Darin (deep and reinforced intelligence net) - История изменений

Simagin.denis в 16:36, 4 ноября 2018

2018-11-04T16:36:07Z

← Предыдущая версия		Версия от 16:36, 4 ноября 2018
Строка 22:		Строка 22:
	===Какие начальные требования?===		===Какие начальные требования?===
	* Машина с UNIX-подобной ОС и мощной видеокартой (возможно облачная)		* Машина с UNIX-подобной ОС и мощной видеокартой (возможно облачная)
	* Знание Python 3, Git и работа с командной оболочкой		* Знание Python 3
			* Git и работа с командной оболочкой
	* Английский		* Английский

Simagin.denis: Simagin.denis переименовал страницу DaRiNa (Deep reinforced net) в Darin (deep and reinforced intelligence net)

2018-11-04T16:33:43Z

Simagin.denis переименовал страницу DaRiNa (Deep reinforced net) в Darin (deep and reinforced intelligence net)

← Предыдущая версия	Версия от 16:33, 4 ноября 2018
(нет различий)

Simagin.denis: Fix all lists

2018-11-04T16:31:28Z

Fix all lists

← Предыдущая версия		Версия от 16:31, 4 ноября 2018
Строка 1:		Строка 1:
	{{Карточка_проекта		{{Карточка_проекта
	\|name=~~DaRiNa~~ (~~Deep~~ reinforced net)		\|name=Darin (deep and reinforced intelligence net)
	\|mentor=Денис Симагин		\|mentor=Денис Симагин
	\|mentor_login={{URLENCODE:Simagin.denis\|WIKI}}		\|mentor_login={{URLENCODE:Simagin.denis\|WIKI}}
Строка 15:		Строка 15:

	===Чему студент научится?===		===Чему студент научится?===
	Чтение научных статей на английском		* Чтение научных статей на английском
	~~Погружение в машинное обучение, сверточные нейронные сети~~		* Работе с глубокими нейронными сетями
	Обучение с подкреплением		* Обучение с подкреплением
	Плохие шутки		* Плохие шутки

	===Какие начальные требования?===		===Какие начальные требования?===
	Машина с UNIX-подобной ОС и мощной видеокартой (возможно облачная)		* Машина с UNIX-подобной ОС и мощной видеокартой (возможно облачная)
	Знание Python 3, Git и работа с командной оболочкой		* Знание Python 3, Git и работа с командной оболочкой
	~~Хорошая математическая подготовка~~		* Английский
	~~Английский~~
	===Какие будут использоваться технологии?===		===Какие будут использоваться технологии?===
	* Python3		* Python3

Simagin.denis: /* Какие будут использоваться технологии? */

2018-11-04T16:30:06Z

Какие будут использоваться технологии?

← Предыдущая версия		Версия от 16:30, 4 ноября 2018
Строка 25:		Строка 25:
	Английский		Английский
	===Какие будут использоваться технологии?===		===Какие будут использоваться технологии?===
	Python3~~, scipy~~ stack, ~~PyTorch~~		* Python3
	AWS/~~Gсloud~~		* Scipy stack
			* PyTorch (возможно, Tensorflow)
			* AWS/GCloud

	===Темы вводных занятий?===		===Темы вводных занятий?===
	* Обучении с учителем		* Обучении с учителем

Simagin.denis: Fix topics' list

2018-11-04T16:29:33Z

Fix topics' list

← Предыдущая версия		Версия от 16:29, 4 ноября 2018
Строка 28:		Строка 28:
	AWS/Gсloud		AWS/Gсloud
	===Темы вводных занятий?===		===Темы вводных занятий?===
	Обучении с учителем		* Обучении с учителем
	Линейные модели, градиентный спуск		* Линейные модели, градиентный спуск
	Введение в нейронные сети		* Введение в нейронные сети
	Сверточные сети		* Сверточные сети
	Обучение с подкреплением		* Обучение с подкреплением
			* Разбор базовых статей

	===Направления развития?===		===Направления развития?===
	DeepMind и Blizzard сделали [https://deepmind.com/blog/deepmind-and-blizzard-open-starcraft-ii-ai-research-environment/ песочницу] для StarCraft II, поле для исследований просто безгранично.		DeepMind и Blizzard сделали [https://deepmind.com/blog/deepmind-and-blizzard-open-starcraft-ii-ai-research-environment/ песочницу] для StarCraft II, поле для исследований просто безгранично.

