7 фреймворков автоматического машинного обучения


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Проблемы применения машинного обучения для решения реальных задач

Машинное обучение (ML), Искусственный Интеллект (AI), нейронные сети (NN) — эти термины в последнее время время не сходят с новостных заголовков и этот шум даже не думает умолкать.
Большие данные, вычислительные мощности графических карт (GPU) и огромное количество научных исследований — позволили глубокому обучению стать технологией меняющей мир.

Доступность фреймворков машинного обучения в виде открытого программного обеспечения, от ведущих исследовательских групп (от крупных компаний: TensorFlow от Google, PyTorch от Facebook, CNTK от Microsoft) позволяют сейчас быстро начать самостоятельно экспериментировать с глубокими нейронными сетями.

Однако, эти возможности, благодаря которым, сейчас очень просто начать тренировать свою собственную Искусственную Нейронную Сетку, могут ввести в заблуждение.
Ведь, чтобы использовать машинное обучение для решения своих задач или задач бизнеса, требуется учесть множество важных нюансов.

1. Ценность данных и предварительной подготовки
2. Неравномерность распределения классов в реальных задачах
3. Интерпретация модели

1. Ценность данных и предварительной подготовки

В области машинного обучения, около 80% времени уходит на подготовку данных.
Если в научных статьях берётся готовый набор данных (dataset), на котором демонстрируется, что ваш новый алгоритм работает на 1% лучше, по сравнению со старым методом, то в жизни, обычно, речь идёт о создании надёжной системы, которая с достаточной точностью решает поставленную задачу.
Это означает, что для любой системы машинного обучения, потребуется подготовка и маркировка обучающей выборки, на которой алгоритмы смогут обучаться.
При этом, нужно учитывать, что для многих реальных задач, сам процесс получения и подготовки данных — может обходиться весьма дорого.

Отчасти, здесь может помочь использование предварительного обучения (Transfer Learning).
Основная идея предварительного обучения заключается в том, что, в начале, нейронная сеть (или другой алгоритм машинного обучения) тренируется на дешёвом и большом наборе данных из схожей или той же области применения или даже на зашумлённых данных.

Разумеется, эти данные не позволят напрямую решить исходную проблему, но эти данные дадут нейронной сети хотя бы приблизительное представление о том, как выглядит ваша проблема. После этого, разумеется, нужен второй этап обучения нейронной сети, когда она будет обучаться уже на подготовленном наборе данных (зачастую, гораздо меньшем и дорогостоящем), который и демонстрирует нейронной сети ту самую проблему, которую вы на самом деле пытаетесь решить.

Например, очень часто берут предобученную сеть на таком наборе данных, как ImageNet, с выходом на 1000 классов.

Затем — настраивают выход сети на нужное количество классов и проводят переобучение сети на целевых данных задачи.
Это работает, так как такие наборы данных, как ImageNet позволяют использовать предварительно обученную нейронную сеть, для извлечения признаков (feature extractor), которые затем можно использовать для решения какой-либо другой проблемы компьютерного зрения.

Источники данных для предварительного обучения:
1. Предобученные модели — так называемый Зоопарк Моделей (Model Zoos). Например, для keras — deep-learning-models.

2. Открытые наборы данных (Public datasets). Множество самых разных наборов данных доступны в интернете. Поэтому, прежде чем тратить свой время на сбор данных самостоятельно — лучше предварительно поискать готовые наборы данных, которые могут помочь решить проблему, над которой вы работаете.
Начать можно с этих ресурсов:
CV Datasets on the web
awesome-public-datasets
Center for Machine Learning and Intelligent Systems: Data Sets
Kaggle Datasets
Datasets for Data Mining and Data Science
AWS Public Datasets
Deep Learning Datasets

3. Сбор данных с сайтов (Web Scraping). Можно реализовать свой парсер сайта (или сайтов), который автоматически соберёт с них нужные данные, что позволит вам создать свой новый набор данных.

В задаче написания своего парсера сайта, может помочь статья: Web Scraping с помощью python.
И всего две библиотеки:

4. Слабо размеченные данные. Для предварительного обучения модели, можно использовать, так называемые, слабо размеченные данные. Под этим понимаются данные, метки которых не всегда правильные (90% меток могут быть правильными, а 10% — ошибочными). Преимущество состоит в том, что такие данные могут быть получены автоматическим способом — без участия человека в разметке.

2. Неравномерность распределения классов в реальных задачах

После того, как мы получили данные для предварительной и для точной настройки, мы столкнёмся с ещё одной проблемой, в которой состоит различие между научным и реальным миром.

В существующих академических наборах данных, эти данные, зачастую, хорошо сбалансированы. Это означает, что, например, для задачи классификации, подобрано одинаково много образцов для каждого класса.
Например: MNIST — очень известный набор данных рукописных цифр, содержащих одинаковое количество выборок каждой цифры размером 28×28 пикселей.

В реальных же задачах — данные, чаще всего, будут несбалансированны.
В случае задачи классификации — это означает, что меток одного класса будет много, а других — мало.
Это типично для большинства приложений реального мира. Так как, очень редко встречаются одинаково много образцов каждой категории.
Кроме того, в реальных приложениях цена ошибочной классификации разных классов может очень сильно отличаться.

Решения проблемы неравномерного распеделения классов:
1. Получить больше данных. Попытаться собрать больше данных из редких классов. Делать это нужно с осторожностью, так как увеличив количество редких классов в своём обучающем наборе, мы получим модель которая может чаще предсказывать редкие классы.

2. Изменить классы. Если не получается получить больше данных о редких классах, то можно попробовать переосмыслить классификацию данных. Например, объединить редкие классы в более общую сущность.

3. Отбор данных. Если нет возможностей получить больше данных или изменить классы — значит, нужно работать с исходными данными. Чтобы обучить модель работе на редких классах, можно изменить способ, которым алгоритм получает примеры для обучения.
Возможны следующие варианты:
Игнорирование — выборочно игнорировать более часто встречающиеся классы (самый простой метод).
Это позволяет выровнять количество образцов из каждого класса.

Передискретизация — образцы редкого класса показываются алгоритму с более высокой частотой.
Субдискретизация — образцы более частых классов показаваются алгоритму реже.
Оба этих метода приводят к одному и тому же результату. Преимущество этих методов по сравнению с предыдущим заключается в том, что никакие образцы не игнорируются.

Отрицательный отбор — целенаправленный отбор самых сложных образцов данных. Нужно регулярно оценивать модель во время обучения и выбирать образцы, которые были неправильно классифицированы моделью. Это позволяет выбрать образцы, которые требуется чаще демонстрировать алгоритму для обучения.

4. Взвешивание потерь. Во время обучения модели, можно увеличить вес функции потерь для образцов из редких классов, чтобы научить модель уделять им больше внимания.

3. Интерпретация модели

В отличие от научных статей, в которых ваша модель должна продемонстрировать лучший результат работы, чем текущее state-of-the-art решение, при решении реальных задач, к модели предъявляются дополнительные требования:
* понимание почему и как модель может давать неправильные прогнозы,
* понимание почему модель работает лучше, чем предыдущее решение,
* уверенность, что модель не может быть обманута.

До возникновения глубоких нейронных сетей, о большинстве моделей можно было относительно легко рассуждать.

Линейные модели — линейные классификаторы или регрессоры — обеспечивают прямую связь между параметрами и прогнозом. Это делает относительно простым рассуждение о механизме принятия решения.

Деревья принятия решений (Decision trees) — можно отследить путь принятия решения по ветвям дерева, чтобы понять, как было принято решение. Как правило, верхние узлы охватывают самые важные параметры. Разумеется, всё становится сложнее, когда речь идет о случайных лесах принятия решений (Random forest).

К сожалению, понять как принимает решение нейронная сеть — гораздо сложнее. Они нелинейны и могут иметь миллионы параметров.

Разумеется, это становится очень важной проблемой в реальных приложениях, поскольку решения на базе глубоких нейронных сетей очень быстро проникают в самые разные области нашей жизни: автономный транспорт, медицинская диагностика, принятие финансовых решений и многое другое. Большинство из этих применений напрямую приводят к результатам, которые существенно влияют на нашу жизнь. Поэтому, неправильные решения могут нанести существенный ущерб людям (это может быть финансовый ущерб, а может быть и угроза жизни, в случае медицинских ошибок или ошибок при управлении автономным транспортным средством (пример — ошибка автопилота Tesla).

Кроме непреднамеренных ошибок, возможны ситуации целенаправленных атак по дискредитации систем распознавания.
Исследователями уже продемонстрированы возможности по целенаправленному добавлению зашумлённых данных к нормальному изображению, которое приводит к ошибкам работы классификатора на основе глубокой нейронной сети.
Кроме того, возможно сгенерировать полностью искусственное изображение, на котором будет получаться уверенное предсказание модели.

В реальных задачах, мы всё же хотим достичь понимания — почему наша система ведёт себя не так, как должна.
Применительно к глубоким нейронным сетям, для этого используются различные методы визуализации.

1. Частичное перекрытие (Partial occlusion) — часть изображения скрывается и проверяется как изменяется отклик классификатора.
2. Карта полезности (Saliency map) — вычисляются производные входного изображения относительно предсказаний класса.

Похоже, скоро нам всем придётся смириться с идеей ИИ, как «чёрного ящика».
Особенно, когда применение ИИ демонстрирует измеримые результаты, которые бизнес может выразить в денежной прибыли.
И вместо вопроса о том «Как ИИ приняло это решение?» — начать задавать другие вопросы.
Например: «Как можно обеспечить безопасность решений ИИ?»

Заключение

Применяя машинное обучение для решения реальных задач — необходимо прагматично и реалистично смотреть на возможные результаты работы.

Мы пока далеки от Сильного ИИ (AGI — Artificial general intelligence) и поэтому текущие разработки ИИ следует воспринимать, как исполнительного рабочего, которого как и любого сотрудника следует обучать, контролировать и проверять. В некоторых областях, где есть достаточное количество хорошо подготовленных данных — ИИ может достичь хороших результатов, работая быстрее и точнее, человека.
К преимуществам ИИ, следует отнести исключение пресловутого человеческого фактора и способность находить скрытые корреляции в большом количестве признаков.

Биостатистика и язык R

пятница, 7 июля 2020 г.

Обзор фреймворков для машинного обучения на R

  1. Качество документации и примеров.
  2. Количество доступных моделей и способов оценки их качества, а также наличие алгоритмов для отбора признаков.
  3. Расширяемость / кастомизация.
  4. Возможность объединения в цепочку операций по подготовке данных (трансформация, импутация) с перекрестной проверкой / ресемплированием и самим обучением моделей.
  5. Реализация метаобучения (ансамбли моделей).
  6. Производительность.

1. caret

  1. Помимо встроенной справки и руководства на сайте имеется книга от разработчика, которая может служить еще и отличным учебником по машинному обучению: Applied Predictive Modeling. Много примеров в интернете, много вопросов и ответов на StackOverflow.
  2. На момент написания этого сообщения доступно 233 модели: Available Models. Недостатком можно считать то, что представлены только модели для регрессии и классификации. Реализовано достаточно много популярных метрик. Есть несколько способов отбора признаков: от исключения признаков с околонулевой дисперсией до генетических алгоритмов.
  3. Можно писать свои собственные метрики качества и обертки для моделей. Это особенно полезно с учетом того, что не все гиперпараметры сделаны настраиваемыми в имеющихся обертках.
  4. Возможности имеются, но ограниченные: можно выполнить стандартизацию или трансформацию при помощи PCA, импутацию средним или при помощи метода k-ближайших соседей. Однако новые варианты предобработки так просто не добавить. UPD: если верить Custom preprocessing in caret, скоро все будет (за ссылку спасибо S.Skripko).
  5. Ансамбли моделей можно обучать при помощи пакета caretEnsemble. Правильно реализован стекинг: Understanding caretEnsemble.
  6. Есть поддержка параллельных вычислений с использованием foreach. В остальном производительность зависит от используемой реализации того или иного алгоритма.

2. mlr

  1. Пакет более новый, материалов и примеров по нему меньше. Документирован хорошо, разобраться в любом вопросе можно без проблем.
  2. Количество моделей меньше, чем для caret, но список более разнообразен. В частности, можно использовать модели для кластеризации и анализа выживаемости, чего нет в caret. Более широкие возможности для оценки качества, в том числе функции для анализа ROC-кривых.
  3. Широчайшие возможности по кастомизации: можно легко добавлять новые модели, метрики, способы импутации и методы отбора признаков.
  4. Все этапы можно объединять в цепочки (суть в том, чтобы операции предобработки выполнялись на каждой итерации перекрестной проверки, а не один раз для всего набора данных – это более корректный подход). Более того, можно использовать функцию preProcess() из caret. Отдельно хочу отметить наличие Nested Resampling.
  5. Есть возможность обучать метамодели при помощи makeStackedLearner (как просто на предсказаниях по всем данным, так и реализуя полноценный стекинг).
  6. Есть поддержка параллельных вычислений, см. Parallelization.

3. H2O

  1. Обширная документация, примеры и книга Practical Machine Learning with H2O.
  2. Моделей немного, и все они реализованы на Java (пакеты для R и Python просто используют API). Есть линейные модели, «случайный лес», градиентный бустинг, нейросети прямого распространения (включая автокодировщики), PCA, GLRM, KNN, наивный байесовский классификатор и Word2vec. Также существует отдельная «обертка» для использования deep learning-библиотек, в т.ч. mxnet. Для отбора признаков алгоритмов нет.
  3. Возможности кастомизации нулевые.
  4. Предобработку нужно делать до загрузки данных в H2O.
  5. Есть функция h2o.stackedEnsemble() .
  6. Сильная сторона этой библиотеки – работа с большими объемами данных. Есть поддержка многопоточных вычислений, можно создавать кластеры из нескольких ПК (см. сообщение) или же использовать H2O вместе со Spark-ом.

4. pipelearner

Ранее писал об этом пакете: Про пакет pipelearner и проникаемость веществ через Сaco2-клетки. Если коротко, то в нем самом нет почти ничего из перечисленного выше, он лишь предоставляет базовые возможности по разбивке набора данных на блоки и для обучения моделей, все остальное нужно реализовывать своими силами.

Дополнение от Юрия Тукачева: пакет easyml

The easyml (easy machine learning) package lowers the barrier to entry to machine learning and is ideal for undergraduate/graduate students, and practitioners who want to quickly apply machine learning algorithms to their research without having to worry about the best practices of implementing each algorithm.

Microsoft разработала аппаратную платформу для машинного обучения

Чип Intel Stratix 10, на котором базируется платформа

Microsoft Research Blog

Microsoft разработала платформу для аппаратного ускорения машинного обучения. Она может работать не только с собственным фреймворком Microsoft, но и с аналогичным программным обеспечением от Google и других разработчиков. В основе платформы лежит FPGA-чип, который можно перепрограммировать после производства. Компания заявляет, что при использовании чипа Stratix 10 от Intel производительность системы составляет 39,5 терафлопс, а отклик не превышает одной миллисекунды. Microsoft предлагает использовать платформу в первую очередь для задач, требующих мгновенной обработки данных, таких как трансляция потокового видео. Разработка была представлена на конференции Hot Chips, также об этом сообщается в блоге компании.

Из-за того, что машинное обучение используется все чаще в разных сферах, некоторые крупные компании начинают разрабатывать и использовать специализированные чипы, оптимизированные для выполнения именно такого типа задач. К примеру, в мае компания Google сообщила, что разработала специализированный процессор для машинного обучения под названием Tensor Processing Unit, который она планирует использовать при создании собственных суперкомпьютеров для машинного обучения.

Многие подобные чипы очень узкоспециализированы, из-за чего они недостаточно гибки для применения в разных сферах, поэтому Microsoft решили использовать FPGA-чипы. В отличие от традиционных процессоров, их конфигурацию и функции можно изменять после производства. Такой подход позволит адаптировать платформу для разных задач. К тому же, эта гибкость выгодна еще и тем, что технологии машинного обучения развиваются высокими темпами, и новые концепции и методы появляются очень часто.

Плата, разработанная в Microsoft

Microsoft Research Blog

Существуют и другие специализированные аппаратные платформы для машинного обучения. В начале года NVIDIA представила свой компьютер Xavier, предназначенный для беспилотных автомобилей, а компания Movidius разработала нейросетевую «флешку».

Обновлено:После публикации новости читатели N+1 указали, что ранее другой крупный производитель FPGA-чипов Xilinx представил в целом похожую платформу reVISION, ориентированную в первую очередь на компьютерное зрение. Она поддерживает сторонние фреймворки, и в том числе также планируется поддержка Google TensorFlow.

Подходит Java для ИИ и машинного обучения?

Dark Hole: не спорю что есть. писать свои велосипеды вообще крайне полезно для понимания «а почему оно работает именно так».
Вот только только при выборе инструментария с точки зрения долгосрочного профита:

R — уже пару лет как выкуплен и получает финансирование от майкрософта
Tensorflow — вообще проект гугла, выпущенный как конкурент Theano
Theanо — проект какого-то серьезного университета с кучей кандидатов/докторов наук которые используют его для своих исследований.
и т.д.

Все эти инструменты проверены временем и постоянно используются для решения своих задач + огромное кол-во книг/мануалов/моок курсов. В случае с ноунейм фреймворком можно надеяться только на официальную документацию и парочку мануалов.

Dark Hole: Ну почему некорректен? Да, весь МЛ это просто смесь статистики с матанализом. Если сильно припечет — все нужные алгоритмы можно самому реализовать и отладить. Только типичная вакансия в этой области выглядит как:
1) хорошие знание матанализа и статистики
2) Python/R или c++ (в купе со специфическими фрейморками)
3) степень магистра (а лучше пхд) + желательно список публикаций
4) будет плюсом джава/c#/etc

потому я и говорю что глупо фокусироваться на том что «будет плюсом» вместо того что «нужно». Ну и чисто от меня — недостаток глубины знаний в математике (как и во всех фундаментальных вещах) «догонять» гараздо сложнее чем недостаток знаний синтаксиса/фреймворков.

7 фреймворков автоматического машинного обучения

Проблемы текущего поколения глубинных нейронных сетей

Глубинное обучение нейронных сетей стало прорывом в развитии систем искусственного интеллекта – появилась возможность на уровне близком к возможностям человека решать многие задачи, недоступные ранее классическим методам машинного обучения. Тем не менее, при обучении нейронных сетей имеются существенные проблемы, серьезно ограничивающие практическое применение глубинного обучения: большой объем размеченных данных, необходимый для обучения сети; сложности переноса опыта обученной сети на другие задачи и др.
Доклад посвящен обсуждению этих проблем и анализу возможных путей их решения.

Машинное обучение в рекрутинге

Индустрия рекрутинга целиком основана на данных – здесь накапливаются огромные массивы сведений о вакансиях, работодателях и соискателях, представленные в самых разнообразных форматах. В докладе излагается опыт агрегатора Worki.ru, специализирующегося на подборе линейного персонала («синих воротничков»), по развертыванию и эксплуатации площадки, на которой соискатели находят работу по душе, а работодатели за минимальное время подобирают кандидатов, точно соответствующих специфике вакансии. Алгоритмы машинного обучения позволяют Worki.ru буквально сделать счастливыми всех участников не всегда приятного процесса подбора персонала, исключая, например, такие негативные явления как спам и фрод.

Библиотеки глубинного обучения

Появление высокопроизводительных графических процессоров, успехи в области машинного обучения и технологий больших данных привели к буму на рынке прикладных решений искусственного интеллекта – искусственные нейронные сети стали применяться для распознавания объектов, синтеза речи, перевода с различных языков и пр. Снижению порога вхождения в рынок решений на основе глубинного обучения способствовало появление инструментальных фреймворков, адаптированных под конкретное оборудование и включающих стандартный интерфейс программирования, компиляторы, библиотеки создания и обучения нейронных сетей: TensorFlow от Google, Caffe2 от Facebook, CNTK от Microsoft, Neon от Intel пр., каждый со своими преимуществами и недостатками. В докладе приводится обзор наиболее популярных библиотек работы с искусственными нейронными сетями и разбираются особенности их использования при решении конкретных задач. Особое внимание уделено российской библиотеке Puzzle.lib, применяемой сегодня в разнообразных приложениях и поддерживающей такие аппаратные платформы, как Intel, AMD, Nvidia, Apple GPU и Android GPU. В ближайших планах поддержка «Эльбрус», «Байкал» и ЭЛВИС ELISE.

Обеспечение качества данных в задачах машинного обучения

По оценкам разных источников, до 80% данных неструктурированны (их еще называют «темные»), а значит использовать их в задачах анализа и машинного обучения попросту невозможно, однако выход есть. В докладе анализируются основные проблемы, возникающие при анализе данных и их подготовке для обработки с помощью алгоритмов машинного обучения, разбираются преимущества и недостатки различных методов анализа текстов. Особое внимание уделено сравнению различных подходов к анализу больших массивов текстов с точки зрения их применения для решения задач глубинного обучения.

