статьи выбираются либо из личного интереса, либо из-за близости к проходящим сейчас соревнованиям. Напоминаем, что описания статей даются без изменений и именно в том виде, в котором авторы запостили их в канал #article_essence. Если вы хотите предложить свою статью или у вас есть какие-то пожелания — просто напишите в комментариях и мы постараемся всё учесть в дальнейшем.

                  Читать дальше →
                • Визуализация результатов выборов в Москве на карте в Jupyter Notebook


                    Всем привет!


                    Сегодня мы поговорим о визуализации геоданных. Имея на руках статистику, явно имеющую пространственную привязку, всегда хочется сделать красивую карту. Желательно, с навигацией да инфоокнами В тетрадках. И, конечно же, чтоб потом можно было показать всему интернету свои успехи в визуализации!


                    В качестве примера возьмем недавно отгремевшие муниципальные выборы в Москве. Сами данные можно взять с сайта мосгоризбиркома, в можно просто забрать датасеты с https://gudkov.ru/. Там даже есть какая-никакая визуализация, но мы пойдем глубже. Итак, что же у нас в итоге должно получиться?

                    Читать дальше →
                  • Kaggle: как наши сеточки считали морских львов на Алеутских островах

                      header_im


                      Привет, Коллеги!


                      27 июня закончилось соревнование на Kaggle по подсчёту морских львов (сивучей) на аэрофотоснимках NOAA Fisheries Steller Sea Lions Population Count. В нем состязались 385 команд. Хочу поделиться с вами историей нашего участия в челлендже и (почти) победой в нём.

                      Читать дальше →
                    • Ежемесячная рубрика «Читаем статьи за вас». Август 2017

                        image


                        Привет, Хабр! С этого выпуска мы начинаем хорошую традицию: каждый месяц будет выходить набор рецензий на некоторые научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essence. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество ODS!
                        Статьи выбираются либо из личного интереса, либо из-за близости к проходящим сейчас соревнованиям. Если вы хотите предложить свою статью или у вас есть какие-то пожелания — просто напишите в комментариях и мы постараемся всё учесть в дальнейшем.

                        Читать дальше →
                        • +42
                        • 10,1k
                        • 2
                      Самое читаемое