Simagin.denis: Fix course

2018-11-04T12:26:28Z

Fix course

← Предыдущая версия		Версия от 12:26, 4 ноября 2018
Строка 4:		Строка 4:
	\|mentor_login={{URLENCODE:Simagin.denis\|WIKI}}		\|mentor_login={{URLENCODE:Simagin.denis\|WIKI}}
	\|semester=Осень 2018		\|semester=Осень 2018
	\|course=3-4		\|course=2-3
	\|number_of_students= до 10		\|number_of_students= до 10
	\|categorize=yes		\|categorize=yes

Aapoludnitsin в 11:23, 26 октября 2018

2018-10-26T11:23:46Z

← Предыдущая версия		Версия от 11:23, 26 октября 2018
Строка 10:		Строка 10:

	===Что это за проект?===		===Что это за проект?===
	Сочетание reinforcement learning и deep learning является горячей темой на сегодняшний день. К примеру, изучите статью Playing atari with deep reinforcement learning. Также вы, наверняка, слышали о AlpaGo, программе, которая впервые победила человека, профессионально играющего в Go. Подробнее об этом здесь. Конечная цель перенести идеи статью AlphaGo Zero на игру рендзю.		Сочетание reinforcement learning и deep learning является горячей темой на сегодняшний день. К примеру, изучите статью [http://arxiv.org/pdf/1312.5602v1.pdf Playing atari with deep reinforcement learning]. Также вы, наверняка, слышали о AlpaGo, программе, которая впервые победила человека, профессионально играющего в Go. Подробнее об этом [https://storage.googleapis.com/deepmind-media/alphago/AlphaGoNaturePaper.pdf здесь]. Конечная цель перенести идеи статью [https://deepmind.com/blog/alphago-zero-learning-scratch/ AlphaGo Zero] на игру [https://en.wikipedia.org/wiki/Renju рендзю].

	Для участия в проекте нужно пройти собеседование.		Для участия в проекте нужно пройти собеседование.
Строка 34:		Строка 34:
	Обучение с подкреплением		Обучение с подкреплением
	===Направления развития?===		===Направления развития?===
	DeepMind и Blizzard сделали песочницу для StarCraft II, поле для исследований просто безгранично.		DeepMind и Blizzard сделали [https://deepmind.com/blog/deepmind-and-blizzard-open-starcraft-ii-ai-research-environment/ песочницу] для StarCraft II, поле для исследований просто безгранично.

	===Критерии оценки?===		===Критерии оценки?===
	В конце проекта проводится турнир между алгоритмами, на основе которого и выставляются оценки.		В конце проекта проводится турнир между алгоритмами, на основе которого и выставляются оценки.

Aapoludnitsin в 11:18, 26 октября 2018

2018-10-26T11:18:46Z

← Предыдущая версия		Версия от 11:18, 26 октября 2018
Строка 1:		Строка 1:
	{{~~Карточка_командного_проекта~~		{{Карточка_проекта
	\|name=DaRiNa (Deep reinforced net)		\|name=DaRiNa (Deep reinforced net)
	~~\|company=Яндекс~~
	\|mentor=Денис Симагин		\|mentor=Денис Симагин
	\|mentor_login={{URLENCODE:Simagin.denis\|WIKI}}		\|mentor_login={{URLENCODE:Simagin.denis\|WIKI}}
	\|semester=Осень 2018		\|semester=Осень 2018
	\|course=3-4		\|course=3-4
	\|number_of_students=~~3-4~~		\|number_of_students= до 10
	\|categorize=yes		\|categorize=yes
	}}		}}


	===Что это за проект?===		===Что это за проект?===
	~~Это исследовательский проект~~. ~~Существует датасет SQuAD 2.0~~. ~~Проблема заключается в том~~, ~~чтобы прочитать параграф текста~~, ~~а затем по вопросу сгенерировать ответ. Уже существует пачка научных статей~~, ~~посвященных этой задаче. Наша цель заключается в том~~, ~~чтобы изучить существующие методы~~, ~~попробовать обучить собственную модель и на основе ее построить фактологический поиск по статьям Википедии.~~		Сочетание reinforcement learning и deep learning является горячей темой на сегодняшний день. К примеру, изучите статью Playing atari with deep reinforcement learning. Также вы, наверняка, слышали о AlpaGo, программе, которая впервые победила человека, профессионально играющего в Go. Подробнее об этом здесь. Конечная цель перенести идеи статью AlphaGo Zero на игру рендзю.

	~~На первом этапе~~ в ~~качестве базового поиска можно использовать поисковую машину Яндекса~~. ~~Однако один из студентов может взять на себя также и задачу базового поиска~~. В качестве демонстрации проделанной работы предлагаю сделать специальный навык для Алисы (это значит, что сервис должен отвечать онлайн), по сути поднять собственный сервис на ~~одной из облачных платформ.~~

	Команда Яндекса любезно согласилась нам предоставить разметку для реальных фактологических запросов к Алисе. А студенты, которые покажут лучшие результаты, смогут пройти летнюю стажировку и сделать вклад в Алису, внедрив своё решение.

	Для ~~того, чтобы попасть на проект,~~ нужно пройти собеседование.		Для участия в проекте нужно пройти собеседование.