Открытая унифицированная архитектура для задач машинного интеллекта

Машинное обучение стало сегодня одним одним важнейших инструментов поддержки приложений, актуальных для различных предметных областей и требующих интенсивных вычислений при работе с большими данными. Наибольший эффект достигается от применения систем глубинного обучения, работающих с различными аппаратно-программными конфигурациями, включающими CPU, GPU и FPGA, а также популярными программными фреймворками и библиотеками, поддерживающими альтернативные модели машинного обучения и различные нейронные сети. Открытая унифицированная архитектура для глубинного обучения предусматривает стандартный интерфейс программирования, скрывающий гетерогенность аппаратной конфигурации, но позволяющий генерировать наиболее оптимальный для конкретных платформ код. Кроме фреймворков высокого уровня (TensorFlow, Theano, Caffe, Torch и MxNet) разработчикам сегодня необходимы инструменты, максимально полно использующие возможности конкретных процессоров. Доклад посвящен обзору платформы AMD ROCm и фреймворка MIopen, содержащих полнофункциональный технологический стек поддержки решений глубинного обучения для конфигураций из AMD EPYC CPU и AMD Radeon Vega GPU. Кроме поддержки распространенных библиотек машинного обучения эти инструменты включают драйверы, компиляторы и мониторы производительности как для уровня отдельных слоев, так и всей исполняемой искусственной нейронной сети.

Этика «искусственного интеллекта»

В многочисленных фантастических фильмах с разных сторон муссируются угроза, исходящая от искусственного интеллекта, но до появления сильного, действительно «умного» искусственного интеллекта пройдет еще немало времени и пока можно не спешить с проработкой «законов робототехники». Однако уже сейчас мы сталкиваемся с реальной опасностью – практика применения машинного обучения в различных областях показывает, что соответствующие системы часто могут принимать странные, дискриминационные и труднообъяснимые решения. Более того, человек может обмануть алгоритмы и получить требуемый ему результат, например надев очки специальной раскраски, чтобы система распознавания лиц приняла его за кинозвезду. Доклад посвящен анализу последствий все более широкого проникновения «умных» систем в повседневную жизнь человека, влияющего, в частности, на принятие решений.

Искусственный интеллект в киноиндустрии

В конце 2020 года компания Rambler&Co интегрировала крупнейшие киносети «Синема Парк» и «Формула кино», сформировав объединенную Rambler Group с целью максимально полной реализации потенциала рекламы в кино. Сегодня рынок рекламы в киносетях недооценен: имеются проблемы с прозрачностью рынка, инструментализацией доставки, таргетирования и оценкой эффективности. Например, нельзя точно сказать сколько людей видели конкретный рекламный ролик и что это были за люди (пол, возраст, интересы) – для оценки эффективности рекламы недостаточно лишь данных по купленным билетам. Доклад посвящен обсуждению особенностей применения технологии машинного обучения для решения задач оптимизации рекламных кампаний. Особое внимание уделяется вопросам использования компьютерного зрения, технологий детектирования, классификации и матчинга изображений при эксплуатации в промышленных решениях для огромных сетей.

Распознавание текстов в задачах страхования

В сфере добровольного медицинского страхования циркулирует большой объем неструктурированных и слабоструктурированных данных: прейскуранты клиник, счета за услуги, протоколы лечения и т. д., что крайне усложняет выполнение таких, например, процессов, как проверка соответствия лечения страховой программе. Применение технологий из арсенала систем искусственного интеллекта, в частности, алгоритмов обработки естественного языка (NLP), позволяет автоматизировать подобные процессы, выявлять случаи мошенничества и злоупотреблений, что непосредственно влияет на прибыли страховой компании.

Компьютерное зрение в производстве

В промышленности сегодня все шире используются системы компьютерного (технического) зрения, позволяющие автоматизировать процессы контроля выпускаемой продукции, управления производственными процессами циклом и пр. Особенно эффективны решения, включающие подсистемы на базе машинного обучения, позволяющие в реальном времени анализировать потоки видео, объемы, скорость получения или сложность которых не под силу для обработки с помощью альтернативных подходов. Доклад посвящен обсуждению особенностей применения систем компьютерного зрения в производстве: фиксация сотрудников без требуемых средств защиты, проникновение в опасные зоны, загромождение путей выхода сотрудников, мониторинг технологических циклов и т.п. Особое внимание уделено анализу опыта создания систем на базе искусственных нейронных сетей для промышленной эксплуатации в энергетике и металлургии, медицине и ретейле.

Классификация изображений: пакет Nvidia DIGITS

В рамках практической конференции «Технологии машинного обучения. Искусственный интеллект и нейросети: инструменты и опыт реальных проектов» Институт глубокого обучения компании Nvidia (Deep Learning Institute, DLI) проводит мастер-класс для программистов, специалистов по обработке данных и исследователей. Участники практических занятий осваивают современные техники тренировки нейронных сетей и способы интеграции алгоритмов машинного обучения. В ходе мастер-класса «Пакет Nvidia DIGITS: классификация изображений» проводится обучение искусственной нейронной сети распознаванию рукописных цифр: загрузка данных в среду обучения, выбор и тренинг нейронной сети, тестирование сети на новых данных и выполнение итерации для улучшения результата.

Машинное обучение для оптимизации сервиса поддержки сети банкоматов

Наличие высокоуровневых языков программирования и специальных открытых фреймворков снижает порог вхождения в область решений на основе машинного обучения, однако обилие готовых наборов данных и фиксированных метрик могут создать у неискушенных специалистов по анализу данных иллюзию простоты машинного обучения. На практике, когда требуется внедрить в промышленную эксплуатацию готовую модель, часто возникают проблемы, вовсе не связанные непосредственно с обучением модели. Доклад посвящен изложению опыта внедрения и поддержки актуальности модели машинного обучения для оптимизации работы сети обслуживания банкоматов. При работе с банкоматами важно, чтобы наличных денег в нем всегда было достаточно для удовлетворения клиентского спроса, но и не слишком много – деньги должны работать, а не лежать мертвым грузом. Банкоматы размещаются в разных городах, имеют различный режим и график работы, а возможности службы инкассации ограничены. Для планирования оптимального режима обслуживания важно иметь точный долгосрочный прогноз ситуации, что и обеспечивает анализ больших данных с помощью алгоритмов машинного обучения. Особое внимание в докладе уделено анализу проблем, которые пришлось преодолеть при выполнении проекта: коммуникация с заказчиком при постановке задачи, выбор метрик, масштабируемость архитектуры и др. Полученный при выполнении проекта опыт будет полезен для любых проектов в организациях, имеющих распределенную филиальную или сервисную сеть.

Фреймворки и платформы машинного обучения

Независимо от того, простой вы разработчик, стартап или уже большая компания, вам нужны правильные инструменты для работы. 23 популярных фреймворка помогут вам разобраться с машинным обучением и ускорят внедрение искусственного интеллекта в ваши продукты.

Подробности на сайте: apptractor.ru

Microsoft: драйверами ИИ и машинного обучения являются Open Source и облака Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) быстро становятся важной стороной нашей жизни, и Марк …

Google запустил информационно-обучающий портал по машинному обучению и ИИ Машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) приобретают всё большее значение в современном мире, и Google хочет сделать эти области знания доступными для большего числа людей. С этой целью компания запустила новый информационно-обучающий портал Learn with Google AI.

Google открывает обучающий сайт по искусственному интеллекту Машинное обучение и искусственный интеллект – одни из самых популярных тем в технологическом сообществе. Googlхочет, что бы ими занимались еще больше и открывает сайт Learn with Google AI.

HID Global запускает новое решение Risk Management Solution для управления идентификацией и доступом с возможностями искусственного интеллекта и машинного обучения Компания HID Global, мировой лидер в создании надежных решений по управлению идентификационными данными, представляет новый сервис обнаружения киберугроз и мошенничества, использующий искусственный интеллект и машинное обучение для управления идентификацией и доступом, спосо.

CometML планирует стать GitHub для машинного обучения Новая платформа дает специалистам по машинному обучению возможность совместного доступа к экспериментам и моделям.

Google создала игру с машинным обучением С целью объяснить обычным пользователям принцип работы машинного обучения и нейросетей компания Google запустила веб-игру Emoji Scavenger Hunt. В ней нужно с помощью камеры смартфона исследовать окружение [. ]

ARM представил новую платформу машинного обучения Project Trillium ARM представил новую мобильную платформу для машинного обучения Project Trillium. Платформа состоит из нескольких процессоров, ускоряющих машинное обучение и работу нейронных сетей на мобильных устройствах.

Apple и IBM превратят iPhone в суперкомпьютер Apple и IBM объявили о намерении развивать технологии машинного обучения в рамках совместного проекта по совершенствованию фреймворка Core ML. Об этом во вторник, 20 марта, сообщает TechCrunch. Объединение усилий поможет компаниям более основательно продвинуться в развитии.

Datalore: открываем бета-версию приложения для анализа данных на Python Привет, Хабр! В рядах инструментов JetBrains пополнение. Мы запускаем открытую бета-версию Datalore — умной веб-среды для анализа и визуализации данных на языке Python. Машинное обучение уверенно захватывает мир: алгоритмы интеллектуального анализа данных стоят за совреме.

Встречаем Windows Machine Learning — WinML Искусственный интеллект и машинное обучение — две хайповые тенденции последних лет. Необходимые для AI&ML объемы вычислений обычно выполняются в ЦОДах на специальном высокопроизводительном и энергоэффективном оборудовании (например, серверах с TPU). Эволюция циклична, и .

В техобслуживание самолетов внедряют машинное обучение Первой среди российских авиакомпаний пилотную систему предиктивного технического обслуживания для своих самолетов завершила S7 Airlines. За год этот перевозчик намерен подключить к машинному обучению большую часть авиапарка. На основе анализа массива данных по техобсл.

ИИ начал жульничать в играх Исследователи машинного обучения из Фрайбургского университета научили искусственный интеллект читерствовать

Google запустила бесплатный курс по машинному обучению В обучающей программе Learn with Google AI появились новые бесплатные уроки, посвященные премудростям машинного обучения — Machine Learning Crash Course.

12NEWS.RU :: Блоги :: Пользователи Bentley Systems используют машинное обучение По информации 12NEWS (Ведущее ИТ-издание по корпоративным системам и приложениям — www.12news.ru), Bentley Systems объявила о доступе к новым технологиям в области обработки данных и машинного обучения на основе Microsoft Azure для AssetWise CONNECT Edition Найти: ERP, CRM.

В Санкт-Петербурге пройдет хакатон в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения Мероприятия под названием AI.Hack Spb пройдут 9-11 марта на площадке офиса «Газпром нефти». Его организаторами стали негосударственный институт развития «Иннопрактика» и платформа для ученых-предпринимателей и представителей корпораций Science Guide.

Nokia представила софт с функциями искусственного интеллекта Решение Nokia CEI (Customer Experience Index) с функциями машинного обучения и интеллектуальной автоматизации увеличивает точность прогнозирования удовлетворенности пользователей.

ARM принесет нейросети и машинное обучение на мобильные устройства Сейчас технологии искусственного интеллекта (ИИ) продвигаются во всех возможных сферах. И пусть этот термин …

Для ИИ-разработчиков представлен новый облачный сервис машинного обучения Запуск новой программы машинного обучения, получившей название Deep Learning as a Service (DLaaS), анонсировала компания IBM. Новый сервис работает на базе платформы WatsonС. С его помощью, используя популярные фреймворки (например.

Как Росбанк использует искусственный интеллект для розничной сети Уровень ожиданий клиентов, как настоящих, так и потенциальных, сейчас настолько высок, что развитие розничной сети без внедрения принципиально новых технологий просто невозможно, считает первый заместитель председателя правления Росбанка Арно Дени. В колонке для FutureBanki.

MWC 2020: MediaTek представила флагманский мобильный чипсет Helio P60 Компания MediaTek представила на MWC 2020 флагманский мобильный чипсет Helio P60. По словам производителя, это первая однокристальная система с многоядерным блоком обработки данных, связанных с искусственным интеллектом и технологией машинного обучения MediaTek NeuroPilot.

Следующая версия Windows 10 будет включать в себя новую платформу ИИ Компания Microsoft на мероприятии Developer Day анонсировала новую платформу искусственного интеллекта, которая войдёт в состав следующей версии Windows 10. Новая платформа предоставит разработчикам инструменты, с помощью которых они смогут легко использовать ИИ и машинное .

Как внедрение торговых систем с искусственным интеллектом повлияет на управление инвестициями Автоматизация процессов и машинное обучение с каждым днём становятся всё популярнее. Инновации достигли и сферу управления инвестициями, в ней появились автоматизированные торговые системы с искусственным интеллектом. Об этом рассказала редакция издания MarketMogul, а мы п.

Учебный фреймворк на Java по глубокому обучению Недавно мы выпустили первую версию нового фреймворка по глубокому обучению DeepJava (DJ) 0.01. Основная цель фреймворка, по крайней мере, на текущий момент, чисто учебная. Мы строим шаг за шагом фреймворк, у которого: будет понятная кодовая база будет набор бранчей, по кото.

Курсы по ИИ могут пройти все желающие Благодаря новой инициативе Microsoft получить образование в области машинного обучения и искусственного интеллекта может любой желающий. Программа Microsoft Professional Program for Artificial Intelligence включает в себя десять курсов, которые проведут учащегося от азов раз.

Как ARM открывает новую эру в сфере машинного обучения В сообщении, сделанном компанией ARM 13 февраля 2020 года говорится, что анонсируемый проект Project Trillium открывает новую эру в области технологий вывода (inference), являющихся второй составной частью Машинное обучение (Machine Learning). Напомним, что первая – собстве.

Сбербанк открыл Академию искусственного интеллекта для школьников В ходе уроков школьники узнают историю искусственного интеллекта, основные тенденции и перспективы развития ИИ, машинного обучения и анализа данных, научатся выполнять задачи начального уровня сложности.

«Большинство людей, связанных с наукой, умеют создавать крутые вещи, но не могут их продавать». Почему научные стартапы сдуваются CEO Science Guide и организатор хакатонов в сфере ИИ и машинного обучения — о том, как научному стартапу заявить о себе.

Google демократизирует искусственный интеллект Новый инструментарий AutoML будет использовать предварительно обученные модели Google. Компания Google представила набор простых в использовании инструментов, которые помогут разработчикам, не имеющим достаточного опыта построения приложений машинного обучения, заниматься.

CSS ScaleFlux, или как ускорить базы данных в два-три раза простой заменой NVMe Базы данных, сети дистрибуции контента, big data, искусственный интеллект, машинное обучение — все эти data-driven сценарии требуют высокой производительности всей ИТ-инфраструктуры. Для подсистемы хранения все решается просто — установка скоростных NVMe и SSD вместо SAS и S.

[Из песочницы] Первые шаги в Машинном обучении Привет дорогой друг, ты всегда хотел попробовать машинное обучение, но область выглядела загадочно и сложно? Я хотел бы поделиться с тобой моей историей как я сделал первые шаги в машинном обучении, при нулевом знании Python и высшей математики на небольшом примере. Читать .

Apple переманила одного из ключевых сотрудников Google Джон Джанандреа, старшей вице-президент и бывший глава отделов по разработке искусственного интеллекта и поисковых систем в Google, пополнил команду сотрудников Apple. Согласно официальному пресс-релизу компании, Джанандреа возглавит отдел машинного обучения и займется разви.

ИИ научился читерствовать в играх Команда исследователей машинного обучения из Фрайбургского университета создала искусственный интеллект, который научился использовать ошибки в […]

Интересные материалы: 01.03 Сегодня у нас курс по машинному обучению от Google, генерация уровней с помощью ИИ, быстрое применение трех популярных фреймворков.

HID Global запускает новое решение Risk Management Solution Компания HID Global, мировой лидер в создании надежных решений по управлению идентификационными данными, представляет новый сервис обнаружения киберугроз и мошенничества, использующий искусственный интеллект и машинное обучение для управления идентификацией и доступом, спосо.

HID Global запускает новое решение Risk Management Solution Компания HID Global, мировой лидер в создании надежных решений по управлению идентификационными данными, представляет новый сервис обнаружения киберугроз и мошенничества, использующий искусственный интеллект и машинное обучение для управления идентификацией и доступом, спосо.

HID Global запускает новое решение Risk Management Solution Компания HID Global, мировой лидер в создании надежных решений по управлению идентификационными данными, представляет новый сервис обнаружения киберугроз и мошенничества, использующий искусственный интеллект и машинное обучение для управления идентификацией и доступом, спосо.

Мошеннические ICO-проекты будут вычислять при помощи искусственного интеллекта Ученые Калифорнийского университета в Санта-Барбаре, Мичиганского университета и Стэнфордского университета разработали алгоритм машинного обучения ICORATING, способный обнаруживать мошеннические ICO. Об этом сообщает MarkLog со ссылкой на результаты соответствующего исследо.

О машинном обучении, истории и жизни с Дмитрием Ветровым В рамках открытого курса по машинному обучению мы продолжаем общаться с заметными представителями этой области. Нашими первыми собеседниками были Александр Дьяконов, Константин Воронцов и Евгений Соколов, см. видео в YouTube-канале курса. В этот раз мы пообщались с Дмитрием.

IBM и Apple предлагают разработчикам систему, которая позволит реализовать в ПО машинное обучение на локальных мобильных устройствах Компании IBM и Apple сотрудничают уже несколько лет. Ещё в 2014 году гиганты начали совместно продвигать мобильные разработки в корпоративном сегменте. Теперь же, как сообщается, компании предложили своим клиентам специальную службу искусственного интеллекта. Если точн.

Amazon покупает стартап Ring с крупным центром разработки в Украине за $1 млрд Американская корпорация Amazon покупает стартап Ring с украинскими разработчиками за сумму более $1 млрд, сообщает ресурс CNBC. Стартап занимается искусственным интеллектом, распознаванием образов и машинным обучением в сегменте устройств обеспечения наружной домашней безопа.

Все возможности и преимущества машинного обучения в новой версии AggreGate 5.5 — лидера на рынке IoT платформ 13 февраля 2020 – Tibbo Systems, ведущий производитель IoT устройств и программного обеспечения для управления интеллектуальными устройствами, объявил о выпуске новой версии платформы для Интернета вещей AggreGate 5.5.

[Перевод] Удаление фона с помощью глубокого обучения Перевод Background removal with deep learning. На протяжении последних нескольких лет работы в сфере машинного обучения нам хотелось создавать настоящие продукты, основанные на машинном обучении. Несколько месяцев назад, после прохождения отличного курса Fast.AI, звезды .

Game of Whales улучшает монетизацию игр с помощью машинного обучения Мобильный издатель Deemedya запустил новый инструмент монетизации приложений, который использует алгоритмы машинного обучения для понимания поведения игроков.

DeepMind в 10 раз повысила эффективность обучения искусственного интеллекта Принадлежащая Google компания разработала алгоритм, получивший название IMPALA, в котором отдельные части могут обучаться разным задачам, а затем обмениваться информацией. Система доказала свою эффективность при обучении на наборе игр Atari.

В новом обновлении Windows 10 появится ИИ-платформа Такое заявление было сделано на конференции Windows Developer Day. Платформа Windows ML включает программный интерфейс Windows Machine Learning API, с помощью которого можно будет внедрять функциональность заранее обученных нейросетей и готовых моделей машинного обучения в р.

Лаборатория Alphabet X может взяться за сельское хозяйство Как сообщают источники, лаборатория Alphabet X, которая занимается нестандартными проектами холдинга, сейчас исследует возможность использования искусственного интеллекта для улучшения производства продуктов питания. Особых подробностей нет, но представитель лаборатори.

«Умный» переводчик Microsoft научился работать без интернета В 2020 году Microsoft Translator подключили к искусственному интеллекту, и качество перевода заметно выросло. До сих пор для работы алгоритмов машинного обучения требовалось подключение к сети, а в новой версии мобильного клиента эта функция будет доступна даже в офлайн-режи.

IBM ускоряет машинное обучение Машинное время тоже стоит денег.

Как оптимизировать DevOps с помощью машинного обучения Популярная сегодня методология разработки программного обеспечения DevOps (development и operations) нацелена на активное взаимодействие и интеграцию специалистов по разработке и специалистов по информационно-технологическому обслуживанию. Характерно, что в ходе DevOps генер.

Одноклассники запустили сервис «Моменты» на основе нейросетей Социальная сеть Одноклассники запустила новый сервис «Моменты» с использованием искусственного интеллекта и нейросетей. Социальная сеть готовит видео персонально для каждого пользователя по различным поводам. На этапе тестирования сервиса Одноклассники предложили пользовател.

Искусственный интеллект научился читерствовать в играх Трио исследователей машинного обучения из Фрайбургского университета создали искусственный интеллект, который научился использовать ошибки в игре ради победы. Они исследовали обучения ИИ-агентов для навигации в видеоиграх методом проб и ошибок. Для этого использовались восе.

Искусственный интеллект помогает привлекать клиентов Система представляет собой самообучающуюся нейронную сеть. Она анализирует потребности и особенности клиентов, задачи бизнеса, расположение отделений и тип рекламных носителей вокруг точки продаж, а затем — предлагает оптимальный набор наиболее эффективных каналов продвижени.

Интересные материалы: 05.04 Продукты, интерфейсы, прототипы, машинное обучение и все вот это лишь малая часть сегодняшней подборки.

Philips запускает платформу с искусственным интеллектом для решения задач здравоохранения Платформа Philips HealthSuite Insights предлагает специализированные инструменты и технологии для использования возможностей искусственного интеллекта в медицине.

Google научит ИИ и машинному обучению Google запустил портал с видео, туториалами и интерактивными заданиями

Предвзятые алгоритмы: потеря рабочих мест — не самая главная проблема развития искусственного интеллекта Чем больше мы полагаемся на решения систем машинного обучения, тем большее внимание нам следует уделять данным, на которых мы тренируем алгоритмы.

