Это перевод моей публикации на английском языке.

Интернет полон статьями, заметками, блогами и успешными историями применения машинного обучения (machine learning, ML) для решения практических задач. Кто-то использует его для пользы и просто поднять настроение, как эта картинка:



Правда, человеку, не являющемуся экспертом в этих областях, подчас не так просто подобраться к существующему инструментарию. Есть, безусловно, хорошие и относительно быстрые пути к практическому машинному обучению, например, Python-библиотека scikit. Кстати, этот проект содержит код, написанный в команде SkyNet (автору довелось быть её лидирующим участником) и иллюстрирующий простоту взаимодействия с библиотекой. Если вы Java разработчик, есть пара хороших инструментов: Weka и Apache Mahout. Обе библиотеки универсальны с точки зрения применимости к конкретной задаче: от рекомендательных систем до классификации текстов. Существует инструментарий и более заточенный под текстовое машинное обучение: Mallet и набор библиотек Stanford. Есть и менее известные библиотеки, как Java-ML.

В этом посте мы сфокусируемся на библиотеке Weka и сделаем проект-заготовку или проект-шаблон для текстового машинного обучения на конкретном примере: задача распознавания тональности или сентимента (sentiment analysis, sentiment detection). Несмотря на всё это, проект полностью рабочий и даже под commercial-friendly лицензией (сама Weka под GPL 3.0), т.е. при большом желании вы можете даже применить код в своих проектах.

Команда лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ, работающая над проектом DeepPavlov, создала интеллектуального помощника с искусственным интеллектом DeepPavlov DREAM. Этот ИИ-помощник основан на социальном боте, который принимал участие в конкурсе Alexa Prize Socialbot Grand Challenge 3 от Amazon. И сегодня мы расскажем, на что он способен.