Программа которая разгадывает людей

Содержание

Цена на сайте может отличаться от цены в магазинах сети. Внешний вид книги может отличаться от изображения на сайте.

Поделиться с друзьями

Ссылка скопирована

ОТ ИЗДАТЕЛЯ
На заре своей карьеры он взламывал засекреченные коды и шифры Советского Союза и занимался академическими исследованиями в математике. Но ему была уготована другая судьба — запустить квантовую революцию на Уолл-стрит. Джим Саймонс обогнал по доходности таких именитых финансистов как Джордж Сорос, Стивен Коэн, Питер Линч, Уоррен Баффетт и Рэй Далио. Он сделал сотрудников своего хедж-фонда состоятельными людьми. Эта почти детективная история никого не оставит равнодушным.

ОБ АВТОРЕ
Грегори Цукерман — автор The Wall Street Journal, трехкратный лауреат премии Джеральда Леба ¬¬— высшей награды в деловой журналистике.

ЭТА КНИГА ДЛЯ:
• инвесторов
• управляющих активами

Даже самый умный профессор не сможет разгадать все 17 загадок

• трейдеров
• всех, кто интересуется историей развития фондового рынка

ФИШКИ КНИГИ:
• Бестселлер New York Times и Sunday Times Business
• Шорт-лист Financial Times гарантированной доходности» в несколько десятков процентов в год какого-то проекта или трейдера с опытом, дай бог, года 2-3, спешит туда вложить все свои деньги. Друзья, по-настоящему бриллиантовые стратегии создаются годами упорного труда и командой светлейших умов лучших университетов мира. Эта команда тестирует гипотезы и, наконец, претворяет их в жизнь в виде торговых стратегий, способных генерировать 45% в год, обгоняя фонд самого Баффетта! Учитесь на примере Джеймса Саймонса тому, как можно взорвать рынок.

И еще я бы советовала эту книгу всем тем, кто считает, что роботы обрушат рынок. Учтите, что роботов создают люди, так что если стратегия в итоге управляется блестящими умами современности, то они в состоянии будут создать стратегию с сотнями роботов разных стратегий внутри и качественно ими управлять. Искусственный интеллект — это будущее рынков, но создается он все равно человеком.

И конечно, я бы настоятельно рекомендовала эту книгу вообще всем, кому небезразличен его капитал и кто хочет быть на острие актуальных инвестиционных инструментов. В периоды как роста, так и нестабильности алгоритмические стратегия могут стать отличным дополнением вашего портфеля. А как они себя показывают в разные экономические циклы, сколько могут принести — про этой читайте в книге. Удачных инвестиций!».
Наталья Смирнова,
инвестор, предприниматель, лучший финансовый советник по европейскому региону (по версии Global Financial Planning Awards в 2015, 2016 и 2018 гг.), участник Совета ЦБ РФ по защите прав инвесторов, автор книги «Деньговодство. Руководство по выращиванию ваших денег»

YOLO! Используем нейросеть, чтобы следить за людьми и разгадывать капчу

You only look once, или YOLO, — эффективный алгоритм, который позволяет выделять объекты на изображении. В этой статье мы используем его, чтобы написать на Python программу для определения числа людей в помещении, а по дороге опробуем его в разгадывании капчи.

Если ты смотрел «Терминатор», то помнишь кадры из глаз T-800: он смотрел по сторонам и определял разные объекты. Тогда о такой машине можно было только мечтать, а сегодня ее можно смастерить самому из готовых частей.

Кадр из фильма «Терминатор»

Распознавание объектов сегодня пригождается для решения самых разных задач: классификации видов растений и животных, распознавания лиц, определения габаритов объектов — и это далеко не полный список.

Какие бывают алгоритмы

Существует несколько алгоритмов обнаружения объектов на изображениях и видео. Посмотрим, что они собой представляют.

R-CNN, Region-Based Convolutional Neural Network

Сперва на изображении с помощью алгоритма выборочного поиска выделяются регионы, которые предположительно содержат объект. Далее сверточная нейронная сеть (CNN) пытается выявить признаки объектов для каждого из этих регионов, после чего машина опорных векторов классифицирует полученные данные и сообщает класс обнаруженного объекта.