Российские студенты поборются за $100 000 на международном финале Imagine Cup 2020 В рамках российского финала Imagine Cup 2020 в Москве 16 лучших студенческих команд со всей России представили свои проекты на основе технологий смешанной реальности, искусственного интеллекта и Big Data. Лучшим стал проект «Хемометрика» команды Coffee Break – эксп.

Российские студенты поборются за $100 000 на международном финале Imagine Cup 2020 В рамках российского финала Imagine Cup 2020 в Москве 16 лучших студенческих команд со всей России представили свои проекты на основе технологий смешанной реальности, искусственного интеллекта и Big Data. Лучшим стал проект «Хемометрика» команды Coffee Break – эксп.

Qualcomm анонсировала два чипа для интернет вещей Чипы будут использовать для машинного обучения и процессов по обработке фотографий.

Qualcomm анонсировала два чипа для интернета вещей Чипы будут использовать для машинного обучения и процессов по обработке фотографий.

Сбербанк запустил «Академию искусственного интеллекта» для школьников «Самостоятельно разобраться в технологиях искусственного интеллекта не совсем просто, особенно детям. Вместе с тем, у многих есть желание изучить тему, о которой все говорят, — рассказывает старший вице-президент Сбербанка Александр Ведяхин. — Мы решили запустить первую.

ARM анонсировала две архитектуры чипов для систем искусственного интеллекта Компания ARM разработала две новые архитектуры чипов, ориентированные на применение в сфере машинного обучения. Так, коммерческим заказчикам будут предлагаться архитектуры ARM Machine Learning (ML) Processor и ARM Object Detection (OD) Processor. Версия ML призвана ускорить .

Цифры: Какой ущерб понесла мировая экономика из-за киберпреступности в 2020 году По данным исследования компании-специалиста в сфере кибербезопасности McAfee, в 2014 году этот показатель составлял лишь $445 млрд. Специалисты считают, что такой резкий рост обусловлен в том числе развитием технологий в сферах машинного обучения и искусственного интеллекта.

AdSense запустил автоматическое размещение рекламы Новая функция основана на технологии машинного обучения

«Инфосистемы Джет» заключила партнерское соглашение с «Форсайт» «Инфосистемы Джет» и «Форсайт» расширяют возможности бизнес-анализа с помощью машинного обучения

Amazon разрабатывает собственные чипы Собеседник The Information, знакомый с планами Amazon, говорит, что полупроводниковое решение, разработкой которой занялся интернет-гигант, поможет устройствам с голосовым помощником Alexa более эффективно выполнять задачи, «обрабатывая больше данных на самом гаджете, ч.

Google намерена унифицировать приложения для iOS и Android Google начинает бета-тестирование фреймворка Flutter, который позволит разработчикам создавать универсальные приложения для Android и iOS. Об этом пишет TechCrunch со ссылкой на официальных представителей компании. По их словам, новейший продукт призван облегчить жизнь раз.

ARM представила отдельные процессоры ML и OD для работы с технологиями машинного обучения и системами распознавания объектов Сейчас технологии искусственного интеллекта продвигаются во всех возможных сферах. И пусть этот термин уже давно вышел за рамки своего изначального значения, тенденций это не меняет. Как известно, сейчас на рынке имеется две однокристальных системы, оснащённых собствен.

FB будет использовать машинное обучение для борьбы с мошенниками ML-модели обучаются на выявленных ранее случаях мошенничества

Новый инструмент Google ответит на любой вопрос, читая тысячи книг На конференции TED известный футуролог и технический директор по машинному обучению Google Рэй Курцвейл (Ray Kurzweil) представил Talk to Books – новый инструмент поиска, с помощью которого можно получать ответы на различные вопросы, взятые из книг. При получении вопроса Tal.

[recovery mode] Роботы вместо лучших сотрудников: машинное обучение по ответам экспертов Один из текущих проектов Devim — разработка сервиса скоринга для микрофинансовой организации (МФО). Проект был выполнен нашей Data Science командой Андреем Давыденко и Дмитрием Гореловым datasanta. Мы рассказываем о том, какие решались задачи, какие факторы принимались во вн.

Визуализация данных для киноманов: скрапим рекомендации фильмов и делаем интерактивный граф Однажды я наткнулся на интерактивную карту lastfm и решил обязательно сделать подобный проект для фильмов. Под катом история о том, как собрать данные, построить граф и создать своё интерактивное демо на примере данных с кинопоиска и imdb. Мы рассмотрим фреймворк для скрапи.

Google представил бесплатный курс по машинному обучению Для его прохождения необходимо знать лишь основы математики и статистики.

Обзор материалов по машинному обучению № 3 (16 — 23 апреля 2020 года) Добрый день! Это третий дайджест материалов по машинному обучению и анализу данных, который появился после длительного перерыва. Читать дальше →

LG анонсировала новый смартфон LG V30s с поддержкой ИИ Согласно информации, предоставленной сайтом ETNews, компания LG вскоре покажет обновленную модель смартфона LG V30s. Презентация должна состоятся на Mobile World Congress в этом году. Предположительно, LG V30s будет иметь схожий с оригинальным V30 дизайн с единственным отли.

[recovery mode] Как написать одностраничное приложение (SPA) с использованием Vue.js Одностраничные приложения (SPA) имеют мнжество преимуществ, таких как скорость, по-настоящему хороший UX, и полный контроль HTML-разметки. Становится всё больше и больше сайтов SPA; всё больше инструментов, которые упрощают процесс разработки SPA. Вы, вероятно уже читали о.

Можно ли научить искусственный интеллект шутить? В последнее время машины одержали ряд убедительных побед над людьми: они уже лучше играют в го, шахматы и даже в Dota 2. Алгоритмы сочиняют музыку и пишут стихи. Учёные и предприниматели всего мира дают прогнозы по поводу будущего, в котором искусственный интеллект сильно пр.

Сбербанк разработал нейронную сеть для оценки коммерческой недвижимости Сбербанк разработал сервис на основе алгоритмов глубокого машинного обучения для массовой оценки коммерческой …

Что предпринимают компании для защиты конфиденциальных данных в облаках Корпорация Oracle и KPMG провели глобальный опрос 450 ИТ-специалистов. Его результаты показывают, что организации всеми силами пытаются защитить свои данные на фоне растущего числа нарушений безопасности. Согласно результатам отчета Oracle и KPMG «Cloud Threat Report, 2.

MediaTek запускает Helio P60 с функциями ИИ для смартфонов среднего класса Последний процессор от бренда MediaTek — это восьмиядерный чип, который, по словам компании, стал на 25% эффективнее и предлагает 70-процентное повышение производительности по сравнению с его предшественником, предлагая новые возможности искусственного интеллекта для машинно.

[Перевод] Генерируем уровни для игры с помощью нейросетей Предисловие За последние несколько лет прогресс в области искусственного интеллекта привёл к созданию методов машинного обучения на основе обучения представлениям (representation-learning) с несколькими слоями абстракции — так называемому «глубокому обучению». Общественное .

Познаём Нирвану – универсальную вычислительную платформу Яндекса Машинное обучение превратилось в модный термин, но при работе с большими объёмами данных оно уже много лет является жизненной необходимостью. Яндекс обрабатывает более 200 миллионов запросов ежедневно! Когда-то в интернете было так мало сайтов, что наилучшие из них помещалис.

Автоматизация ЦОД – новости от Google, Peritus.ai и Waymo Оборудование в ЦОД Google в Атланте доставляются беспилотные грузовики Необычный подход к автоматизации ЦОД выбрал поисковый гигант Google. Американская корпорация начала использовать наработки стартапа Waymo в области автоматизации транспорта, чтобы обслуживать свои сервер.

Интеллектуальные инновации: новая серия вебинаров HPE За последнее время в портфеле продуктов Hewlett Packard Enterprise появилось много интересных новинок – от решений, которые упрощают внедрение искусственного интеллекта и глубокого обучения в организациях разного масштаба, до систем, которые используют AI для определения и у.

Huawei Mate 10 Pro способен управлять автомобилем В качестве доказательства эффективности блока машинного обучения в Mate 10 Pro компания Huawei использовала смартфон для управления автомобилем. В частности, производитель проверил работу функций машинного [. ]

Узнай первым цену нового Vivo V9 Уже сегодня, 11 апреля, в 18:00 начнётся российская презентация нового Vivo V9. Смартфон получил восьмиядерный процессор Snapdragon 626, 4 ГБ оперативной памяти и использует алгоритмы машинного обучения [. ]

Подключение Allure-репортера к произвольному тест-фреймворку на python Автоматизация нуждается в человекочитаемых отчетах о тестировании — что тестировалось, какими тестовыми шагами, с каким результатом. Для этого существует система генерации отчетов Allure. Allure поддерживается большинством известных тестовых фреймворков, а для неизвестных тр.

Выручка SAP CIS получила в 2020 году выросла на треть Самыми быстрорастущими направлениями стали металлургия, транспорт, финансы и горнодобывающая отрасль.Росту также способствовал спрос на решения на базе платформы SAP HANA. Продажи флагманской системы SAP S/4HANA выросли трехкратно за 2020 год, ее новаяверсия была расширена с.

Высшая школа экономики и Samsung Research открывают лабораторию машинного обучения Samsung-HSE Laboratory будет разрабатывать механизмы байесовского вывода в современных нейронных сетях для решения ряда проблем в глубинном обучении.

Военные США обучат ИИ новым навыкам по «фильмам на перемотке» Специалисты ИИ из лаборатории армии США и разработчики Техасского университета создали алгоритм искусственного интеллекта Deep TAMER, который сможет быстрее обучаться новым навыкам, просматривая видео в ускоренном режиме. Человек, тренирующий ИИ, будет наблюдать за результ.

[Перевод] Каким будет Web 3.0: блокчейн-маркетплейсы для машинного обучения Как создать мощнейший искусственный интеллект? Один из способов — использовать модели машинного обучения с данными, которые распространяются через маркетплейсы, основанные на блокчейне. Зачем здесь блокчейн? Именно с его помощью в будущем мы можем ожидать появления открытых .

Яндекс проведёт седьмой чемпионат по спортивному программированию В алгоритмическом треке собраны олимпиадные задачи, знакомые участникам по прошлым чемпионатам, а два других трека посвящены прикладным проблемам. Задачи для оптимизационного трека подготовили команды Поиска и разработки беспилотных автомобилей Яндекса. Эти задачи не имеют п.

Глубокое обучение в облаке: оптические компьютеры заменят GPU И уже скоро. Стартап Fathom Computing в ближайшие два года планирует выпустить оптическое устройство, которое обойдет GPU по скорости тренировки крупных нейронных сетей. Разработчики хотят разместить оптический компьютер в облачном дата-центре, чтобы к нему могли получить до.

Обзор программы DotNext 2020 Piter Конференция: DotNext 2020 Piter Дата: 22-23 апреля 2020 года Место: Санкт-Петербург, Гостиница «Park Inn by Radisson Пулковская» Следующий DotNext будет меньше, чем через месяц. Над программой и докладами была проведена колоссальная работа, и, чтобы познакомить вас с ней, мы.

[Перевод] Военное ведомство США должно срочно переосмыслить стратегию в области машинного обучения — Скажите государю, что у англичан ружья кирпичом не чистят: пусть что бы и у нас не чистили, а то, храни Бог войны, они стрелять не годятся – внятно выговорил Левша, перекрестился и умер. Читать дальше →

Python’ом по машинлернингу Сегодня только ленивый не говорит (пишет, думает) про машинное обучение, нейросети и искусственный интеллект в целом. Всего лишь в прошлом году ML сравнили с подростковым сексом — все хотят, но никто не занимается. Сегодня все озабочены тем, что ИИ нас оставит без работы. Хо.

Twitter тестирует алгоритм продвижения наиболее трендовых новостей в топ ленты Пока что функция в основном контролируется людьми, но в будущем команда Twitter планирует полностью перейти на алгоритмы машинного обучения

Мастер Йода рекомендует:  Интервью с основателем EcmaSoft как работает компания по разработке мобильного ПО

Google научит смартфоны узнавать предметы Google анонсировала в Twitter обновление фирменного «Фото». Теперь утилита сможет распознавать образы с помощью ИИ, машинного обучения и данных о местоположении. Например, если навести камеру смартфона на строение, то можно узнать о его достопримечательности. То же само.

IBM предлагает наборы данных для обучения искусственного интеллекта Опросы специалистов по анализу данных показывают, что около 80% времени они тратят на сбор, организацию и извлечение информации из данных.

Нейронная сеть Сбербанка сократит время оценки коммерческой недвижимости Сбербанк разработал и запустил в 36 городах первый в России сервис на основе алгоритмов глубокого машинного обучения для массовой оценки коммерческой недвижимости, выступающей одним из наиболее популярных видов залога. Для выбора наиболее подходящих аналогов используется не.

В Одноклассниках появились «Моменты» на базе нейросетей Команда социальной сети Одноклассники объявила о запуске сервиса «Моменты». Он создает видео персонально для пользователя по различным поводам с использованием искусственного интеллекта и нейросетей. На этапе тестирования сервиса пользователям было предложено оп.

Пять тенденций искусственного интеллекта О машинном обучении, глубинном обучении и искусственном интеллекте сегодня говорят все. В 2020 году в области искусственного интеллекта будут доминировать пять основных тенденций. 2020 год ознаменовался стремительным развитием технологий машинного обучения и внедрением их.

Windows Defender защитил тысячи компьютеров Windows от массовой атаки майнера криптовалюты Ранее на этой неделе Microsoft заявила, что ее антивирус Windows Defender защитил тысячи ПК с Windows от массированной атаки майнера криптовалюты. По данным компании, киберпреступники использовали вариант трояна Dofoil, который использует приложение для добычи криптовалюты в.

Пользователи Bentley Systems используют машинное обучение Благодаря машинному обучению AssetWise обеспечивает повышенный уровень ситуационного анализа для управления и раннего прогнозирования о сбоях в работе активов. Bentley Systems объявила о доступе к новым технологиям в области обработки данных и машинного обучения на основе .

Двойная смена парадигмы Корпорация IBM представила в Москве процессор Power9. В конце 2020 года на рынке появились первые серверы на базе процессора IBM Power9, имеющего, в отличие от Power8, вышедшего четыре года назад, ряд оригинальных решений, позволяющих говорить как о прогрессе в повышении .

Искусственный интеллект с точностью 99% от Brand Analytics Brand Analytics кардинально повысил точность машинных алгоритмов тематических спам-фильтров и ввел новый – фильтр «поисковый спам».

Искусственный интеллект подвел: модный стартап в области фэшн откажется от умной техгнологии Команда американского фэшн-стартапа Original Stitch приняла решение отказаться от ИИ, кторый ранее был задействован для определения размера одежды пользователей по фото. Компания занимается пошивом классических рубашек на заказ. С помощью технологии машинного зрения, система.

Машинное обучение контент менеджера Статья посвящается верстальщикам которым доводилось видеть вот такую иконку на сайтах, после того как он был отдан контент менеджерам на заполнение. Разумеется, вы можете подойти к коллеге, и сказать, что он/она по невнимательности забыл поставить картинку, но ведь это ж.

На Reddit забанили сообщество Deepfake с “поддельным порно” На Reddit запретили «поддельные порноролики» – изображения и видео, на которые накладывают лицо субъекта без его разрешения. Deepfakes – программное обеспечение с использованием искусственного интеллекта для создания компьютерной версии лица субъекта, которая пол.

[Перевод] Машинное обучение в канализации (в хорошем смысле) Сточные воды… Казалось бы, что тут может быть связанного с технологиями. Ну, возможно, какой-нибудь датчик загрязненности. Но, оказывается, нет. Все намного интереснее. Ведь машинное обучение помогает выявлять аномалии и отклонения в системе контроля сточных вод. Подробности.

Nest стала частью команды Google по разработке устройств Компания Nest, которая производит устройства «умного» дома, стала частью команды Google по разработке аппаратного обеспечения. Об этом сообщил генеральный директор Nest Марван Фаваз (Marwan Farwaz). Слияние позволит компании интегрировать в свои устройст.

[Перевод] Начинающему веб-мастеру: делаем одностраничник на Bootstrap 4 за полчаса Фреймворк Bootstrap — это свободный набор инструментов для создания интерфейсов сайтов и веб-приложений. Его возможности ориентированы исключительно на фронтенд-разработку. Bootstrap — проект весьма популярный, о чём, например, говорит то, что он занимает (по состоянию на на.

Интеллект — будущее ИТ Традиционные ИТ должны уступить место бизнес-моделям, основанным на использовании машинного интеллекта …

Google представила 72-кубитный квантовый процессор Bristlecone Инженеры корпорации Google презентовали прототип нового квантового процессора под названием Bristlecone, ориентированный на исследования системных ошибок, масштабируемости технологии кубитов, а также приложений для квантового моделирования, машинного обучения и оптимизации. .

Ежегодный отчет Cisco по кибербезопасности за 2020 г.: ставка на автоматизацию, машинное самообучение и искусственный интеллект В киевском представительстве Cisco состоялась презентация ежегодного отчета компании по информационной безопасности. Презентацию, как всегда блестяще, провел Владимир Илибман, один.

Google запустила бета-версию инструмента кроссплатформенной разработки для мобильных устройств Flutter Google представила бета-версию фреймворка Flutter, который позволяет создавать приложения для iOS и Android. Компания рассказала об обновлении сервиса на Mobile World Congress 2020.

[Перевод — recovery mode ] Hyperapp + Parcel В данном посте, мы рассмотрим два новых инструмента из мира фронт-енд разработки. Они оба разработаны с мыслью о простоте и легкости использования. Первый инструмент это очень маленький фронт-енд фреймворк Hyperapp, а второй это бандлер Parcel. Вместе они могут быть лучшим в.

Видео: Electronic Arts обучает искусственный интеллект игре в Battlefield 1 Electronic Arts создала ИИ-агента, научившегося с нуля играть в Battlefield 1. Проект ведёт подразделение Search for Extraordinary Experiences Division («Отдел поиска необычных возможностей»). Команда SEED работает на стыке наук и развивает новейшие техн.

Google сделала бесплатным курс по изучению технологий машинного обучения В последние годы технология машинного обучения становится всё более популярной в самых разных сферах, включая науку, промышленность, бизнес и даже индустрию развлечений. Специалисты в данной области ценятся всё выше, однако, ввиду того что технологии эти сравнительно молод.

Нейросети научили читать медицинские сканы без участия людей Health Samurai, независимое подразделение ИТ-компании WaveAccess, разработало модуль на базе алгоритмов машинного обучения для автоматического поиска холестериновых бляшек в шейных артериях по результатам ультразвукового сканирования. Разработка позволила повысить скорость р.

Xiaomi и Microsoft договорились о стратегическом партнерстве Компании Xiaomi и Microsoft завершили эту неделю подписанием соглашения о взаимопонимании, посвященного их стратегическому сотрудничеству. По словам Xiaomi, ведущие позиции Microsoft в облачных вычислениях и искусственном интеллекте «помогут укрепить лидерство Xiaomi в .

«Cделать красиво». Визуализация обучения с Tensorboard от Google Красота, как известно, требует жертв, но и мир обещает спасти. Достаточно свежий (2015г) визуализатор от Google призван помочь разобраться с процессами, происходящими в сетях глубокого обучения. Звучит заманчиво. Красочный интерфейс и громкие обещания затянули на разбор .

Hitachi Vantara представляет новые решения по управлению моделями машинного обучения Новые возможности позволяют мониторить, тестировать, переобучать и перестраивать модели машинного обучения. Это повышает прозрачность алгоритмов и дает возможность быстрее получить результаты.

Эксперты из Digital Contact рассказали как превратить посетителя сайта в покупателя с помощью применения машинного обучения в маркетинге Как динамический контент помогает компаниям выигрывать борьбу за внимание пользователя? Почему люди все реже ищут в поисковой строке и как это использовать? Каким образом динамические триггеры повышают эффективность email-маркетолога?

Компания Skydio представила дрон с 13 камерами и искусственным интеллектом Не считая камеры для съемки видео, квадрокоптер Skydio R1 получил 12 камер, предназначенных для ориентации в пространстве, и чип для обработки данных с них с использованием алгоритма машинного зрения. Эта система позволяет беспилотнику избегать столкновения с препятствиями.

Google поможет создавать нативные приложения Стала доступна бета-версия Flutter, фреймворка для разработки приложений на iOS и Android

Google научит основам машинного обучения каждого Google открыла доступ к своему курсу основ машинного обучения Machine Learning Crash Course (MLCC) для всех желающих. Программа состоит из 25 уроков и 40 упражнений, на ее прохождение понадобится около 15 часов. Видеолекции курса ведут эксперты Google, демонстрируют реальные.

Мобильное приложение от Google научит кодировать на JavaScript Компания Google выпустила приложение Grasshopper в рамках проекта Area 120, позволяющее выучить основы программирования на языке JavaScript с помощью бесплатных коротких уроков. Обучение в новом сервисе представлено в игровой форме, из-за чего программа напоминает самый попу.

Искусственный интеллект впервые сравнялся с человеком в профессиональном переводе с китайского на английский Группа ученых Microsoft Research сообщила, что созданная ими система машинного перевода успешно прошла тест newstest2020, который включает в себя две тысячи предложений, взятых из профессионально переведенных новостных статей. Такие стандартизированные тесты широко применяют.

Специалист по разметке данных Сегодня замечательный день (if you know what I mean), чтобы анонсировать нашу новую программу — Специалист по разметке данных. На текущий момент в сфере искусственного интеллекта сложилась такая ситуация, при которой для обучения сильной нейронной сети нужны несколько компо.

