Нейросети

Прогнозирование — это просто. Доступно любому желающему. Прогнозирование котировок на 5 минут вперед. Для интрадея самое оно. Для чего-то большего и длительного — эт не знаю.
В данном примере берем язык Python, строим простейшую нейросеть (перцептрон, 4 слоя) — 15 входов и 1 выход, на котором имеем прогнозируемое значение котировок. На входы подаем обучающую последовательность — Close минутных данных и Close через 5 минут после окончания нашей входной 15 минутной последовательности. Формируем также тестовую последовательность (у меня это 1000 экземпляров). Нормируем наши обучающую и тестовые последовательности, обучаем, и получаем на тестовой последовательности картинку.

по х — прогнозируемые значения на 5 минут вперед, по у — реальные значения через 5 минут.
Значения predict около нуля (> -0.05 и <0.05) для сделок нас не интересуют, мы же не хотим получать нулевую прибыль, а вот значения <-0.05 и >0.05 для совершения сделок уже вполне подходят, и на графике мы видим, что в этом диапазоне неудачных сделок не так уж и много — в прибыли больше.

( Читать дальше )

Работодатели, создающие проекты на основе искусственного интеллекта (ИИ), активизировали поиск специалистов по разметке данных средней и высшей квалификации, а также по узким направлениям, следует из данных hh.ru. Участники рынка подтверждают тенденцию. Спад спроса на ИИ-разметчиков базового уровня на рынке объясняют в первую очередь тем, что «Яндекс» и «Сбер» уже сформировали пул нужных сотрудников. Возобновиться он может, только если другие компании начнут создавать собственные ИИ-модели.

Подробнее — в материале «Ъ».

Прошло всего каких-то 2 года с момента анонса чат GPT и сейчас уже генерацией текста уже никого не удивишь. ИИ умеет генерировать рассказы, краткий пересказ, заполняет карточки на ВБ.

Уже спустя совсем малое количество времени ИИ уже умеют ХОРОШО генерировать картинки по описанию, создавать видео и даже музыку.

Недавно была запущена новая нейросеть Suno, котора позволяет создавать сочные и реалистично звучащие музыкальные композиции профессионального уровня. Причём делает это «под ключ» — от сочинения слов и написания мелодии до аранжировки и оформления обложки. Всё что от вас требуется — ввести текстовый промпт и выбрать музыкальный стиль.

Работы пользователей выкладываются на сайте нейросети. Там же на основе лайков формируется нечто вроде хит-парада, в котором нередко встречаются и русскоязычные песни. Как вам, например, ремикс «Прекрасное далеко", сделанный в блюзе, или нпесня «Буратино» в стиле k-pop. Если хочется драйва, вот вам «Спокойной ночи, малыши» в black metal. Причём аранжировки звучат приятно, а спето это, с точки зрения артистической подачи и эмоций (как ни парадоксально, учитывая, что говорим про ИИ) проникновенно и «с душой».

( Читать дальше )

Нейростат (https://ya.ru/ai/stat): возраст влияет на знание и использование нейросетей. Молодое поколение (18–34 лет) чаще использует текстовые нейросети для работы и учёбы, в то время как более взрослая аудитория (45–65 лет) отдаёт предпочтение визуальным нейро-сервисам для личных дел и развлечений.

По данным проекта, мужчины чаще используют нейросети, чем женщины. Также мужчины больше верят в будущее AI-технологий, среди женщин же выше доля тех, кто воспринимает нейросети как временное развлечение.

Российские производители вычислительной техники рассказали “Ъ”, что китайский разработчик процессоров для нейросетей Sophgo предлагает им создание совместных продуктов. Участники рынка сомневаются в эффективности подобного сотрудничества, хотя собственных разработок в РФ в этом направлении пока нет. Эксперты полагают, что решения Sophgo могут быть интересны не только вендорам электроники, но и в целом компаниям, развивающим технологии искусственного интеллекта.

Подробнее — в материале «Ъ».

Наткнулся в списке литературы по нейросетям на книгу Станисласа Деана «Как мы учимся: почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока». Это очень годная вещь! Прочитал взахлеб. 

На прошлой неделе публиковал обзор на книгу «Как учится машина». Там было только про искусственные нейросети. А эта книга сравнивает наш мозг с современными искусственными нейросетями, интересно рассказывает об их работе на примере детей и дает множество советов, как лучше учиться и поддерживать мозг для его эффективной работы. 

Почему мы должны учиться

Почему мы не рождаемся уже подготовленными, с предварительно загруженными поведенческими программами и знаниями, необходимыми для выживания? Зачем эволюции понадобилось изобретать научение? 

Я отвечу так: предварительное программирование мозга и невозможно, и нежелательно. Невозможно? Но почему? Хотя бы потому, что для подробного кодирования всех наших знаний человеческой ДНК просто не хватило бы емкости. 

( Читать дальше )

В этом году явный бум нейросетей. На какую конференцию не приду, только о них и речь. Но эта сфера развивается уже десятилетия. Как сильно искусственный интеллект повлияет на нашу жизнь?

Прочитал книгу «Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения». Автор — Ян Лекун, новатор в машинном обучении, лауреат премии Тьюринга, профессор Нью-Йоркского университета и руководитель фундаментальными исследованиями в крупных бигтех-команиях.





Нейросети появились не сегодня. Началось все в 60-ых. Подсказка пришла от природы. Ученые заинтересовались строением зрительной коры мозга и стали применять это к математическим моделям. С тех пор область исследования нейросетей развивается многие десятилетия. Интерес к ним то вспыхивает, то затухает. 

«Конец 1980-х и начало 1990-х были периодом процветания многослойных нейронных сетей: число конференций и научных публикаций увеличивалось, появлялись новые рабочие места в университетах, государство инвестировало в проекты… Но в середине десятилетия наступил еще один период застоя. Помимо больших вычислительных ресурсов, сети требовали огромного количества обучающих данных. К тому же они были сложны в эксплуатации». 

( Читать дальше )

«Яндекс», открывший бизнесу доступ к своей генеративной нейросети YandexGPT, представил более высокие тарифы, чем «Сбер» с GigaChat. Синхронная генерация текста, если исходить из цены за смысловую единицу, стоит у «Яндекса» от двух до десяти раз дороже, чем у Сбербанка. При этом, следует из документации, YandexGPT может работать с большим объемом контекста, чем GigaChat. Эксперты отмечают, что компании ведут противоположную ценовую политику во многих IT-сервисах, а сравнивать тарифы напрямую сложно из-за разницы между алгоритмами.

Подробнее — в материале «Ъ».

“Ъ” обнаружил, что структура МТС тестирует «Рой 9» — продукт, предполагающий использование сторонних устройств для развития и обучения нейросетевых моделей. В МТС заверили, что речь идет о проверке «гипотез компании» и реальный запуск пока не планируется. Между тем эксперты считают подход перспективным, так как он позволит экономить вычислительные мощности.

Подробнее — в материале «Ъ».