Обработка в режиме реального времени: не поддерживается.

Fast R-CNN, Fast Region-Based Convolutional Neural Network

Подход аналогичен алгоритму R-CNN. Но вместо того, чтобы предварительно выделять регионы, мы передаем входное изображение в CNN для создания сверточной карты признаков, где затем будет происходить выборочный поиск, а предсказание класса объектов выполняет специальный слой Softmax.

Обработка в режиме реального времени: не поддерживается.

Faster R-CNN, Faster Region-Based Convolutional Neural Network

Подобно Fast R-CNN, изображение передается в CNN создания сверточной карты признаков, но вместо алгоритма выборочного поиска для прогнозирования предложений по регионам используется отдельная сеть.

Обработка в режиме реального времени: поддерживается при высоких вычислительных мощностях.

YOLO, You Only Look Once

Изображение делится на квадратную сетку. Для каждой ячейки сети CNN выводит вероятности определяемого класса. Ячейки, имеющие вероятность класса выше порогового значения, выбираются и используются для определения местоположения объекта на изображении.

Обработка в режиме реального времени: поддерживается!

Как видишь, YOLO пока что лучший вариант для обнаружения и распознавания образов. Он отличается высокой скоростью и точностью обнаружения объектов, а еще этот алгоритм можно использовать в проектах на Android и Raspberry Pi с помощью нетребовательного tiny-варианта сети, с которым мы с тобой сегодня будем работать.

Tiny-вариант несколько проигрывает в точности полноценному варианту сети, но и требует меньшей вычислительной мощности, что позволит запустить проект, который мы сегодня будем делать, как на слабом компьютере, так и, при желании, на смартфоне.

Пишем код

Чтобы написать легковесное приложение для обнаружения объектов на изображении, нам с тобой понадобятся:

названия классов датасета COCO, которые умеет определять сеть YOLO;
конфигурации для tiny-варианта сети YOLO;
веса для tiny-варианта сети YOLO.

Дополнительно установим библиотеки OpenCV и NumPy:

pip install opencv-python
pip install numpy

Теперь напишем приложение, которое будет находить объекты на изображении при помощи YOLO и отмечать их.

Нейросетевая модель впервые разгадала кроссворд быстрее человека

Разработчики представили модель Berkeley Crossword Solver (BCS). Она стала первой компьютерной программой, которая обыграла всех людей в главном мировом турнире по кроссвордам.

BCS сочетает в себе нейронные ответы на вопросы и вероятностный вывод, чтобы показывать почти идеальный результат в большинстве кроссвордов по типу того, что показан ниже:

BCS использует двухэтапный процесс для решения кроссвордов. Во-первых, модель генерирует распределение вероятностей возможных ответов, а во-вторых, использует вероятностный вывод в сочетании с локальным поиском и генеративной языковой моделью.

Разработчики проверил BCS на головоломках от пяти крупных издателей кроссвордов, включая The New York Times. Система без ошибок решает 81,7% головоломок, что на 24,8% лучше, чем предыдущие алгоритмы.

Источник: www.ferra.ru

YOLO! Используем нейросеть, чтобы следить за людьми и разгадывать капчу

Какие бывают алгоритмы

R-CNN, Region-Based Convolutional Neural Network

Fast R-CNN, Fast Region-Based Convolutional Neural Network

Faster R-CNN, Faster Region-Based Convolutional Neural Network

YOLO, You Only Look Once

Пишем код

Нейросетевая модель впервые разгадала кроссворд быстрее человека

Составьте блок схему и программу вычисления значения функции вариант 3

Напиши программу которая в последовательности натуральных чисел определяет количество чисел кратных

Если не хватает места на диске с для установки программы

Как записать музыку на сд диск в формате сд программа

Какая нужна программа на телефон чтобы скачивать музыку на телефон

Задачи по ознакомлению с формой и геометрическими фигурами в программе радуга

Как расширение имени файла связано с форматом файла и программой обработки

Что программа 12111 переводит число 50 в число 20 определите значение b