Google выпустила приложение-игру для обучения программированию Grasshopper Стартап-инкубатор Area 120 от Google выпустил бесплатное приложение, которое должно помочь взрослым изучить основы программирования. Сервис получил название Grasshopper.

Разработка приложений Flutter Google находится на стадии бета-тестирования Google анонсировала официальную бета-версию инфраструктуры разработки своего фреймворка Flutter. Есть много методов для создания приложений, в основном по двум простым причинам: разработка собственных приложений с использованием официальных инструментов вызывает некую тревог.

«Make Step to IT: Машинное обучение и боты»: семинар для старшеклассников 4 марта 2020 года с 13:00 до 17:00 в Санкт-Петербурге пройдет серия семинаров и лекций на тему машинного обучения. На лекции приглашаются старшеклассники и школьники в возрасте от 14 до 18 лет. Семинары проводятся благотворительным фондом развития образования «Айкью_Опшн»&nb.

Искусственный интеллект и нейросети для .NET-разработчиков Искусственный интеллект сейчас является одной из самых обсуждаемых тем и главным двигателем цифровой трансформации бизнеса. Стратегия Microsoft в области ИИ включает в себя демократизацию ИИ для разработчиков, т.е. предоставление простых в использовании фреймворков и сервисо.

PTC и МИЭМ создадут Центр по продвижению технологий Интернета вещей Международный разработчик ПО PTC договорился с Московским институтом электроники и математики им. А.Н. Тихонова о создании на базе вуза Центра по продвижению технологий Интернета вещей (IoT), Промышленного интернета вещей (IIoT) и дополненной реальности (AR), сообщает «ИКС-м.

В Директе появились новые инструменты для работы с видеодополнениями Для того чтобы рекламодателям было проще найти подходящий ролик в видеотеке для создания видеодополнений, в Директе появился поиск на основе технологии машинного зрения. По ключевому слову, например, «улыбка», алгоритм выберет из базы все видео, где кто-нибудь улыбается. Пос.

Как вдвое ускорить выполнение производственных заказов с помощью «1С:ERP». Опыт «Волгабурмаш» * 2020: Внедрение решения «1С:ERP Управление предприятием 2» Самарский филиал «1С-Рарус» в ноябре 2020 года объявил о завершении внедрения системы 1С:ERP Управление предприятием 2.0 на двух заводах компании Волгабурмаш, ОАО, специализирующейся на производстве инструментов дл.

Oracle расширяет возможности управления финансами Применяя к данным Oracle Data Cloud и данным партнерских платформ передовые достижения науки о данных и алгоритмы машинного обучения, новые решения Oracle Adaptive Intelligent Applications для систем планирования ресурсов предприятия (Enterprise Resource Planning, ERP) помог.

Научиться перехватывать необработанные сообщения или пример того, как SObjectizer обрастает новыми фичами… Нам очень приятно, когда в SObjectizer добавляются новые возможности, возникшие в результате подсказок и/или пожеланий пользователей SObjectizer-а. Хотя далеко не всегда это оказывается просто. Ведь, с одной стороны, у нас, как у команды разработчиков и старых пользователей .

Обучение операторов ЦОД с помощью виртуальной и дополненной реальности — Опыт VARceti Недавно созданная компания Virtual Augmented Reality for Critical Environment Technical Infrastructure (VARceti) запустила свой первый продукт — учебную платформу под названием Avros DC на основе технологий виртуальной реальности (Virtual Reality; VR) и дополненной реа.

Oracle углубляет самообслуживание на всей облачной платформе Технологии искусственного интеллекта в сервисах PaaS помогут сократить расходы на разработку приложений, интеграцию данных, аналитическую обработку и обеспечение безопасности. Стремясь привлечь больше корпоративных клиентов в свое облако, в Oracle предлагают новые средств.

Facebook борется с мошенничеством с помощью машинного обучения Facebook рассказал о новых методах машинного обучения, с помощью которых соцсеть борется с финансовым мошенничеством на платформе. Так, в марте с их помощью было выявлено более 500 тыс. скамерских аккаунтов. Продакт-менеджер Facebook Скотт Диккенс (Scott Dickens) объяснил, ч.

Случайные эволюционные стратегии в машинном обучении Нейронные сети учатся совсем не так как люди. Оптимизация нейронной сети — на самом деле градиентный спуск по некоторой функции потерь $inline$E(\theta)$inline$, где переменными являются веса слоёв $inline$\theta$inline$. Это очень мощный подход к подстройке системы, который.

S7 Airlines рассчитывает уменьшить число задержек вылетов, внедрив систему машинного обучения Компания S7 Airlines сообщила о завершении разработки пилотной системы предиктивного технического обслуживания для воздушных судов Airbus A319. Как утверждается, это первый опыт такого рода среди российских авиакомпаний. Анализируя данные по техническому обслуживанию .

В Санкт-Петербурге откроют Нейронет-центр В субботу, 3 февраля, в московской «Точке Кипения» состоялся III Ежегодный съезд отраслевой союз «Нейронет». Участники обсудили вопросы развития Дорожной карты «Нейронет», определения наиболее эффективных мер поддержки проектов и популяризации н.

Google выпустила два конструктора с простым искусственным интеллектом Сейчас уже вполне очевидно, что искусственный интеллект становится все более доступным, поэтому появление «конструктора» с элементами ИИ было вопросом времени. Одно из первых предложений поступило от интернет-гиганта Google.

Установка Facebook image recognition package. Все грабли в одном месте Недавно Facebook выпустила свой open-source-проект по распознаванию образов. Конечно же, его сразу захотелось пощупать, посмотреть, как он работает и что с его помощью можно получить. Мы решили разобраться с его установкой и опытным путём проверить, так ли легко его использо.

Инфосистемы Джет» и «Форсайт» расширяют возможности бизнес-анализа с помощью машинного обучения «Инфосистемы Джет заключила партнерское соглашение с компанией «Форсайт», разработчиком Prognoz Platform – российской промышленной BI-платформы*, использующей принципы машинного обучения. На базе Prognoz Platform интегратор будет создавать для своих заказчиков.

Создан нейроморфный чип, имитирующий работу человеческого мозга Ускорить развитие искусственного интеллекта поможет компьютер, способный имитировать мозговую деятельность, считают исследователи. И, вероятно, разработка ученых из Массачусетса станет очередным шагом к созданию такого «железа».

[Перевод] Знакомство с рекомендательными системами Привет, Хабр! Давайте вернемся к периодически затрагиваемой у нас теме машинного обучения и нейронных сетей. Сегодня речь пойдет об основных типах рекомендательных систем, их достоинствах и недостатках. Под катом — интересная статья Тоби Дейгла с кодом на Python, Над катом.

Стать как Tesla. Почему буксуют внедрения искусственного интеллекта в российских компаниях В истории с искусственным интеллектом результат порой не очевиден до самого внедрения. Есть разнообразные способы доказательства прикладной либо экономической эффективности решений на базе ИИ. Каждый из них ориентированы на различных заказчиков с разным опытом.

Стать как Tesla. Почему буксуют внедрения искусственного интеллекта в российских компаниях В истории с искусственным интеллектом результат порой не очевиден до самого внедрения. Есть разнообразные способы доказательства прикладной либо экономической эффективности решений на базе ИИ. Каждый из них ориентированы на различных заказчиков с разным опытом.

Microsoft создала переводчик с искусственным интеллектом, который знает китайский Разработчики использовали систему двойного обучения искусственного интеллекта.

Когда акторный фреймворк превращается в «черный ящик» и что мы можем с этим сделать? Модель акторов — это хороший подход к решению некоторых типов задач. Готовый акторный фреймворк, особенно в случае языка C++, может очень сильно облегчить жизнь разработчика. С программиста снимается изрядная часть забот по управлению рабочими контекстами, организации очеред.

Умный «фейс-контроль»: алгоритмы машинного обучения для эффективного кэширования данных на SSD Данная статья была представлена на конференции SECR2020, где получила премию Бертрана Мейера за лучший исследовательский доклад. В этом материале руководитель исследовательской лаборатории «Рэйдикс» Светлана Лазарева рассказывает о новом алгоритме заполнения параллельного к.

Технология Google Lens заработала на iOS-устройствах Технология Google Lens, позволяющая получать подробную информацию о самых различных объектах, теперь доступна и в приложении Photo для iPhone и iPad. Изначально система распознавания объектов была выпущена для Android-девайсов. В Google Lens для распознавания данных за.

Десять алгоритмов машинного обучения, которые вам нужно знать Различия и особенности десяти популярных алгоритмов машинного обучения.

В секретной лаборатории Google хотят заставить ИИ выращивать пищу Alphabet X (а когда-то Google X), секретная лаборатория материнской компании Google, — это место за закрытой дверью, в которой рождались и продолжают рождаться самые невероятные идеи — Google Glass, Project Loon и другие. Астро Теллер, глава X, поделился, что сейчас .

Производительность и рантаймы на конференции JPoint 2020 Все мы имеем какие-то ожидания от конференций. Обычно мы идём на вполне конкретную группу докладов, вполне конкретной тематики. Набор тем отличается от платформы к платформе. Вот что сейчас интересует джавистов: Производительность Виртуальные машины и особенности рантаймов .

APTSimulator — тестирование противодействия APT угрозам APT Simulator — это фреймворк для проверки защитных средств и действия по расследованию инцидентов в Windows среде, имитирующий активность нарушителя информационной системы. Это хорошая платформа для тренировки Blue Team команды для противодействия современным угрозам. Чи.

Publicis Groupe и Microsoft создадут платформу на основе искусственного интеллекта Marcel определит оптимальные схемы взаимодействия для 80 тыс. сотрудников Publicis Groupe и поможет найти контакт в нужном подразделении медиагруппы для решения конкретных бизнес-задач. Кроме того, платформа позволит сотрудникам использовать совокупные знания, накопленные в .

Андрей Себрант: «Не стоит пытаться воплотить в будущем идеального программиста из прошлого» В интервью ITMO.NEWS Андрей Себрант рассказал о перспективах машинного обучения и о том, каких навыков ждут от будущих программистов ведущие ИТ-компании. Материал подготовила Елена Меньшикова.

Grasshopper 1.13.1 Grasshopper — приложение, позволяющее выучить основы программирования на языке JavaScript с помощью бесплатных коротких уроков. Обучение в новом сервисе представлено в игровой форме, из-за чего программа напоминает самый популярный сервис для изучения иностранных языков Duol.

Видео: ASUS Zenfone 5/5Z/Lite – обновление линейки смартфонов Компания ASUS представила обновлённую линейку смартфонов Zenfone. В неё вошли модели Zenfone 5, Zenfone 5Z, Zenfone 5 Lite и Zenfone Max M1. Флагманской является модель 5Z, она оснащается системой на чипе Qualcomm Snapdragon 845, может иметь вплоть до 8 ГБ ОЗУ, 256 ГБ ПЗУ, .

Специалист по большим данным 8.0 22 марта New Professions Lab запускает восьмую группу образовательной программы — «Специалист по большим данным 8.0». Участники будут осваивать две наиболее востребованные темы в Data Science: обработку веб-логов в рамках DMP-систем и построение.

[Перевод] Как решить 90% задач NLP: пошаговое руководство по обработке естественного языка Неважно, кто вы — зарекомендовавшая себя компания, или же только собираетесь запустить свой первый сервис — вы всегда можете использовать текстовые данные для того, чтобы проверить ваш продукт, усовершенствовать его и расширить его функциональность. Обработкой естественног.

IBM представил программу глубокого обучения для ИИ-разработчиков Облачное решение компании упростит обучение нейросетей, плюс позволит сэкономить время и деньги.

Две модели лучше одной. Опыт Яндекс.Переводчика Когда-то мы уже рассказывали о том, как появился и развивался машинный перевод. С тех пор произошло ещё одно историческое событие – его наконец-то покорили нейронные сети и глубокое обучение. Среди задач обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) машинн.

В 2020 году ИИ помог выявить 60,3 % вредоносных Android-приложений На днях Google обнародовала отчёт о безопасности Android за 2020 год в рамках своих постоянных усилий по информированию пользователей о различных уровнях безопасности мобильной ОС. Одним из ключевых моментов отчёта является тот факт, что встроенные функции безопасно.

ИИ-система Alibaba поможет в животноводстве Китайская компания Alibaba совместно с разводчиком свиней Dekon Group и производителем корма для скотины Tequ Group подписала соглашение о разработке и внедрении ИИ-системы, которая позволит следить за многомиллионным поголовьем. Благодаря технологии машинного зрения, систем.

R — значит регрессия Статистика в последнее время получила мощную PR поддержку со стороны более новых и шумных дисциплин — Машинного Обучения и Больших Данных. Тем, кто стремится оседлать эту волну необходимо подружится с уравнениями регрессии. Желательно при этом не только усвоить 2-3 приемчика.

Бесплатная книга “Цифровой поведенческий дизайн” Поведение человека программируется. Вам просто нужно знать язык программирования. Книга «Цифровой поведенческий дизайн» как раз и представляет фреймворк для программирование поведения пользователей.

Коэффициент Джини. Из экономики в машинное обучение Интересный факт: в 1912 году итальянский статистик и демограф Коррадо Джини написал знаменитый труд «Вариативность и изменчивость признака», и в этом же году «Титаник» затонул в водах Атлантики. Казалось бы, что общего между этими двумя событиями? Всё просто, их последствия .

ИИ-переводчик Microsoft превзошел человека при переводе с китайского на английский язык Искусственный интеллект, разработанный компанией Microsoft, оказался лучше лингвиста-человека. AI продемонстрировал более высокое качество перевода с китайского на английский язык. Ранее программа компании показала более высокий уровень распознавания речи. Разработчики компа.

Автоматическая векторизация спутниковых снимков: одна модель — два первых места Всем привет! В данной статье хочу поделиться с вами историей о том, как одна и та же архитектура модели принесла сразу две победы в соревновательном машинном обучении на платформе topcoder с интервалом месяц. Речь пойдёт о следующих соревнованиях: Urban 3d mapper — поиск .

MWC 2020: инженеры Huawei научили смартфон управлять Porsche Huawei и Porsche придумали интересный способ привлечь внимание на MWC 2020 в Испании: они продемонстрировали, как смартфон может управлять автомобилем. Рядом со знаменитым стадионом ФК «Барселона» компании устроили тест-драйв, причём в роли водителя.

[Из песочницы] Как быстро написать и выкатить в продакшн алгоритм машинного обучения Сейчас анализ данных все шире используется в самых разных, зачастую далеких от ИТ, областях и задачи, стоящие перед специалистом на ранних этапах проекта радикально отличаются от тех, с которыми сталкиваются крупные компании с развитыми отделами аналитики. В этой статье я ра.

Mosdroid #6 — отчёт Всем привет! Публикуем отчёт со встречи сообщества Mosdroid, которая проходила у нас в офисе 3 марта. Участники обсуждали фреймворк Spock, нюансы обеспечения безопасности android-приложений и CI-процессы, а также провели круглый стол «Автотесты и Android», где поделились опы.

«Яндекс» займётся цифровой педагогикой Компания «Яндекс» объединит усилия с Институтом образования ВШЭ с целью развития сервисов цифровой педагогики, которые помогут улучшить индивидуальные результаты школьников. Сообщается, что в новой инициативе примут участие специалисты онлайн-платформы &.

Оглашена критическая брешь в популярном REST-фреймворке Стало известно о серьезной уязвимости в одном из компонентов популярного фреймворка Pivotal Spring. Ошибка была выявлена и пропатчена еще осенью, однако вендор не спешил предавать ее огласке прежде, чем клиенты обновят свои системы. Проблема касается Spring Data REST — компл.

Искусственный интеллект поможет в борьбе с киберугрозами По прогнозам, число IoT-устройств к 2025 году увеличится втрое: эксперты ожидают более 75 млрд подключенных к интернету устройств. Производители спешат выпустить умные устройства на рынок по доступной цене, однако некоторые пренебрегают защитой и системами безопасности произ.

Сбербанк и бизнес-инкубатор ВШЭ рассмотрят 600 идей стартапов для экосистемы Сбербанка «Количество поданных заявок на участие в проекте демонстрирует реальную трансформацию банка в технологическую компанию. Нестандартные, креативные идеи сотрудников, их высокий предпринимательский дух — без этих слагаемых нельзя построить новую цифровую экосистему Сбербан.

«Яндекс» поделится опытом разработки ПО для робомобилей Компания «Яндекс» организовала на базе Школы анализа данных учебный курс Self-driving cars, посвящённый разработке программного обеспечения для беспилотных автомобилей. Школа анализа данных была основана «Яндексом» в сентябре 2007 года. Здесь.

Загрузка сознания в компьютер даёт новые результаты Записать сознание в «цифру» и существовать вечно – возможно. Об этом рассказали червяки. Человеческий мозг – абсолютный зверь в мире вычислений, работающий на вычислительной мощности в 100 миллиардов нейронов. Эмуляция этой системы теортеически возможна, с использованием вс.

[Перевод] Метод Бенджамина Франклина для чтения книг по программированию Посмотрим правде в глаза, книги по программированию — отстой. Эти общие книги по распределённым системам, науке о данных и так далее — их можно читать бесконечно. Но за редким исключением у практических руководств по языку/фреймворку/СУБД/кексопечке есть нечто общее. Зверюшк.

LG представила новую линейку телевизоров премиум-класса на 2020 год Компания укрепила позиции лидера на растущем глобальном рынке OLED-телевизоров благодаря внедрению платформы искусственного интеллекта ThinQ и видеопроцессора α (Alpha) 9.

И LG представила новую линейку телевизоров премиум-класса на 2020 год Компания укрепляет позиции лидера на растущем глобальном рынке OLED-телевизоров благодаря внедрению платформы искусственного интеллекта ThinQ и видеопроцессора Alpha 9.

Hitachi Vantara Labs представляет новые решения по управлению моделями машинного обучения Инновационные разработки Hitachi Vantara Labs подключаются к конвейеру данных, созданному Pentaho. Это позволяет повысить результативность бизнеса и сократить риски за счет упрощения процесса обновления моделей.В процессе цифровых преобразований алгоритмизация становится важ.

Искусственный интеллект стал обучаться в 10 раз быстрее и эффективнее Подразделение компании Google, занимающееся разработками искусственного интеллекта, сообщило о создании нового метода обучения нейронных сетей, сочетающего использование передовых алгоритмов и старых видеоигр. В качестве среды обучения используются старые видеоигры Atari. .

Origami school 1.2 100+ уроков от Школы Оригами! Хочешь научиться оригами? Тогда это приложение для вас, больше 100 уроков оригами, от самых простых до подвижных фигур. Делайте оригами с детьми или друзьями. Оригами на праздник или подарка. Пошаговые и понятные уроки для обуче.

Apple наняла Джона МакКормака (Jon McCormack), ранее работавшего в Amazon и Google На этой неделе мы сообщали о том, что Apple наняла бывшего старшего вице-президента компании Google Джона Джанандреа (John Giannandrea), который возглавил направление, занимающееся технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения. Через несколько дней после .

В Google научили нейросеть выделять отдельные голоса в толпе В Google создали систему машинного обучения, которая способна выделять отдельные голоса, анализируя лица людей в то время, когда они говорят. Исследователи компании обучили нейросеть распознавать отдельных говорящих людей, а затем создали виртуальных «собеседников» (в компле.

Marvell выпускает приемопередатчик 400GbE Ethernet Marvell объявила о выпуске 88X7120, последнего предложения в своем семействе Alaska высокоскоростных приемопередатчиков физического уровня (PHY), предназначенных для повышения пропускной способности и производительности в центрах обработки данных. Новый приемопередатчик пр.

Анализ данных в спорте: взаимодействие учёных, клубов и федераций. Лекция в Яндексе Мы проводим мероприятия не только по темам, которыми занимаемся сами. В феврале мы собрали специалистов по использованию машинного обучения в спорте. Удивительно, как много процессов связывают эти две сферы — анализ данных и спорт — и какое количество нерешенных проблем возн.

Интересные материалы: 20.02 Сегодня у нас в дайджесте санаторий для мозга, фреймворк для онбординга и тормоза разработки.

Интерес ко внедрению Big Data значительно подогревает возможность коммуникации с клиентом Из молодых технологий в 2020-2020 гг. российские банки внедряли решения на основе Big Data и искусственного интеллекта (AI). Интерес к биометрии был сформирован инициативами Центрального Банка. Проекты на основе блокчейна и криптовалюты в 2020-2020 год.

Ваш пакет Composer сломан: обновите идентификатор лицензии Если вы, как и я: являетесь мэйнтейнером какой-либо библиотеки или фреймворка; ваша библиотека или фреймворк выпущены под какой-либо свободной лицензией ваша библиотека или фреймворк доступны к установке через Composer и размещены на сервисе Packagist; то у вас, возможно.

Искусственный интеллект привлекли к УЗИ-диагностике беременных В британской больнице запустили новый вид тестирования плода на патологии, которые не способен заметить врач. В основанную на искусственном интеллекте систему заложено 350 000 снимков, классифицированных по тем или иным отклонениям. По уточнению Engine.

Samsung крупно улучшит Bixby Компания Samsung решила существенно улучшить свой голосовой помощник Bixby и купила компанию Kngine из Египта. Данная компания занимается машинным обучением, которое делает поисковые запросы и ответы пользователя более точными. То есть, производитель даст возможность своему .

Курсы по обучению программированию на Java: делаем ставку на практику в стиле JavaRush Автоматизация процессов во всех нишах человеческой жизни меняет восприятие реальности. Также это меняет базовые уклады, окружение, способы обучения и смену приоритетов при выборе профессии.