	===Чему студент научится?===		===Чему студент научится?===
	~~Работа~~ в ~~команде, проведение ревью~~, ~~развертывание сервиса в облаке.~~		Чтение научных статей на английском
	~~Современные модели работы~~ с ~~текстом, разработка на Python3.~~		Погружение в машинное обучение, сверточные нейронные сети
	~~Плохим шуткам.~~		Обучение с подкреплением
			Плохие шутки
	===Какие начальные требования?===		===Какие начальные требования?===
	~~Наличие хорошей машины~~ с ~~GPU~~ (~~или аренда в облаке~~).		Машина с UNIX-подобной ОС и мощной видеокартой (возможно облачная)
	~~Навыки в обучении больших моделей.~~		Знание Python 3, Git и работа с командной оболочкой
	~~Уверенное владение Python3.~~		Хорошая математическая подготовка
	~~Умение читать научные статьи на английском.~~		Английский
	===Какие будут использоваться технологии?===		===Какие будут использоваться технологии?===
	Python3, scipy stack, PyTorch.		Python3, scipy stack, PyTorch
	AWS/Gсloud		AWS/Gсloud
	~~Возможно MongoDB для базового поиска.~~		===Темы вводных занятий?===
			Обучении с учителем
			Линейные модели, градиентный спуск
			Введение в нейронные сети
			Сверточные сети
			Обучение с подкреплением
	===Направления развития?===		===Направления развития?===
	~~Повышение качества модели~~.		DeepMind и Blizzard сделали песочницу для StarCraft II, поле для исследований просто безгранично.
	~~Расширение базы документов.~~
	~~Ускорение работы.~~
	===Критерии оценки?===		===Критерии оценки?===
	~~Оценка команды будет зависеть от конечного качества модели~~, ~~в качестве базы возьмем текущее качество фактологических ответов Алисы.~~		В конце проекта проводится турнир между алгоритмами, на основе которого и выставляются оценки.

	~~Персональные оценки выставляются~~ на основе ~~личного вклада студента (может быть выше, чем оценка команда).~~

	~~===Контакты===~~
	~~[[Участник:Simagin~~.~~denis\|Денис Симагин]]~~

Aapoludnitsin: Новая страница: «{{Карточка_командного_проекта |name=DaRiNa (Deep reinforced net) |company=Яндекс |mentor=Денис Симагин |mentor_login={{…»

2018-10-26T10:54:53Z

Новая страница: «{{Карточка_командного_проекта |name=DaRiNa (Deep reinforced net) |company=Яндекс |mentor=Денис Симагин |mentor_login={{…»

Новая страница

{{Карточка_командного_проекта
|name=DaRiNa (Deep reinforced net)
|company=Яндекс
|mentor=Денис Симагин
|mentor_login={{URLENCODE:Simagin.denis|WIKI}}
|semester=Осень 2018
|course=3-4
|number_of_students=3-4
|categorize=yes
}}

===Что это за проект?===
Это исследовательский проект. Существует датасет SQuAD 2.0. Проблема заключается в том, чтобы прочитать параграф текста, а затем по вопросу сгенерировать ответ. Уже существует пачка научных статей, посвященных этой задаче. Наша цель заключается в том, чтобы изучить существующие методы, попробовать обучить собственную модель и на основе ее построить фактологический поиск по статьям Википедии.

На первом этапе в качестве базового поиска можно использовать поисковую машину Яндекса. Однако один из студентов может взять на себя также и задачу базового поиска. В качестве демонстрации проделанной работы предлагаю сделать специальный навык для Алисы (это значит, что сервис должен отвечать онлайн), по сути поднять собственный сервис на одной из облачных платформ.

Команда Яндекса любезно согласилась нам предоставить разметку для реальных фактологических запросов к Алисе. А студенты, которые покажут лучшие результаты, смогут пройти летнюю стажировку и сделать вклад в Алису, внедрив своё решение.

Для того, чтобы попасть на проект, нужно пройти собеседование.

===Чему студент научится?===
Работа в команде, проведение ревью, развертывание сервиса в облаке.
Современные модели работы с текстом, разработка на Python3.
Плохим шуткам.
===Какие начальные требования?===
Наличие хорошей машины с GPU (или аренда в облаке).
Навыки в обучении больших моделей.
Уверенное владение Python3.
Умение читать научные статьи на английском.
===Какие будут использоваться технологии?===
Python3, scipy stack, PyTorch.
AWS/Gсloud
Возможно MongoDB для базового поиска.
===Направления развития?===
Повышение качества модели.
Расширение базы документов.
Ускорение работы.
===Критерии оценки?===
Оценка команды будет зависеть от конечного качества модели, в качестве базы возьмем текущее качество фактологических ответов Алисы.

Персональные оценки выставляются на основе личного вклада студента (может быть выше, чем оценка команда).

===Контакты===
[[Участник:Simagin.denis|Денис Симагин]]