Google предлагает поговорить с книгами Не просто сделать поисковый запрос и получить результаты, а обратиться за советом к опыту человеческой цивилизации пользователи смогут благодаря новому эксперименту поискового гиганта Google, известного не только мобильной операционной системой Android, но и проектами, раз.

[Перевод] Срыв масштабной хакерской атаки на пользователей Windows в России: часть 2 Совсем недавно мы предотвратили массовую атаку с применением трояна Dofoil, целью которой была установка вредоносного ПО для майнинга криптовалют на сотни тысяч компьютеров. С помощью поведенческого мониторинга, моделей машинного обучения и многоуровневой системы защиты анти.

Nexus Earth и SingularityNET начнут разработку ИИ на базе блокчейна Блокчейн-платформа SingularityNET объявила о партнёрстве с Nexus Earth Partners. Теперь обе компании будут исследовать возможности создания и применения искусственного интеллекта с технологией блокчейн. Компании выпустили совместное заявление, в котором сказано, что основн.

Сериалы и фильмы на английском, которые научат вас правильному произношению Эти культовые произведения помогут разобраться в американском и британском акцентах.

Google предлагает самостоятельно собирать ИИ-системы на Raspberry Pi Google подготовила к выпуску два новых комплекта для желающих разобраться с азами искусственного интеллекта …

Google предлагает самостоятельно собирать ИИ-системы на Raspberry Pi Google подготовила к выпуску два новых комплекта для желающих разобраться с азами искусственного интеллекта …

Видео дня: искусственный интеллект создаёт мультипликационные сценки, основываясь лишь на их текстовом описании Уже сейчас системы искусственного интеллекта вполне способны управлять автомобилем почти без вмешательства людей. Такие системы способны преобразовывать изображения, меняя стили. Судя по всему, вскоре они смогут создавать мультипликационные фильмы. На видео ниже можн.

ИИ поможет голографическим технологиям выйти на новый уровень В рамках двух новых исследований ученые из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (UCLA) использовали нейронные сети для реконструкции голограмм. Обе работы не только демонстрируют уровень развития голографических технологий, но еще и обещают открыть этим технологиям.

Xiaomi спросила, что лучше: MIUI или Android One. Результаты ей не понравились Компания Xiaomi уверена в том, что её проприетарная оболочка MIUI настолько хороша, что пользователи никогда не захотят вернуться к «чистому» Android. Для того, чтобы доказать этот «факт», китайцы создали опрос на Twitter. Увы, результат их не порадовал: большинство выбрало .

Анонсирован Google Summer of Code 2020 для проекта Radare2 Кроссплатформенный фреймворк Radare2 вновь станет частью инициативной программы Google Summer of Code.

Искусственный интеллект угадал 16 из 17 основных лауреатов «Оскар-2020» Поисковая система верно определила, что 59-летний британский актер Гэри Олдман получит в этом году свой первый «Оскар» за роль Уинстона Черчилля в фильме «Темные времена».Лучшим фильмом Bing правильно назвал «Форму воды» Гильермо дель Торо, став.

Intel Spring Hill: решение для систем глубокого обучения Искусственный интеллект, способный делать логические выводы.

Где в Киеве разрабатывают технологии будущего: виртуальная экскурсия в GlobalLogic Считается, что в Украине нет никаких компаний, занимающихся инновационными и просто передовыми технологиями. Беспилотные автомобили, сервисы потокового вещания видео, высокоскоростные беспроводные коммуникации, машинное обучение и компьютерное зрение — все это создаетс.

Глава отдела разработки ИИ Google ушел в Apple Руководитель отделов поиска и разработки систем искусственного интеллекта Google Джон Джаннандреа перешел в корпорацию Apple. Как сообщает evo-rus.com, глава Apple Тим Кук проинформировал команду о пополнении накануне, 3 апреля. На новом месте Джаннандреа буде.

Google выпустила бета-версию фреймворка Flutter для разработки приложений на Android и iOS Компания Google воспользовалась проходящей в эти дни выставкой MWC 2020, чтобы представить бета-версию кроссплатформенного фреймворка Flutter, который позволит создавать приложения для iOS и Android одновременно. Инструмент должен значительно значительно сократить время напи.

Последние наработки Intel в области кибербезопасности На конференции RSA 2020 Intel подчеркнула важность аппаратного обеспечения при разработке инноваций в области безопасности. Сосредоточив своё внимание на уровне кремния, в компании создали технологию Intel Threat Detection Technology (TDT), которая поможет партнёрам Intel ул.

Охлаждение сервера ЦОД – новости от AdeptDC, Vertiv, Energy Labs, CH3 Data и Midas Green Technologies Поскольку на долю потребления электроэнергии для нужд охлаждения IT-оборудования может приходиться более 40% от общего электропотребления дата-центра, эффективное охлаждение мощных и крупных ЦОД имеет важное значение для снижения эксплуатационных затрат. Предлагаем вашему вн.

Чипы Qualcomm Snapdragon 700 принесут искусственный интеллект смартфонам среднего уровня На выставке MWC 2020, которая проходит в Барселоне с 26 февраля по 1 марта, компания Qualcomm анонсировала новую серию мобильных процессоров — Snapdragon 700. Линейка чипов ориентирована на смартфоны среднего уровня и делает акцент на функциях искусственного интеллекта.

Обзор 5 Minute Plank. Качаем пресс к лету До лета осталось не так много времени и хотя все думают, что успеют накачать пресс за две недели, на самом деле этот процесс требует от вас куда больше усилий и тренировок. Вообще приложения для спорта это что-то странное и не каждому оно нужно, ведь, если у вас нет желания .

Роботы измерят метры. Сбербанк оценит недвижимость с помощью нейронной сети Сбербанк разработал первую в России нейронную сеть для оценки недвижимости. Искусственный интеллект позволяет банку почти мгновенно проводить оценку залогов. При этом человеческий фактор не исключен полностью — эксперты банка при необходимости корректируют машинные расчеты и.

Google выпустил игровое приложение для изучения JavaScript Внутренний стартап-инкубатор Google Area 120 выпустил приложение, призванное помочь всем желающим изучить JavaScript через серию мини-игр. Сервис получил название Grasshopper. Разработчики приложения хотели сделать обучение программированию весёлым и доступным. Для этого они.

На базе МИЭМ будет создан Центр по продвижению технологий Интернета вещей (IoT) Договоренности позволят вузу повысить актуальность и практическую направленность магистерской программы, а PTC — получить новые возможности для создания интеграционных решений.Руководство МИЭМ НИУ ВШЭ совершенствует программу обучения с целью увеличения практической значи.

Интервью TAdviser: ИТ-директор СО ЕЭС — о том, почему искусственному интеллекту пока не место в Единой энергосисистеме России Директор по информационным технологиям СО ЕЭС — Системный оператор Единой энергетической системСистемного оператора Единой энергосистемы (СО ЕЭС) Лигачев Глеб ВладимировичГлеб Лигачев в интервью TAdviser поделился итогами реализации ИТ-стратегии организации на 2014-2020 гг. .

Взгляд на Tokio: как устроен этот асинхронный обработчик событий И для чего он используется в фреймворке для приватных блокчейнов Exonum Tokio — это фреймворк для разработки сетевых масштабируемых приложений на Rust, использующий компоненты для работы с асинхронным вводом/выводом. Tokio часто служит основой для других библиотек и реализац.

Про вероятности (source) Иногда мне приходится рассказывать другим людям как работает машинное обучение и, в частности, нейронные сети. Обычно я начинаю с градиентного спуска и линейной регрессии, постепенно переходя к многослойным перцептронам, автокодировщикам и свёрточным сетям. Все пон.

[Перевод] Как работает JS: отслеживание изменений в DOM с помощью MutationObserver Сегодня, в переводе десятого материала из серии, посвящённой особенностям работы механизмов JavaScript, мы расскажем о том, как отслеживать изменения в DOM с помощью API MutationObserver. Клиентские части веб-приложений становятся всё сложнее, требуют всё больше системных р.

В России появилась независимая платформа для организации IT-соревнований по машинному обучению В отличие от других подобных проектов организовать конкурс на платформе Trainmydata может любая компания, заинтересованная в новых идеях в области анализа данных и машинного обучения. Основатели площадки ожидают, что она будет способствовать формированию в нашей стране полно.

Для экипажа МКС разрабатывают летающий искусственный интеллект На борту Международной космической станции искусственному интеллекту предстоят роли летающей камеры при медицинских опытах и ассистента при работе с кубиком Рубика и экспериментами с кристаллами. IBM и Airbus приступили к проекту Crew Interactive Mobile Companion (CIM.

ARM представила новые видеоускорители, дисплейный процессор и видеопроцессор Компания ARM анонсировала сразу несколько новых чипсетов: видеоускорители Mali-G52 и Mali-G31, дисплейный процессор Mali-D51 и видеопроцессор Mali-V52. Новинки превосходят прошлогодние аналоги практически по всем параметрам. ARM ожидает, что производители представят свои уст.

Однокристальная система Renesas Electronics R-Car V3H предназначена для самоуправляемых автомобилей Самоуправляемые автомобили становятся все более и более привлекательной темой для производителей, способных заработать на развитии этого направления. Компания Renesas Electronics представила однокристальную систему R-Car V3H, предназначенную для приложений машинного зре.

SingularityNET и Nexus Earth Partners снизят стоимость искусственного интеллекта Чтобы сделать искусственный интеллект доступным для масс, компании намерены создать ИИ на базе блокчейна. Как признался изданию MarkLog глава блокчейн-платформы SingularityNET Дэвид Хэнсон, цель сотрудничества с Nexus Earth Partners – создать самую защищенную, гибку.

Samsung купила ИИ-стартап для улучшения Bixby Bixby — голосовой ассистент Samsung. Компания активно продвигает технологию и не забывает добавлять кнопки вызова помощника на флагманские смартфоны. В будущем функциональность Bixby улучшится. В этом помогут наработки стартапа Kngine. Samsung выкупила 100 процентов акций .

Яндекс: новые инструменты для работы с видеодополнениями в Директе Среди новинок – технология машинного зрения для поиска новых видео

Российские учёные научили нейросеть сомневаться в правильности своих решений Ученые из Саратовского государственного технического университета имени Ю. А. Гагарина (СГТУ) совместно со своими зарубежными коллегами создали нейронную сеть, способную сомневаться в момент принятия решений, — пишет РИА «Новости» со ссылкой на журнал Амери.

Море, работа и английский: нюансы учёбы на Мальте Опыт обучения английскому на Мальте: как выбрать школу, сколько это стоит и немного об инструментах для удалённой работы.

Google Drive обрастает искусственным интеллектом Безусловно, в вопросе развития искусственного интеллекта компания Google сейчас является одной из лидирующих, но особенно сильно чувствуется её превосходство перед другими компаниями, если разговор заходит об оперативности интеграции нейросетей в существующие программы и сер.

SingularityNET: искусственный интеллект на базе блокчейна может изменить мир Блокчейн-платформа SingularityNET и компания Nexus Earth Partners объявили о сотрудничестве в рамках исследования совместного применения искусственного интеллекта и технологии распределенного реестра. Целью данного партнерства является создание блокчейн-ИИ — самой защи.

Microsoft запустила онлайн-курсы по ИИ и разработке ПО Microsoft запустила два новых курса своей образовательной онлайн-программы для разработчиков. Первый курс — по разработке программного обеспечения для начинающих. Второй — продвинутый по искусственному интеллекту: он предназначен для тех, кто хочет расши.

Бесплатный курс: Обучение закупке трафика из социальных сетей с нуля Открыт набор на третий поток Школы Медиа Баеров «Обучение закупке трафика из социальных сетей с нуля». Пройди бесплатное обучение от профессионалов своего дела с последующим предложением работы в крупной международной IT-компании! Сообщение Бесплатный курс: Обучение закупке .

Дополненная реальность во время плавания. Спасибо Edge Фитнесс-браслет для плаванья – не совсем удобен. Новый продукт предлагает дополненную реальность. Разработчики компании Phlex (штат Флорида), спроектировали модуль для плавательных очков. Еще больше данных о нашем организме. Продукт, получивший название Edge, использует би.

Data Fest 2020: анонс и регистрация Друзья, приглашаем вас на пятый московский Data Fest, который состоится 28 апреля на территории дизайн-завода FLACON. Data Fest — крупнейшая бесплатная конференция для исследователей, инженеров и разработчиков, связанных с анализом и обработкой данных, машинным обучением, .

Publicis Groupe и Microsoft создадут платформу Marcel на основе искусственного интеллекта Marcel станет первой в отрасли платформой на основе технологий Microsoft и искусственного интеллекта, которая объединит 80 000 сотрудников Publicis Groupe.

Intel научит антивирусное ПО использовать при сканировании памяти возможности GPU Несмотря на то, что буквально несколько месяцев назад вся Сеть гремела информацией об уязвимостях, найденных во всех современных процессорах, сейчас об этой проблеме уже почти не вспоминают. Видимо, это объясняется как тем, что реальных прецедентов атак с использованием.

[Перевод] О главнейшей причине существования современных JS-фреймворков Автор материала, перевод которого мы публикуем сегодня, говорит, что ему очень и очень часто приходилось видеть, как веб-разработчики бездумно пользуются современными фреймворками вроде React, Angular или Vue.js. Эти фреймворки предлагают много интересного, но, как правило.

Mozilla разработала открытый шлюз для Интернета вещей Apple, Google, Amazon, Samsung — у каждой из этих компаний собственные стандарты и программы для управления «умными» устройствами собственной марки. В результате они зачастую могут общаться только со своими «родственниками» производства той же фирмы. Смарт-колонка Apple Ho.

PublBox нашел новый подход к внедрению искусственного интеллекта в SMM И предлагает скидку 50% для Product Hunt-комьюнити до конца апреля

MediaTek Helio P60 принесёт искусственный интеллект на смартфоны-середнячки На выставке MWC 2020, которая проходит в Барселоне с 26 февраля по 1 марта, компания MediaTek представила новый процессор Helio P60, ориентированный на смартфоны среднего уровня. Как отмечает производитель, это первая «система-на-чипе» с многоядерным блоком обра.

Собянин поручил разработать для Москвы программу «Умный город» «Можно сегодня говорить не об отдельных услугах, а о создании отдельной программы «Умный город», которая охватила бы все стороны нашей жизни «, — цитирует Собянина информагентство Interfax. По планам мэрии новый этап информатизации городского хозяйства.

Apple представила ClassKit для учебных приложения Apple вместе с новым «учебным» iPad официально представила и ClassKit – новый фреймворк для создания обучающих приложений.

Mail.Ru Group и НИУ ВШЭ научат коммуникациям в сфере IT Преподавателями станут практикующие эксперты — от создателей стартапов и руководителей бизнеса до медиаменеджеров и журналистов. Курс ориентирован на максимальное практическое применение и подойдет для специалистов в сфере PR, маркетинга и медиаменеджмента. Студентом-слушате.

Факты, которые необходимо знать о смартфонах с искусственным интеллектом Сегодня искусственный интеллект (ИИ) является самой актуальной темой среди производителей смартфонов.

Немного об искусственном интеллекте на примере смартфонов Huawei Искусственный интеллект — сегодня это словосочетание мы слышим отовсюду. Он якобы есть в смартфонах, точно […]

LG представит смартфон, оснащенный искусственным интеллектом Новые функции на основе искусственного интеллекта коррелируют с потребностями современных пользователей.

Искусственный интеллект поможет в телемедицине Смарт-платформа задает вопросы пользователю во время ожидания начала консультации с врачом, одновременно являясь системой помощи принятия клинических решений и позволяет повысить эффективность работы дежурных врачей в условиях круглосуточной помощи.

EA научила искусственный интеллект играть в Battlefield 1 Компания Electronic Arts создала самообучающегося агента на базе искусственного интеллекта, который с нуля научился играть в многопользовательский Battlefield 1. Об этом рассказал Магнус Нордин (Magnus Nordin), технический директор команды «Отдел поиска необычных возмо.

TensorFlow поможет в распознавании фото с военных дронов Google начала сотрудничать с Министерством обороны США в создании алгоритмов машинного зрения для идентификации предметов на видео с дронов.

Неизданное #30: защищенный Intel Xeon, самый странный гаджет, умный Windows 10, а также . Заключительный выпуск «неизданного» на этой неделе. Как всегда, без лишней воды и долгих вступлений: максимально коротко и ёмко о событиях, которые не вошли в основную подборку новостей этого дня. 1)Будущие процессоры Intel Xeon Scalable будут имет.

Ростех поддержит разработку передовой российской технологии распознавания лиц Холдинг «РТ-Развитие бизнеса» госкорпорации Ростех и инвестиционный фонд NDF выкупили долю в стартап-компании NtechLab. Российская фирма NtechLab — это команда специалистов в области искусственных нейронных сетей и машинного обучения. Компания явля.

Создан банковский аналог Siri Эм не расскажет, в чем смысл жизни и не будет спрашивать “Сколько ты зарабатываешь?” — зато она знает ответы на самые популярные вопросы по работе банка. В её основе лежат алгоритмы, которые подбирают наиболее подходящий по смыслу ответ на сообщение клиента. К то.

Эффективные методы сжатия данных при тренировке нейросетей. Лекция в Яндексе Не так давно в Яндекс приезжал Геннадий Пехименко — профессор Университета Торонто и PhD Университета Карнеги-Меллон. Он прочитал лекцию об алгоритмах кодирования, которые позволяют обходить проблему ограничения памяти GPU при обучении глубоких нейронных сетей. — Я вхожу в.

ИИ разработает для человечества дешевые и эффективные медпрепараты По мнению ученых, дальнейшее развитие машинных нейросетей приведет к более быстрому и менее дорогому методу создания суперэффективных лекарств для человечества. Это объясняется, в том числе и тем, что при разработке не придется проводить физическое смешивание компонентов. По.

Oracle ожидает искусственный интеллект в 90% корпоративных приложений В Oracle считают, что через два года больше половины данных компаний будут управляться автономно, используя алгоритмы искусственного интеллекта.

Apple наняла бывшего старшего вице-президента компании Google Обмен кадрами в ИТ-индустрии — дело привычное, даже если речь идет о старшем руководящем составе. На этой неделе было объявлено о том, что Джон Джанандреа (John Giannandrea) возглавил направление Apple, которое занимается технологиями искусственного интеллекта и м.

GitHub: среди программистов растет популярность глубинного обучения и кроссплатформенной разработки Среди проектов, связанных с искусственным интеллектом, наряду с TensorFlow, набирают популярность библиотека интерфейсов для нейронных сетей Keras и DeepSearch с системой распознавания речи.

SAS с помощью алгоритмов машинного обучения составила список самых удобных городов Земли Компания SAS составила список самых удобных для жизни городов планеты, сформированный с помощью алгоритмов машинного обучения с учетом большого количества критериев. На первой строчке разместился Западный Перт – один из районов четвертого по величине города Австралии. В н.

LG включит в V30 2020 года искусственный интеллект LG Electronics представит первые технологии на основе искусственного интеллекта для смартфонов на MWC 2020 в Барселоне. Новые возможности будут реализованы в самом технологичном из существующих смартфонов LG — флагманской модели LG V30 2020 года.

Huawei: Факты, которые необходимо знать о смартфонах с искусственным интеллектом Сегодня искусственный интеллект (ИИ) является самой актуальной темой среди производителей смартфонов. Среди новинок, разработанных на базе ИИ, можно выделить Huawei Mate10 Pro, выпущенный в прошлом году.

Сотрудники Google потребовали отменить ИИ-проект для Пентагона В прошлом месяце Google предложила Министерству обороны США ресурсы для реализации инициативы Project Maven. Последняя направлена на разработку алгоритмов компьютерного зрения для анализа видеозаписей с дронов. В ответ на это более 3100 сотрудников калифорнийского г.

Google считает, что Android безопаснее iOS Компания Google опубликовала ежегодный, уже четвёртый по счёту отчёт безопасности Android Security 2020, в котором поделилась результатами своей работы в этом направлении. Документ содержит 55 страниц, что на 15 страниц меньше отчёта за 2020 год. В официальном блоге компании.


Искусственный интеллект и кибербезопасность (презентация) Сделал в рамках keynote на Russian Internet Governance Forum (RIGF) обзор применения искусственного интеллекта в кибербезопасности.

Apple представила пакет образовательных приложений на базе ClassKit Вместе с обновленным iPad 2020 Apple анонсировала запуск приложений для образовательных учреждений Schoolwork, Apple School Manager и Classroom с поддержкой macOS. Они заменят преподавателям традиционные способы контроля успеваемости учащихся при помощи iPad и компьютеров M.

Новости Apple, 249 выпуск: мартовская презентация и iPhone X 2 поколения Представляем вашему вниманию очередной выпуск информационной программы Новости Apple. Сегодня в выпуске речь пойдет о мартовской презентации, iPhone X второго поколения и многом другом! 1. Сервис потоковой музыки Spotify в скором времени официально заработает на террито.

Neurogress: платформа систем нейроуправления от участников проекта Blue Brain Прошедший 2020 год стал знаковым для различных стартапов, которые собирали средства на своё развитие через ICO. Мы стали свидетелями создания фактически новой индустрии из идей кучки энтузиастов. Конечно, были и белые, и чёрные стороны привлечения средств. Сегодня я хочу .

Grasshopper – бесплатное ПО от разработчиков Google, обучающее основам программирования на JavaScript через мини-игры Внутренний инкубатор Google Area 120, в котором сотрудники поискового гиганта законные 20% своего рабочего времени занимаются собственными делами проектами, выпустил бесплатное приложение под названием Grasshopper. Оно нацелено на обучение основам программирования, а точнее .

Google Lens начал распространяться на все смартфоны с ОС Android в составе обновления ПО Google Photos Компания Google объявила о начале распространения новой версии ПО Google Photos для Android, которая приносит обещанную поддержку сервиса Google Lens. До этого сервис Google Lens, основанный на технологиях машинного зрения и искусственного интеллекта, было доступно только дл.

[Из песочницы] Ученье — свет, или как организовать мастер-класс за 2 дня Обучение новых пользователей и разработчиков служит одним из основных инструментов популяризации своего продукта или технологии. Наша компания несколько месяцев назад начала приоткрывать «завесу» над своей технологией и привлекать новых разработчиков к платформе, на которо.

Ericsson будет использовать искусственный интеллект для оптимизации мобильных сетей На MWC 2020 Ericsson представил новый корпоративный подход, основанный на использовании технологий искусственного интеллекта на уровне всей компании и в процессе работы с клиентами, в том числе для оптимизации мобильных сетей.

Почему ИИ до сих пор не овладел переводом языков в совершенстве? В мифе про Вавилонскую башню люди задумали построить башню-город, которая достала бы до небес. И тогда Создатель понял, что ничто больше не будет сдерживать людей и возомнят они о себе невесть что. Тогда Бог создал разные языки, чтобы помешать людям и чтобы они больше не м.

Новое приложение для Youtube умеет менять задний фон на видео В Google начали тестировать новую функцию для Youtube, позволяющую заменить задний фон на видео так же просто, как, например, выбрать фильтр к фотографии в Instagram. Приложение, созданое с применением алгоритма искусственного интеллекта, способно делать это «на лету&.

Анонс Moscow Spark #4 Всем привет! Новый год, новый Spark, новый Moscow Spark! Мы стартуем новый сезон нашего замечательного мероприятия 19 апреля на Мансарде Rambler&Co. Фреймворк не стоит на месте и мы тоже, в этот раз представим новый сайт сообщества и опробуем формат со звездой из-за руб.

В рамках платформы Cloud Platform компания Google даст доступ клиентам к своим системам на основе TPU для ускорения машинного обучения Впервые про специализированные интегральные схемы Google Tensor Processing Unit (TPU) мы узнали в мае 2020 года. Это специальное решение для работы систем машинного обучения, которое поисковый гигант разработал для собственных нужд. На тот момент Google негласно исполь.

Инвесторы медицинской сети «Мать и дитя» создадут фонд на $100 млн для инвестиций в российские стартапы Партнёров интересуют проекты в сфере финансов, образования, искусственного интеллекта и других областях.

ИИ в HR: конкуренция с человеком или взаимовыгодное сотрудничество Евгения Дворская, сооснователь стартапа Sever.AI, разрабатывающего технологии автоматизации подбора персонала, рассказала о роли искусственного интеллекта в сфере рекрутмента.

Скрытая передача данных по TLS в обход защиты периметра Исследователи выпустили PoC-фреймворк для создания скрытого канала передачи данных по протоколу TLS. Этот метод использует возможности, предоставляемые стандартом X.509 для инфраструктуры открытого ключа, и позволяет скрыть обмен с C&C после вторжения и вывести данные в .

[Перевод] Node.js + face-recognition.js: простое и надёжное распознавание лиц с помощью глубокого обучения Перевод статьи Node.js + face-recognition.js: Simple and Robust Face Recognition using Deep Learning. В этой статье мы расскажем, как реализовать надёжную систему распознавания лиц с использованием face-recognition.js. Мы искали подходящую Node.js-библиотеку, которая умел.

NVIDIA и Arm наделят технологиями глубокого обучения миллиарды IoT-устройств Ускоритель глубокого обучения NVIDIA будет интегрирован в платформу Arm Project Trillium и упростит создание чипов для IoT-устройств

Приглашаем сотрудников НКО на мастерскую по созданию сайта 21–22 апреля 2020 года в Москве пройдет мастерская по созданию сайтов для некоммерческих организаций. Вам нужно создать сайт новой организации или переехать с устаревшего? Нужен сайт для разового мероприятия или акции? Мы приглашаем представителей НКО и авторов социальн.

Microsoft и Xiaomi совместно займутся созданием «умной» электроники Компания Xiaomi, о которой еще несколько лет назад приходилось слышать только самым рьяным поклонникам китайской электроники, сегодня присоединилась к Microsoft для совместного развития искусственного интеллекта и технологий машинного обучения. Об этом сообщает The Verge со.

Как пользователи учат Яндекс предупреждать о телефонном спаме С телефонным спамом знакомы все, кто засветил свой номер в интернете, заполнил сомнительную анкету в офлайне или кому просто не повезло попасть в многочисленные базы. Сегодня мы расскажем читателям Хабрахабра о том, как с помощью отзывов пользователей и машинного обучения мы.

E+ Forum 2020. Современные технологии в обучении и оценке персонала E+ Forum 2020. Современные технологии в обучении и оценке персонала II Всероссийский форум по обучению и развитию персонала в современном мире. Москва, 13-14 сентября 2020. Обучение, как и деловое мероприятие, посвященное обучен.

Идеальная партнёрша: как изменят нашу жизнь секс-роботы с искусственным интеллектом О том, может ли робот заменить живого партнёра и почему так важно передать машинам правильные человеческие ценности.

Apple анонсировала выход iOS 11.4 В этом году пользователей устройств под управлением iOS ждет как минимум еще одно значимое обновление, не считая долгожданного iOS 11.3. Им станет апдейт за номером 11.4, релиз которого ориентировочно состоится ближе к лету. Это следует из материалов раздела для разработчи.

Мастер Йода рекомендует:  Гарри Поттер и Философия Java подборка альтернативных названий известных фильмов

Москва создает систему искусственного интеллекта для врачей на открытом ПО Как рассказали TAdviser в Департаменте информационных технологий города (ДИТ), на первом этапе разработка производится по двум направлениям: распознавание рака легких на КТ-исследованиях, а также распознавание заболеваний сердца на исследованиях ЭКГ. Данные направления были .

На МКС появится летающий искусственный интеллект Airbus совместно с IBM приступили к разработке искусственного интеллекта на базе технологии IBM — Watson для экипажа МКС. Проект получил название CIMON (Crew Interactive Mobile Companion). По словам главы службы безопасности Airbus Манфреда Яумана, CIMON станет первым .

PowerAR — объединяем PowerBI и ARKit на поверхности стола Привет, Хабр! Помните недавнюю конференцию Apple, на которой был представлен ARKit? Ой, стоп-стоп, это же блог Microsoft. Хотя, почему бы и нет. Ведь наши партнеры решили поэкспериментировать и совместить новый фреймворк от Apple с возможностями сервиса PowerBi от Microsoft.

ПФР: искусственный интеллект будет рассчитывать пенсии В мае ПФР планирует экспериментально применить систему расчета пенсий с привлечением искусственного интеллекта на практике, после чего внедрить на всей территории страны.

Сотрудники Google не хотят работать с Пентагоном Открытое письмо было опубликовано в газете The New York Times, сообщает «КоммерсантЪ». Сотрудники Google, подписавшие письмо, выступают против участия интернет-корпорации в проекте Maven («Специалист»), в рамках которого Google и Пентагон сотрудничают в с.

Искусственный интеллект в маркетинге: начало новой эпохи Разбираем основные заблуждения о применении искусственного интеллекта в бизнесе и рассказываем, что такое «когнитивный маркетинг».

Amazon занялась разработкой специализированных чипов для ИИ Компания Amazon начала разработку чипа искусственного интеллекта, который будет использоваться в ее «умном» динамике Echo. Об этом сообщает портал The Information, ссылаясь на анонимный источник в компании. Новый чип будет работать на устройствах с персональным помощником .

Работа большой распределенной команды: преимущества удаленки, решения проблем, полезные инструменты Всем привет! Меня зовут Алексей, я тимлид команды Vimbox (платформа для обучения в Skyeng). Не так давно я выступал на конференции с докладом об удаленной работе и особенностях распределенной команды. Неожиданно темой заинтересовалось много людей, хотя я думал, что хайп уже.

Искусственный Интеллект стал основным технологическим трендом в 2020 году Тема Искусственного Интеллекта (ИИ) доминировала в медийной новостной ленте на протяжении всего завершающегося года. Тон задают основные ньюсмейкеры …

Блокчейн, ИИ, машинное обучение: какие новые тренды больше всего увлекают CIO? По оценкам Gartner, в 2020 г. глобальные затраты на ИТ достигнут 3,7 триллиона долл., превысив …

Объем рынка компьютерного зрения приближается к$2 млрд Такие данные в начале марта 2020 года опубликовала исследовательская компания Tractica.Производители по-новому используют камеры в мобильных устройствах, потребительских, коммерческих и промышленных продуктах, а алгоритмы искусственного интеллекта для компьютерного зрения бы.

Вопросы совместимости Tibero и Oracle. Часть 2. Разработка Java приложений Мы продолжаем цикл статей разработчиков приложений для баз данных. Эта статья затронет тему использования Tibero в Java приложениях использующих JDBC и Hibernate, а также фреймворк Spring Roo. Читать дальше →

Искусственный интеллект Google обучился новому трюку Различные системы искусственного интеллекта уже умеют делать такие вещи, что впору задумываться о том, что сюжет кинофраншизы Терминатор – это не такая уж и фантастика. Более того, с каждым днем ИИ обучается все новым и новым приемам. К примеру, недавно специалисты компани.

Искусственный интеллект вам в помощь На конференции OpenTalks.ai были продемонстрированы практические примеры использования технологий искусственного интеллекта в различных отраслях. По замыслу организаторов прошедшая в Москве конференция OpenTalks.ai должна была стать «междисциплинарным котлом&amp.

Notifix — приложение для «умной» группировки уведомлений Функция группировки уведомлений, доступная пользователям смартфонов на Android, хоть и является более продвинутой, чем на iOS, все-таки далека от совершенства. Разработчик GrenadeGuy решил исправить это недоразумение и представил «умное» приложение для группировки входящих .

Эксперты IBM и Google: ИИ создаст больше рабочих мест, чем отнимет Глава подразделения Google по разработке решений в области искусственного интеллекта Бехшад Бехзади считает, что роботы «дополнят» возможности специалистов из разных сфер и помогут в решении большего числа задач. Своим мнением о будущем ИИ-технологий, роботов и их влиянии на.

MWC 2020: Qualcomm Artificial Intelligence расширяет возможности мобильных устройств Система искусственного интеллекта Qualcomm Artificial Intelligence расширяет возможности мобильных устройств на платформе Snapdragon.

Искусственный интеллект Google научился изолировать голоса в толпе Технология позволит вывести на качественно новый уровень звук в видеочатах и слуховых аппаратах. Разработчики Google создали систему глубокого обучения (deep learning), которая может выделять конкретные голоса, глядя на лица говорящих людей. Команда обучила свою моде.

Cовременные Big Data решения: где они используются и что еще им по силам? Большие данные позволяют решать задачи из самых разных уголков мира IT: поисковые системы, машинный перевод, таргетированная реклама – их существование немыслимо без обработки тера- и петабайт данных. CHIP расскажет о перспективах использования «больших данных&#18.

Китайские свиноводы делают ставку на искусственный интеллект Компания Alibaba Cloud в сотрудничестве с Tequ Group и Dekon Group внедрила свою платформу искусственного интеллекта ET Brain в свиноводстве. Ожидается, что искусственный интеллект позволит увеличить средний приплод в расчете на свиноматку на три головы за год, а показа.

Реализация системы проектного менеджмента на технологии блокчейн Внедрение систем управления проектами нового поколения позволит владельцам среднего и малого бизнеса оптимизировать бизнес-процессы организаций. Стремительный рост децентрализованных приложений, построенных на технологии блокчейна, не обошел сегмент рынка систем управлени.

«Бинбанк» применяет искусственный интеллект в маркетинге Внедрение системы предиктивной аналитики, позволяющей управлять всеми маркетинговыми активностями в регионах присутствия банка, позволило снизить стоимость привлечения новых клиентов в 3 раза по некоторым направлениям.

Архитектура приложения на Akili framework Приветствую! Сегодня хотел бы разобрать пример реализации архитектуры сайта на фреймворке Akili. В данной статье речь пойдет не столько о системе компонентов, как о полноценной реализации приложения, с использованием роутинга, ajax запросов, хранилища и т.д. прямо из коробк.

Искусственный интеллект определяет вероятность сердечного приступа по сетчатке Google совместно со своей дочерней компанией Verily Life Sciences создали новое приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое предсказывает болезни сердечно-сосудистой системы человека, по результатам сканировании сетчатки глаза.

FPGA от Intel: еще один шаг к массовому применению Специализированные ускорители, устанавливаемые в готовые серверы Dell и Fujitsu, предназначены для финансовых приложений и анализа данных. Теперь, когда Dell EMC и Fujitsu стали поставлять готовые серверы с платами Intel Arria 10 GX Programmable Acceleration Card предприя.

Уязвимости вашего приложения Актуальны ли ещё угрозы XSS? Прошло около 20 лет с тех пор, как Cross Site Scripting (XSS) появился как вид атаки. С тех пор мы получили богатый опыт и знания, защита наших сайтов стала намного сложнее, а многочисленные фреймворки были призваны оберегать нас от ошибок. Но по.

Инвесторы медицинской сети «Мать и дитя» с партнёрами создадут фонд на $100 млн для инвестиций в российские стартапы Партнёров интересуют проекты в сфере финансов, образования, искусственного интеллекта и других областях.

SketchAR School: научиться рисовать шаг за шагом с помощью дополненной реальности Авторы проекта SketchAR начали использовать в своем проекте нейронные сети и машинное обучение. Зачем это приложению для рисования? А как иначе помочь пользователю создать шедевр!

Актеры Серовского театра драмы пройдут обучение в Международной летней театральной школе Актеры Серовского театра драмы имени А.П.Чехова Никита Паршин и Карина Пестова пройдут обучение в Международной летней театральной школе Союза театральных деятелей РФ. Об этом сообщает пресс-служба Союза театральных деятелей Российской Федерации. В июне актеры театра пройдут.

Разработка игры под Android на Python на базе Kivy. От А до Я: подводные камни и неочевидные решения. Часть 1 Некоторое время тому назад я решил попробовать написать что-то на Python под Android. Такой странный для многих выбор обусловлен тем, что я люблю Python и люблю Android, а ещё люблю делать необычное (ну хорошо, не самое обычное). В качестве фреймворка был выбран Kivy — факти.

LG Vision AI: искусственный интеллект для смартфонов Компания LG Electronics (LG) сегодня, 13 февраля, официально объявила, что на грядущей выставке Mobile World Congress 2020 (MWC) в Барселоне (Испания) будет представлена новая модификация мощного смартфона V30. Ранее мы уже сообщали, что LG выпустит версию V30 с улу.

Искусственный интеллект поможет врачам телемедицинского сервиса Смарт-платформа не только задает вопросы пользователю во время ожидания начала консультации с врачом, но также является системой помощи принятия клинических решений и позволяет повысить эффективность работы дежурных врачей в условиях круглосуточной помощи. Взаимодействие пол.

Машинное зрение. Что это и как им пользоваться? Обработка изображений оптического источника Машинное зрение — это научное направление в области искусственного интеллекта, в частности робототехники, и связанные с ним технологии получения изображений объектов реального мира, их обработки и использования полученных данных для решения разного рода прикладных задач без .

Работники и работодатели не против ИИ и роботов, но боятся утраты «человечности» рабочих мест Компания MetLife, оказывающая финансовые и страховые услуги, провела шестнадцатое ежегодное исследование, посвященное тенденциям трансформации рабочих мест в США. По данным MetLife, работники и работодатели приветствуют технический прогресс и автоматизацию. Более полов.

Что это такое – BPM, и как компании его строить Сейчас уже никто не станет оспаривать необходимость, полезность описания и регламентирования бизнес-процессов на предприятии. Существует очень большое количество инструментов для описания бизнес-процессов. В этой статье вы найдете их классификацию. Надеюсь, она поможет специ.

Роботизированная рука может захватывать «случайные» обьекты Когда дело доходит до роботов-сборщиков, они, как правило, запрограммированы, чтобы брать конкретный объект. Например, часть автомобиля на конвейере. Однако ученые из Массачусетского технологического института и Принстонского университета разработали систему, которая позволя.

Как искусственный интеллект воплощает в жизнь digital-стратегию компаний Сотрудники маркетинговой платформы Insider о том, как меняется индустрия.

Что такое GraphQL и как использовать его в Android Мы все работали с REST API, используя их с первых дней в разработке. Но по мере того, как запросы усложнялись, а сами данные расли, такие API стали все более дорогими как по времени выполнения, так и по потребляемым ресурсам. Требовался фреймворк или слой, который мог бы сде.

GeekBrains начинает готовить специалистов по performance-маркетингу Наш обучающий портал совместно с performance-агентством Adventum начинает готовить специалистов по performance-маркетингу. Программа продлится 8 месяцев: в нее войдут восемь практических курсов. Начало обучения — 23 апреля. Вести занятия будут практикующие специалисты из A.

Искусственный интеллект поможет провести УЗИ плода В британской больнице запустили тестирование новой технологии на базе искусственного интеллекта, которая поможет врачам сканировать плод и оценивать состояние его здоровья. ИИ работает во время ультразвукового исследования беременной и может заметить то, что не всегда доступ.

Производственный персонал 2020 II Всероссийский форум HR-руководителей производственных компаний II Всероссийский форум HR-руководителей производственных компаний В ситуации постоянной нехватки кадров и нестабильной загрузки предприятий HR профессионалы производственных компаний вынуждены постоянно искать пути оптимизации расходов и повышения э.

GeekBrains начинает готовить специалистов по информационной безопасности Программа рассчитана на тех, кто хочет построить карьеру в сфере IT-безопасности. Также курс будет полезен программистам и системным администраторам, которые хотят повысить квалификацию. Первые благодаря полученным знаниям смогут при создании сайтов и приложений учитывать по.

Стала известна цена смарт-часов Ionic: Adidas Компания Fitbit представила смарт-часы Ionic: Adidas. Гаджет получил корпус с серебристым оттенком, уникальное оформление циферблата и предустановленное приложение Adidas Train, которое возьмёт на себя роль персонального тренера для пошагового обучения пользователя тонкостям.

Mosdroid в Avito — анонс Привет! 3 марта приглашаем на встречу сообщества Mosdroid, которая пройдёт в офисе Avito. Регистрируйтесь на митап, приглашайте коллег. Поговорим о фреймворке Spock, нюансах обеспечения безопасности android-приложений и CI процессах. Под катом — программа встречи и тезисы вы.

Хакеры заразили миллионы Android-смартфонов для майнинга криптовалюты Майнинг — подбор решений задач для включения в блокчейн нового блока. Процесс гарантирует работу сети криптовалют, но при этом требует большую вычислительную мощность. Хакеры решили заработать без вложений и использовали смартфоны незнакомых людей. В результате получили 30 .

Пользователь GitHub работает над ремейком градостроительного симулятора SimCity 2000 Некий Николас Очоа (Nicholas Ochoa) разрабатывает OpenSC2K — ремейк знаменитого градостроительного симулятора SimCity 2000, построенный на фреймворке Electron, что в теории позволяет запустить его практически на любой ОС. Он распространяется с открытым исходны.

Пишем масштабируемые и поддерживаемые сервера на Node.js и TypeScript Последние три года я занимаюсь разработкой серверов на Node.js и в процессе работы у меня накопились некоторые советы и решения, среди которых open-source фреймворк, которыми я хотел бы поделиться. В данной статье мы пройдемся по некоторым принципам, а так же посмотрим на р.

Logic Pic 2.9.1 Logic Pic – это отличная логическая игра для Android, в которой реализована идея «японского кроссворда». Ключевой момент заключается в том, что разгадывать придется не слова, а разнообразные картинки. По бокам поля расположены цифры, указывающие, сколько клеток должно быт.

MWC 2020: Avast представил Smart Life для безопасности IoT-устройств SaaS-платформа на базе технологии Искусственного интеллекта Avast предназначена для защиты устройств, сетей и персональных данных.

Смерть ручного режима съёмки: Vivo показали Super HDR с искусственным интеллектом Компания Vivo пошла дальше революционного смартфона APEX с выдвижной фронталкой и сканером отпечатка на половину экрана, и решила делать революцию в технологии мобильных камер. Для этого в функционал нового своего нового режима Super HDR китайские умельцы внедрили искусствен.

Хакатон AI.Hack: возьмите на работу искусственный интеллект Со времен палки-копалки рабочий инструмент человека претерпел множество изменений, сменил ипостась на виртуальную, мигрировал в облака. Теперь пришла пора искусственного интеллекта. AI-технологии проникают во все сферы нашей жизни и берут под свое крыло многие привычные нам .

«Пятерочка» и «Перекресток» создали особую дирекцию для анализа больших данных О создании новой дирекции Мироненков сообщил в ходе выступления на форуме Food Business Russia, передает CNews со ссылкой «Интерфакс».По словам Мироненкова, большие данные — это стратегическое направление, от которого зависит будущее ритейла. Ритейлеры должны как м.

Пять главных анонсов бизнес-приложений Microsoft с конференции в Амстердаме На конференции Business Forward в Амстердаме Microsoft анонсировала ряд бизнес-приложений, которые помогут компаниям во всем мире использовать прогрессивные технологии и искусственный интеллект для работы с бизнес-данными. Среди представленных продуктов – приложения и платфо.

Технология компьютерного зрения стала доступна из облака В основе Vision лежит машинное обучение, которое с помощью нейронных сетей обеспечивает хорошее качество и высокую скорость распознавания различных одушевленных и неодушевленных объектов (предметов, людей, сооружений и сцен, таких как города, рельеф, погодные условия) на фот.

«Пусть роботы займут наши рабочие места и помогут каждому придумать дело мечты» Часть книги Кевина Келли «Неизбежно» об искусственном интеллекте и эффекте потока.

Красивый, стильный и умный: дебют Mercedes-Benz A-класса с технологиями искусственного интеллекта и 3D-графикой от NVIDIA На прошлой неделе Амстердам побил все рекорды. Больше каналов, чем в Венеции. Больше велосипедов, чем людей. И новый умный Mercedes-Benz с мозгом больше, чем у любого другого автомобиля.

Студентов АлтГУ обучат работе с российским программным обеспечением Накануне, 22-го марта, между Алтайским госуниверситетом и ведущими разработчиками российского ПО подписаны соглашения о сотрудничестве. Как уточняет пресс-служба вуза, согласно достигнутым с компанией «РусБИТех-Астра» договоренностям, будут решаться задачи по обу.

Avast представляет решение для безопасности IoT-устройств SaaS-платформа Smart Life на базе технологии Искусственного интеллекта Avast предназначена для защиты устройств, сетей и персональных данных.

Интенсив «C# для начинающих» С помощью С# вы можете писать Windows-приложения, кроссплатформенные игры на движке Unity, игры на Xbox и масштабные веб-сервисы. «Си-шарп» входит в ТОП-5 языков программирования по частоте запросов в Google и имеет четвертое по&n.

[Перевод] Бенчмарк нового тензорного процессора Google для глубинного обучения Каждое устройство Cloud TPU состоит из четырёх «чипов TPUv2». В чипе 16 ГБ памяти и два ядра, каждое ядро с двумя юнитами для умножения матриц. Вместе два ядра выдают 45 TFLOPS, в общей сложности 180 TFLOPS и 64 ГБ памяти на один TPU Большинство из нас осуществляет глубинн.

[Перевод] Насколько быстр AMP на самом деле? Проект Accelerated Mobile Pages (AMP) от Google вызвал определённый переполох по идеологическим причинам, но саму технологию так и не разобрали подробно. Несколько недель назад Ферди Кристант писал про несправедливое преимущество, которое получает контент AMP за счёт предзаг.

Stickeroid для любителей выражать свои эмоции с помощью стикеров Современные технологии окружают нас везде и во всём, давая возможность получать всё, что необходимо максимально быстро и комфортно. Это касается любого рода деятельности, но сегодня мы поговорим именно о компьютерных и цифровых технологиях. Каждый из нас не понаслышке знает.

Китайский гигант JD.com запустил акселератор блокчейн-стартапов Одна из крупнейших в Китае платформ электронной коммерции JD.com объявила о запуске программы развития перспективных блокчейн-стартапов. Об этом сообщается в блоге компании. Помимо разработок на базе технологии распределенного реестра новый акселератор стартапов под название.

Как ARKit может облегчить походы по магазинам Поиск необходимых товаров в супермаркете может стать проще, если заручиться помощью технологий дополненной реальности, доказал разработчик Эндрю Харт. Он опубликовал на своей странице в Twitter небольшое видео, демонстрирующее возможности своего будущего приложения, призва.

Управление инфраструктурой ЦОД – новости от Litbit, Switch Datacenters, Maya HTT, Sunbird и Etix Labs Станет ли 2020 год переломным для мирового рынка инструментов управления инфраструктурой центров обработки данных (DCIM) и других прогрессивных систем ресурс-менеджмента для ЦОД? Однозначный ответ дать сложно. Однако по мере роста числа инициатив по модернизации IT-инфрастру.

Конвертация React в Angular с использованием универсального абстрактного дерева. Proof of Concept Вступление Доброго времени суток, меня зовут Владимир Миленко, я Frontend-разработчик в компании Lightspeed, и сегодня мы поговорим о проблеме отсутствия компонентов в том или ином фреймворке и попытках автоматически конвертировать их. Предыстория Исторически сложилось, что.

Виртуальная реальность поможет обучить будущих врачей Преподаватели медицинской школы Стэфордского университета собираются внедрять технологию виртуальной реальности в процесс обучения студентов

Опыт перехода проекта на phalcon с php 5.6 на 7.1 Время идет, прогресс приносит свои плоды, каждый месяц выходят новые версии того или иного программного обеспечения. То же происходит и с языком PHP. Наша команда проекта krisha.kz решила, что уже пора совершить переход на новую версию интерпретатора. Мы поделимся опытом п.

На выпуск планшета Raspad на базе Raspberry Pi уже собрано в 450 раз больше средств, чем планировалось На сайте KickStarter успешно проходит сбор средств на планшет Raspad, основой которого служит мини-ПК Raspberry Pi. Разработчики позиционируют Raspad как основу для всевозможных самоделок. Идея оказалась такой заманчивой, что при первоначальной цели собрать $10 000 на м.

На выпуск планшета Raspad на базе Raspberry Pi уже собрано в 45 раз больше средств, чем планировалось На сайте KickStarter успешно проходит сбор средств на планшет Raspad, основой которого служит мини-ПК Raspberry Pi. Разработчики позиционируют Raspad как основу для всевозможных самоделок. Идея оказалась такой заманчивой, что при первоначальной цели собрать $10 000 на м.

[Перевод] Срыв масштабной хакерской атаки на пользователей Windows в России 6 марта Windows Defender заблокировал более 80 000 экземпляров нескольких сложных троянов, которые использовали изощренные приемы внедрения вредоносного кода в адресное пространство процессов и не менее изощренные механизмы обеспечения устойчивости и уклонения от обнаружения.

Дроны и беспилотные автомобили как оружие: почему нам нужно бояться хакеров Если искусственный интеллект попадёт не в те руки, цивилизованный мир может погрузиться в хаос.

Все говорят про искусственный интеллект. Но что они имеют в виду на самом деле? В 2020 году искусственный интеллект привлек 12 миллиардов долларов инвестиций венчурных капиталистов. Мы только начинаем открывать полезные приложения ИИ. Недавно Amazon представил розничный, если можно так сказать, магазин, в котором кассиры и кассы были заменены компьюте.

Системы спутникового мониторинга: как сократить простои транспорта Современный бизнес сложно представить без использования транспортных средств, и речь не только о доставке товаров и перевозке пассажиров. Без транспорта невозможна работа производственных и строительных организаций, предприятий сельского хозяйства и сферы услуг, коммунальных.

Avaya внедряет Искусственный Интеллект в контакт-центры Avaya Ava – облачное решение на базе технологий ИИ для автоматизации и управления цифровым взаимодействием с клиентами через социальные платформы и мессенджеры.

Анонс MediaTek Helio P60: чипсет среднего уровня с поддержкой искусственного интеллекта Компания MediaTek анонсировала на MWC 2020 новый чипсет среднего уровня под названием Helio P60. Платформа построена на 12-нм техпроцессе FinFET от TSMC. Подробнее об этом читайте на THG.ru.

Биткоин-стартап Bitt поможет развитию экономик стран Карибского бассейна Карибская туристическая организация (CTO) подписала меморандум о взаимопонимании барбадосским биткоин-стартапом Bitt с целью интеграции криптовалют в экономику региона, сообщает Bitcoin.com. По мнению представителей CTO, партнерство с Bitt позволит интегрировать криптовалютн.

Mail.Ru Group выходит на рынок B2B-услуг в сфере компьютерного зрения Mail.Ru Group выходит на рынок компьютерного зрения. Технология, используемая в Vision, разработана внутри компании и проверена на продуктах Mail.Ru Group – например, в мобильном приложении Облака Mail.Ru для распознавания лиц на фотографиях пользователя; теперь она предлага.

SvelteJS: Релиз второй версии Буквально вчера вышла 2-я версия молодого, но весьма многообещающего фреймворка SvelteJS. Версия мажорная, а значит содержит не только новые фичи и исправленные баги, но и соответствующие «breaking changes». Что новенького предлагает разработчикам новая версия и почему Svelt.

Создание сети с выходом в Интернет в среде GNS3 на Windows 10 GNS3 (Graphical Network Simulator) — это графический симулятор сети, который позволяет смоделировать виртуальную сеть из маршрутизаторов и виртуальных машин. Незаменимый инструмент для обучения и тестов. Работает практически на всех платформах. Отлично подходит для создания .

Режим Super HDR от Vivo использует технологии искусственного интеллекта Компания Vivo работает над новой функцией Super HDR , которая поможет улучшить качество фотографий на смартфон. Режим будет работать с технологиями.

Масштабируя искусственный интеллект Для процветания ИИ организации должны принять и соблюдать набор обязательных условий, из которых бы складывались фазы развития этого технологического комплекса, что способствовало бы более быстрому развитию индустрии, скорейшему прогрессу и внедрения технологий в повседн.

В Москве состоится вторая конференция о внедрении ИИ в бизнес – AI Conference 19 апреля 2020 года в Москве пройдет вторая международная конференция по применению искусственного интеллекта в бизнесе – AI Conference. Мероприятие станет площадкой для нетворкинга разработчиков, предпринимателей, стартапов, создателей платформ на основе Big Data и компани.

Школьникам расскажут о технологиях умного города Уникальный проект Департамента информационных технологий города Москвы продлится до 15 мая. В ходе проекта представители крупнейших технологических компаний поделятся знаниями и опытом в сфере информационных технологий.»Задача Департамента информационных технологий горо.

Continental и NVIDIA будут вместе делать беспилотные машины NVIDIA и Continental сообщили о партнерстве с целью создания полноценной самоуправляемой автомобильной системы с искусственным интеллектом (ИИ) на базе платформы NVIDIA DRIVE.

Gartner: бизнес «тормозит» в переходе к опоре на данные Опрос показал, что большинство общих проблем, которые организации хотели бы решать с помощью данных и аналитики, связано с необходимостью повышения эффективности бизнес-процессов. Опрос, проведенный компанией Gartner, свидетельствует: большинство крупных компаний (91%) та.

В России начнут распознавать туберкулез по снимкам с помощью нейросетей TUCAN предусматривает применение искусственного интеллекта для анализа рентгенологических исследований. В принятии решений нейросетью обязательно будет участвовать человек — клиницист или рентгенолог. Именно он будет ставить окончательный диагноз, опираясь на данные компьюте.

«Почта России» ускорила выдачу посылок в пять раз Компания «Почта России» объявила о запуске в Москве сервиса получения посылок без бумажных извещений, что должно значительно ускорить процесс. Пользователям нужно будет единожды заполнить специальную форму, [. ]

[Перевод] Как создать нейросеть всего из 30 строк JavaScript-кода Перевод How to create a Neural Network in JavaScript in only 30 lines of code. В этой статье мы рассмотрим, как можно создать и обучить нейросеть с помощью библиотеки Synaptic.js, позволяющей проводить глубокое обучение в связке Node.js с браузером. Давайте создадим прост.

Почему не стоит быть джуниор-разработчиком Мнение senior-разработчика о том, почему иногда стоит уделить больше времени обучению перед тем, как искать работу.

LG V30S ThinQ — на базе LG V30 и искусственного интеллекта Компания LG Electronics представила первое мобильное устройство серии ThinQ на MWC 2020. LG V30S ThinQ, основанный на базе платформы LG V30, поддерживает новые функции искусственного интеллекта, полностью соответствующие потребностям современных пользователей.

Learn Indonesian 1.5.1 Лучшее бесплатное приложение для обучения индонезийскиму языку, содержит более 9000 общих индонезийские слов и фразы с отличным качеством звука. Она служит цели для обучения туристов, посещающих Индонезию… Уроки разделены на категории и подкатегории. Это повышает качество.

Восстание одной маленькой своенравной нейросети, или как сделать codewar-игру за 3 дня На день рождения FirstVDS мы уже третий раз запускаем квест. Раньше он был только для админов, в этом году решили добавить задание для программистов. По сюжету игрок провалил обучение нейросети Нексы и накликал восстание машин. В итоговом задании админы, программисты и про.

Виртуальная реальность улучшит медицинские навыки врачей Виртуальная реальность, вопреки расхожему мнению, — это не только инструмент для развлечения и видеоигр, но и отличный способ получить новые знания и навыки. Следовать современным тенденциям хотят преподаватели медицинской школы Стэфордского университета, которые пла.

Четвероногий робот ANYmal научился танцевать под живую музыку Некоторые известные из современных деятелей продолжают нас пугать ужасами, к которым может привести дальнейшее распространение технологий искусственного интеллекта и роботов. А самому искусственному интеллекту и роботам глубоко наплевать на данные прогнозы, они как продолжал.

Сетевым администраторам не обойтись без искусственного интеллекта У искусственного интеллекта (ИИ) множество апологетов. Одним из них является вице-президент …

«Яндекс.Карты» помогут найти вход в организацию Сервис «Яндекс.Карты» обзавёлся весьма полезной функцией, которая поможет пользователям найти вход в нужную организацию в больших зданиях. Отмечается, что зачастую в одном и том же здании находятся десятки самых разных компаний. При этом они могут иметь .

Искусственный интеллект научился выделять отдельные голоса в шуме толпы Компания Google работает над приложением искусственного интеллекта, способным выделять отдельные голоса из шума толпы.

Искусственный интеллект научился выделять отдельные голоса в шуме толпы Компания Google работает над приложением искусственного интеллекта, способным выделять отдельные голоса из шума толпы.

Школа информационной безопасности «Яндекса» распахнёт двери в апреле Открыт набор в Школу информационной безопасности «Яндекса» в Москве: российский IT-гигант предлагает пройти обучение студентам старших курсов и начинающим специалистам. Главная задача проекта заключается в том, чтобы помочь учащимся понять, как использов.

В Google создали микроскоп дополненной реальности для диагностики рака Дополненная реальность, вопреки представлению большинства людей, не ограничивается только лишь игровой индустрией и может применяться в достаточно серьезных областях. К примеру, сотрудники корпорации Google представили «умный» микроскоп, который на основе искусственного ин.

[Перевод] Современный CSS для динозавров — Двигать пиксели в CSS и так было трудно! А теперь мне говорят, насколько круто использовать несемантические названия классов, встроенные стили в HTML и даже писать стили CSS на JavaScript! [Вставь тут гифку из «Гриффинов»] — Ха! Иллюстрации из Dinosaur Comics Райана Норта.

Система автономного автомобильного управления Continental появится в 2021 году Технологическая компания Continental и компания Nvidia объявили о начале совместной разработки систем автономного управления автомобилем с искусственным интеллектом (ИИ) на базе платформы Nvidia Drive.

5 фактов о Samsung Galaxy S9 и S9 Plus, о которых вам нужно знать Презентация Samsung Galaxy S9 и S9 Plus оставила у многих из смешанные впечатления. По сути, на протяжении часа нам рассказывали о том, как хороша в смартфоне камера. И остальные характеристики пришлось собирать по крупицам уже после мероприятия. Не хотите читать? Смотрите.

Light Phone 2 поможет вернуть свободное время Создатели минималистичного телефона Light Phone вернулись на краудфандинговую платформу Indiegogo с новой моделью — Light Phone 2. Организаторы стартапа Light считают, что люди «погрязли» в своих [. ]

Фреймворк для бессерверных приложений в AWS Мы решили создать небольшой фреймворк для бессерверных веб-приложений в AWS. Может более правильно назвать это не фреймворком, а заготовкой, — я не знаю. Но суть в том, чтобы создать основу для быстрой разработки бессерверных приложений в AWS. Код выложен на GitHub и открыт .

Стартап дня год спустя: классифайдер для продажи обуви и инструмент для автоматизации выплат актёрам Директор по стратегии и анализу Mail.Ru Group Александр Горный о судьбе проектов из рубрики «Стартап дня».

pdbe — помощник встроенного Python-дебаггера и процесса отладки Привет, Хабрахабр! В этой статье буду делиться собственным опытом отладки большой незнакомой системы, но со стороны собственно написанного инструмента — pdbe. Он поможет с самого начала проекта разобраться в потоке выполнения кода в проекте. Если вам интересно, что спрятано.

Обзор второго дня Data Science Weekend 2020. Data Engineering, ETL, поисковые сервисы и многое другое Несколько дней назад мы публиковали обзор первого дня Data Science Weekend 2020, который прошел 2-3 марта на Мансарде Rambler&Co. Изучив практику использования алгоритмов машинного обучения, теперь перейдем к обзору второго дня конференции, в течении которого спикеры рас.

Российские ученые сообщили, когда ИИ заменит человека Наблюдая за развитием современных самообучаемых систем на основе искусственного интеллекта невольно приходишь к мысли, что рано или поздно роботы все-же смогут заменить человека на некоторых должностях. Однако согласно заявлению отечественных ученых, произойти это может го.

Искусственный интеллект улучшит видеозвонки в «Одноклассниках» Социальная сеть «Одноклассники» объявила о запуске улучшенного сервиса голосовых и видеозвонков: отныне платформа полагается в работе на средства искусственного интеллекта. «Электронный разум», как отмечается, собирает статистику по подсетям .

В высокотехнологичных секторах экономики озвучены новые образовательные тренды Для сохранения и развития конкурентоспособности в России и за рубежом нужно создавать новые образовательные программы, объединяющие разнопрофильные вузы, и обучать людей IT-компетенциям. Такие требования, диктуемые рынком высоких технологий, сформулировал на форуме «Тр.

Люди ждут беспилотников, но боятся искусственного интеллекта Очередное ежегодное глобальное исследование Ford показало, что большая часть населения Земли позитивно оценивают будущее беспилотников. При этом в отношении искусственного интеллекта мнения разделились примерно поровну: 52% людей опасаются, что он принесет больше вреда, чем .

Обзор Huawei P20 Pro: первый в мире смартфон с тройной камерой Leica Huawei P20 Pro — флагманский смартфон с большим 6.1-дюймовым FullView OLED-дисплеем Full HD+, 64-битным 8-ядерным процессором собственной разработки Kirin 970 с сопроцессором NPU для работы с нейросетями и машинным обучением, 6 ГБ ОЗУ, 128 ГБ внутренней памяти, тройной.

Суперкомпьютер в Иннополисе разработает алгоритмы движения беспилотного КАМАЗа В компьютере восемь графических процессоров Tesla V100: 5120 ядер и 21 млрд транзисторов внутри. Они помогают машине достичь производительности в 960 терафлопса (960 триллионов операций в секунду) при выполнении вычислений с плавающей запятой. Эксперты отметили, что в работе.

Промышленников будут учить в виртуальной реальности Фонд развития промышленности и ГК VRTech разработали новую технологическую платформу, позволяющую заказать VR-сервисы для удаленного обучения сотрудников. Накануне «Удаленного наставника» продемонстрировали руководителям промышленных предприятий. Как рассказали iot.ru.

Российские ученые научили ИИ предсказывать смерть Хотели бы вы знать свое будущее? Ответ на этот вопрос не так очевиден, как может показаться на первый взгляд. Ведь наряду с положительными моментами мы можем узнать и что-то, что может повергнуть нас в шок. К примеру, дату своей смерти. И недавно группа отечественных учены.

Лучшие игры на двоих для iPhone и iPad У каждого геймера есть собственный, постоянно изменяющийся список любимых игр (здесь наш), но как скоротать время с другом, предпочтения которого существенно отличаются от ваших? Мы собрали список игровых приложений для iPhone и iPad, среди которых вы наверняка найдете подхо.

[Перевод] Обучение с подкреплением никогда не работало TL;DR: Обучение с подкреплением (RL) всегда было сложным. Не волнуйтесь, если стандартные техники глубинного обучения не срабатывают. В статье Алекса Ирпана хорошо изложены многие современные проблемы глубинного RL. Но большинство из них не новые — они существовали всегда. .

Кафедра РВК в МФТИ открывает новую магистерскую программу Учебный план магистерской программы включает бизнес-курсы базовой кафедры РВК «Управление технологическими проектами» в области экономики и управления, а также курсы ведущих профильных кафедр факультета прикладной математики и информатики (ФПМИ), курсы лаборатории .

Алгоритмы в индустрии: теория формальных языков и чат-боты Популярность диалоговых систем тесно связана с термином “искусственный интеллект”. Такие системы обычно основаны на нейросетях и других моделях машинного обучения. Однако, такой подход порождает неожиданные трудности Поведение можно лучше контролировать, добавив в систему.

«Сбербанк» разработал первую в стране нейросеть, оценивающую коммерческую недвижимость Запущенный банком сервис по оценке недвижимости базируется на алгоритмах машинного обучения. Нейросеть призвана избавить несколько сотен экспертов залоговой службы от рутинной работы и сократить время достижения результата с нескольких часов или дней до считанных сек.

Обзор нового алгоритма уменьшения размерности UMAP. Действительно ли он лучше и быстрее, чем t-SNE? Привет, Хабр! Задача снижения размерности является одной из важнейших в анализе данных и может возникнуть в двух следующих случаях. Во-первых, в целях визуализации: перед тем, как работать с многомерными данными, исследователю может быть полезно посмотреть на их структуру, у.

Компьютер проектирует материалы с заданными физическими свойствами Достаточно задать нужные свойства в числовой форме, и программа, которую разработали в Лаборатории искусственного интеллекта МТИ, сконструирует необходимую микроструктуру.

Интересные материалы: 13.02 Куча машинного обучения, патентование приложения и что делать разработчику, если всем все равно.

ТЕСТ: Разбираетесь ли вы в мужских штуках? Шуруп или саморез? Спортпит или машинная смазка? Проверим, насколько глубоки ваши познания!

Индустрия 4.0 неизбежна. Как создать цифровое предприятие? В последние годы промышленное производство по всему миру претерпевает значительные изменения. Распространение индустриального интернета вещей, «больших данных», роботизации и других технологий подталкивают нас к очередной промышленной революции – «Индустрии 4.0». С одной .

Google нацелена на выпуск умных гаджетов для ухода за здоровьем В 2020 году компания Nokia приобрела французского производителя «умной» электроники и гаджетов для здорового образа жизни Withings за $191 млн, чтобы создать новое подразделение Digital Health. Тем не менее, в феврале этого года компания заявила о планах по пересмотру страте.

Apple признана самой инновационной компанией в мире Кто бы мог подумать, Apple заняла первое место в рейтинге. Кроме того, Apple похвалили за «амбициозные» программные и аппаратные проекты, начиная с разработки чипов, заканчивая камерами. Искусственный интеллект также является преимуществом купертиновцев. Тут Fast Company за.

В ожидании «робота Рембрандта»: когда машины начнут творить по-настоящему? Виолончелист Ян Фоглер считал, что искусство делает нас людьми. Но что, если машины тоже начнут творить искусство? Выше, например, вы можете увидеть, что уже умеют создавать разного рода искусственные интеллекты в творческой области. Справа на изображении находится компьют.

Сочинять музыку можно движением глаз Проект Microsoft Hands-Free Music, над которым работают ученые Microsoft Research, состоит из трех программ, которые позволяют людям с ограниченными физическими возможностями заниматься музыкой. Ознакомиться с тем, как все три инструмента работают вместе, можно в этом демонс.

[Перевод] Марвин Мински «The Emotion Machine»: Глава 2 «Играя с грязью» 2.1. Играя с грязью «Это не просто изучение вещей, которые важны. Это обучение тому, что делать с тем, что вы учите и познанием, почему вы изучаете все эти важные вещи» — Нортон Джастер, рассказ Фантомный Киоск (The Phantom Tollbooth) Ребенок по имени Кэрол играет с гряз.

Яндекс объявляет набор в Школу информационной безопасности Яндекс открывает Школу информационной безопасности. Это образовательный проект для студентов старших курсов и выпускников. Его главная задача — помочь учащимся понять, как использовать теоретические знания по информационной безопасности в реальных ситуациях. Обучение в Школе.

Технология сегментации изображений Google доступна сторонним разработчикам Команда исследователей Google Research объявила о выпуске последней и наиболее эффективной модели семантической сегментации изображений DeepLab-v3+ с открытым исходным кодом. Эта технология, использующая нейронные сети, позволяет проанализировать изображение, разбить его на .

Qualcomm представила платформу Snapdragon 700 Компания Qualcomm представила платформу Snapdragon 700, на которой будут работать все последующие процессоры этого семейства. Особенностью 700-ой серии станут технологии, которые ранее были доступны лишь на премиальных чипсетах 800-ой серии. Речь идет о поддержке искусстве.

Нейросети наусились читать медицинские сканы Проект выполнен по заказу медицинской компании США, поставщика высокотехнологичного решения для оценки состояния артерий. Автоматизация процессов освободила медицинских сотрудников от рутинных операций, а компанию избавила от необходимости наращивать штат высокооплачиваемых .

[Перевод] Глубинное обучение с подкреплением пока не работает Об авторе. Алекс Ирпан — разработчик из группы Brain Robotics в Google, до этого работал в лаборатории Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR). Здесь в основном цитируются статьи из Беркли, Google Brain, DeepMind и OpenAI за последние несколько лет, потому что их р.

[Перевод] Сравнение топ-4 популярных BI платформ. Какую выбрать? Сегодня существует огромное количество BI-платформ и инструментов визуализации данных, которые делают так, чтобы данные могли говорить, а всю аналитику можно было наглядно отобразить на экране и поделиться с клиентами. В данной статье мы сравним наиболее популярные и широко .

Франция инвестирует 1,5 млрд евро в искусственный интеллект Как сообщает агентство Reuters, глава Франции хочет превратить страну в «нацию стартапов», оптимизировать трудовое законодательство и увеличить расходы на технологии, чтобы создать больше рабочих мест в ИТ, ослабить доминирование Google, Facebook и других ИТ-гигант.

Ускоряем смартфон: приложения, тормозящие ваши гаджеты Компания Avast подготовила отчет, в котором рассказала о приложениях, больше всего тормозящих смартфоны. Мы поможем подобрать альтернативы тяжеловесным приложениям и ускорить гаджеты с помощью специальных утилит.

Компания Deepwater Systems применит блокчейн в поисках затонувших кораблей и сокровищ Эквадорский стартап Deepwater Systems предлагает использовать искусственный интеллект и технологию распределенного реестра в поисках затонувших кораблей с сокровищами и минералов. Об этом журналу ForkLog рассказали представители проекта. По оценкам ЮНЕСКО, в морях и океанах .

Самый простой способ скачать видео на iPhone и iPad Одно бесплатное приложение поможет загружать видео с YouTube, «ВКонтакте», Instagram, Facebook и других популярных видеохостингов.

Профессиональное повышение квалификации Каждый человек, который стремится достичь максимального успеха в своей карьере должен задумываться о повышении квалификации. Для этого существует масса способов, такие как: тренинги, мастер-классы, семинары и тому подобное. Но, если вы желаете получить диплом установленного .

Новые решения Hitachi Vantara для управления моделями машинного обучения повысят их качество Новые возможности позволяют отслеживать, тестировать, переобучать и перестраивать модели машинного обучения, упрощая их обновление и снижая сопутствующие риски. Компания Hitachi Vantara представила новые решения для управления процессами машинного обучения, которые позвол.

В Одноклассниках заработали видеозвонки на базе искусственного интеллекта Команда социальной сети Одноклассники объявила о перезапуске голосовых и видеозвонков. Теперь они работают с использованием системы искусственного интеллекта, а звонить можно из веб-версии соцсети без дополнительного ПО и с помощью мобильных приложений на Android и iOS. Сов.

Continental и NVIDIA вместе создают платформу для беспилотных автомобилей NVIDIA и Continental, одна из крупнейших компаний в автомобильной индустрии, сообщили о партнерстве с целью создания полноценной самоуправляемой автомобильной системы с искусственным интеллектом (ИИ) на базе платформы NVIDIA DRIVE. Система планируется к запуску на рынок в 20.

Language Chat 0.2 Описание: Каждый кто изучает языки длительное время, знает, что для правильного постоения предложений на иностранном языке нужна практика. Нет лучшей практики чем обычное общение. Именно для такого общения и было создано приложение Laguage Chat. Ми постарались сделать при.

Дебют Mercedes-Benz A-класса с технологиями искусственного интеллекта и 3D Больше каналов, чем в Венеции. Больше велосипедов, чем людей. И новый умный Mercedes-Benz с мозгом больше, чем у любого другого автомобиля, благодаря кокпиту на базе технологий ИИ.

Интересные материалы: 05.03 В выпуске GDPR, обучение на GPU и радио для программистов.

В России разработана корпоративная платформа для решений дополненной реальности Новая разработка предназначена для проектирования и визуализации в режиме реального времени различных операций в промышленности, торговле, туризме, медицине, образовании и других сферах экономики. «ИКСАР» — это единая гибкая платформа для широкого перечня сценариев.

12 кейсов, которые помогут разобраться с требованиями GDPR Общий регламент по защите данных вступит в силу уже совсем скоро, и создателям приложений стоит к этому подготовиться. В этом могут помочь разные кейсы по использованию персональных данных, описанные в этой статье.

Для борьбы с читерами Valve использует сервер с 3456 процессорами и систему VACnet, основанную на методах глубокого обучения Практически перед всеми разработчиками популярных многопользовательских игр стоит проблема читеров. Её масштабы отличаются в зависимости от проекта, так что некоторые обходятся простым ПО, а некоторым приходится изгаляться другими способами. Как сообщают источники, ком.

IT-трансформация — актуальный шаг для стратегического развития компании Современные тенденции развития бизнеса диктуют жесткие условия. Одно из жизненно необходимых — IT-трансформация бизнеса. ” Чтобы не путаться в терминологии, следует сразу определить отличия между цифровой трансформацией и ІТ-трансформацией. Несмотря на кажущуюся схожес.

Каждый пятый ритейлер не смог реализовать проект цифровой трансформации своего бизнеса 93% компаний розничной торговли, принявших участие в опросе Fujitsu, заявили о том, что у них есть четко определенная стратегия внедрения цифровых технологий. Однако этот сектор экономики все еще отстает от других по объемам реализованных ИТ-проектов. Такой вывод сделан в ре.

Xiaomi представила компактную камеру с искусственным интеллектом На краудфандинговой площадке Xiaomi появилось новое устройство — мини-камера Small Silent AI Camera, которая оснащена системой искусственного интеллекта. ***

СМИ: Coinbase ведет переговоры о покупке биткоин-стартапа Earn.com Крупнейшая американская криптовалютная платформа Coinbase, уже привлекшая венчурных инвестиций на сумму более $225 млн, ведет переговоры о приобретении стартапа Earn.com, сообщает CoinDesk со ссылкой на осведомленные источники. Отметим, Earn.com появился в результате ребренд.

Google на службе у Пентагона По данным «Коммерсанта», прошлой весной министерство обороны США запустило свой проект Maven («Специалист»), цель которого — использование искусственного интеллекта и навыков машинного обучения для обработки огромного количества визуальной информации, пос.

10 технологий будущего, которые уже воплощаются в жизнь Беспилотные автомобили, машинное обучение, алгоритмизация — то, что недавно казалось фантастикой, становится реальностью и меняет мир.

Xiaomi Mi Mix 2S готовится удивлять возможностями камеры Новая камера — одна из главных особенностей Xiaomi Mi Mix 2S. На это намекает тизер компании, что она опубликовала сегодня в сети в преддверии релиза. Она не стала раскрывать технические подробности, ограничившись указанием на присутствие искусственного интеллекта. Что.

Выбор стартапов В последнее время эксперты в области доменной индустрии уделяют большое внимание тому, какие доменные имена выбирают перспективные стартапы. Статьи на эту тему уже появлялись в нашем блоге.Теперь же специалисты обратили внимание на сайты 84 компаний, отобранных стартап-аксел.

Мобильное приложение на Python c kivy/buildozer. Лекция в Яндексе Не факт, что вам потребуется написать серьёзное приложение на Python. А вот быстро собрать работающий сервис, чтобы «продать» его заказчику, — почему нет? Python универсален, и опыт создания мобильного софта на этом языке может оказаться полезным. Владислав Шашков из Сбербан.

В НИУ ВШЭ изучили цифровой кругозор российских ученых Самым известным «продвинутым» термином среди российских кандидатов и докторов наук оказался «анализ больших данных». Институт статистических исследований и экономики знаний Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» провел и.

[Перевод] Робот JD Humanoid и службы Microsoft Cognitive Services Сегодня мы расскажем вам об одном интересном проекте. В нем использовались службы Microsoft Cognitive Services, которые позволяют с легкостью применять технологию искусственного интеллекта путем вызова REST API (и не нужно никакое обучение). И все это на примере милого робот.

Небольшая библиотека для применения ИИ в Telegram чат-ботах Добрый день! На волне всеобщего интереса к чат-ботам в частности и системам диалогового интеллекта вообще я какое-то время занимался связанными с этой темой проектами. Сегодня я хотел бы выложить в опенсорс одну из написанных библиотек. Оговорюсь, что в первую очередь я спец.

Microsoft утверждает, что создала искусственный интеллект, который способен переводить с китайского на английский не хуже человека Качество программ-переводчиков за последние годы существенно выросло. Некоторые пары языков современные сервисы переводят уже очень достойно, но это только некоторые. К примеру, китайский язык ранее был для переводчиков крепким орешком. Microsoft утверждает, что смогла.

Технострим. Учим строить интернет Интернет открывает широкие возможности для дистанционного обучения разработке и программированию. Наш YouTube-канал «Технострим» уже 5 лет знакомит с миром программирования огромное количество людей. На сегодняшний день канал предлагает более 1000 видеоуроков на самые разны.

Spreadtrum в партнерстве с Leagoo выпустит чип с 5G и поддержкой ИИ В последние годы произошли резкие изменения в индустрии смартфонов за счет внедрения новых технологий. В 2020 году, когда двойная камера и полноэкранный дисплей уже стали стандартом, инновации в основном направлены на внедрение технологий 5G и чипов с искусственным интеллект.

Winter island crafting v1.0 mod Зимний остров Выживание Сибирь Выживай в самом холодном месте на планете! Исследуй большой зимний остров в игре Зимний остров Выживание Сибирь! Найди или добывай пищу чтобы выжить! Собирай различные ресурсы и крафти новые инструменты или оружие такие как кирка, топор .

Искусственный интеллект показал своё превосходство над лучшими юристами Мы уже писали о том, что нейросети смогли доказать своё превосходство над человеком в самом авторитетном тесте на понимание прочитанного материала, разработанном учеными Стэнфордского университета. Это стало наглядной демонстрацией перспективности технологий машинного о.

Интересные материалы: 07.02 В этой подборке мобильный TensorFlow, обучение вина и будущее Unity.

Доход MediaTek в текущем квартале должен увеличиться на 20% Специалисты считают, что компания MediaTek в текущем квартале этого года должна зафиксировать рост продаж на 20 и более процентов, благодаря заказам китайских производителей смартфонов. Сама же компания оценивает рост продаж во втором квартале этого года в 15-25%. Подд.

Vue.js Moscow Meetup #1 (22.03.2020) В конце месяца пройдет первый Московский MeetUp, посвященный исключительно фреймворку Vue.js. На мероприятие приглашаются все заинтересованные разработчики – от начинающих до опытных. Мы будем обсуждать самые разные вопросы применения Vue.js, а спикеры и гости мероприяти.

В Spellbound от издателя Stardew Valley нужно будет и учить магию, и строить отношения Студия Chucklefish, выступившая издателем Stardew Valley, сейчас занимается новым проектом. Он называется Spellbound и рассказывает о школе магии, где игрокам предстоит изучать заклинания, варить зелья и заниматься крафтингом. В интервью Red Bull основатель компан.

Интересные материалы: 26.02 В понедельник мы рассказываем про квиддич с TensorFlow, обучение Swift за минуту и главные игровые движки.

Google выпустил приложение для обучения программированию Grasshopper Google через свой инкубатор Area 120 выпустил новое приложение для обучения программированию – Grasshopper.

«Сбербанк» разработал систему оценки недвижимости с помощью нейросети Пока эксперты банка при необходимости проверяют машинные расчёты вручную.

Huawei хочет научить искусственный интеллект различать человеческие эмоции Ещё в конце 2020 года мы писали о том, что компания Huawei планирует наращивать инвестиции в развитие технологий искусственного интеллекта. Долгосрочной целью является создание ИИ, способного «чувствовать запах, вкус, слышать и видеть так же, как человек». .

Qualcomm анонсировала чипсеты серии Snapdragon 700: искусственный интеллект в массы Компания Qualcomm показала на MWC 2020 новую серию мобильных платформ Snapdragon 700. Она рассчитана на использование в смартфонах среднего уровня, предлагая им ряд функций, до этого доступных только флагманским устройствам на чипсетах линейки Snapdragon 800. Подробнее об эт.

Как выбрать SSD, чтобы ускорить старый ноутбук Лучше один раз прочитать про выбор правильного SSD-накопитель для ноутбука, чем сто раз выбрать неправильный. Никаких серьёзных проблем у вас возникнуть не должно, но если вы новичок в этом деле, лучше узнать о главных «подводных камнях».

Аэропорт Мюнхена и Lufthansa начали тестировать робота в Терминале 2 В аэропорту города Мюнхен в Терминале 2 начал свою работу в тестовом режиме антропоморфный робот по имени «Джози Пеппер» (Josie Pepper) и узнать, как, например, пройти к нужному выходу на посадку, в каком ресторане перекусить или как найти тот или иной магазин. Появл.

В НИТУ «МИСиС» откроют первую российскую Лабораторию SAP Next-Gen для инноваций в горно-металлургической отрасли Студенты НИТУ «МИСиС» будут разрабатывать новые проекты с использованием технологий обработки больших данных, решений для автоматизации и цифровизации производства для ведущих российских компаний — партнёров и заказчиков SAP. SAP Next-Gen Lab — это новая площадка д.

OPPO R15 и R15 Dream Mirror — китайские новинки с «уникальным» дизайном Сегодня OPPO показали две новинки, которых мы ждали только 31 марта – почти на две недели раньше. И это хорошо, ведь теперь есть больше времени разобраться в достоинствах устройств перед их появлением в магазинах 1 апреля. А разбираться есть в чём – система искусственного ин.

IBM выделила 5 технологических трендов, которые изменят нашу жизнь к 2023 году Квантовые вычисления, микроскопические роботы, «непредвзятый» искусственный интеллект, свободный от человеческих предрассудков, а также повсеместное применение технологий криптографии и блокчейна. Именно эти пять направлений, по мнению аналитиков компании IBM, позволят чел.

Пентагон объявил новый облачный контракт на $8 млрд Управление информационных систем министерства обороны США (Defense Information Systems Agency, DISA) опубликовало предварительное техническое задание к проекту под названием Defense Enterprise Office Solutions (DEOS). Исполнителю необходимо будет создать «незаметное для.

Для Москвы разрабатывают программу «Умный город» Цель программы — повысить эффективность городского управления на основе широкого использования анализа больших данных и внедрения искусственного интеллекта.

Эффект Саманты: взгляд в будущее ботов Мы сможем смотреть на отношения и корреляции и искать что-то новое, что поможет нам сделать мир лучше, а машины смогут подсказать нам, как наши предположения соотносятся с данными. Таким образом, самый многообещающий аспект искусственного интеллекта — это не создание ассисте.

EA обучает искусственный интеллект играть в Battlefield 1 В 2015-ому году знаменитый прототип ИИ «DeepMind» обучили проходить некоторые стародавние компьютерные игры, например, для платформы Atari. Для IT-специалиста Магнуса Нордина это стало поворотным событием в карьере. И когда он попал на работу в подразделение Search for Extra.

Представлена однокристальная система MediaTek Helio P60 с аппаратной поддержкой ИИ Как и ожидалось, компания MediaTek представила на MWC 2020 однокристальную систему Helio P60, несколько дней назад замеченную в тесте Geekbench. По словам производителя, Helio P60 — первая SoC с многоядерным блоком обработки данных, связанных с искусственным интеллектом.

[Перевод] Марвин Мински «The Emotion Machine»: Глава 2 «Совесть, ценности и собственные идеалы» §2-5 Обучение и удовольствие Когда Кэрол пыталась наполнить своё ведёрко, она попробовала несколько экспериментов до того, как у неё получилось задуманное благодаря использованию ложки. Когда она понимала, что её цель достигнута, она ощущала удовлетворение и чувство получен.

LG V40 можно ждать к концу лета Несмотря на проблемы, LG не сдается и продолжает выпускать смартфоны. На 2 мая назначен релиз LG G7 ThinQ, что должен получить мощную начинку, искусственный интеллект и хорошую камеру. Придет в этом году и преемник LG V30, по крайней мере, в этом уверен известный искате.

Популярный сервис оказался под угрозой из-за новой политики Steam Создатель популярного сервиса Steam Spy заявил, что сайт больше не сможет нормально функционировать. На портал часто ссылались журналисты, аналитики и простые геймеры — он позволяет отслеживать стоимость [. ]

Пять прогнозов о будущем интеллектуальных складов Складская логистика перестала быть статическим компонентом в цепочке поставок. Это область созрела для применения умных технологий. Среди главных требований клиентов – оперативная доставка и в то время, когда будет удобно заказчику. Для многих организаций и экспертов в сф.

Мастер Йода рекомендует:  15 самых необычных корпусов ПК

Банки вырастут на ИИ и роботизации Аналитики Juniper Research уверены, что банковская индустрия в будущем будет определяться ростом двух вспомогательных технологий: искусственного интеллекта и роботизации бизнес-процессов (Robotic Process Automation). Эти технологии, уже широко принятые за пределами финансово.

ИИ Microsoft научился переводить с китайского не хуже людей Исследователи из Microsoft сумели разработать первую систему машинного перевода, которая может переводить предложения с китайского на английский с тем же качеством и точностью, что и человек.

Информатику в казахстанских школах начнут преподавать с 3 класса Кроме того, обновлены программы обучения с 5 по 11 классы.

[Перевод] Blazor: Техническое введение Сегодня команда ASP.NET анонсировала, что проект Blazor был перемещён в репозиторий организации ASP.NET. Мы начинаем стадию эксперимента, чтобы понять сможем ли мы развить Blazor в поддерживаемый продукт. Это большой шаг вперёд! Что такое Blazor? Это фреймворк для браузерны.

ДИТ: искусственный интеллект оценит качество обслуживания населения в общегородском контакт-центре Пилотный проект развернут на одной из горячих линий и часть работы делегирована системе распознавания речи, которая за секунды обрабатывает большое количество разговоров и по заранее определенной модели оценивает качество работы оператора, наиболее популярные среди жителей т.

Британская модель пришла голой на свидание, чтобы ухажёр оплатил учёбу в колледже 22-летняя британская модель Челси Гуэрра пришла голой на свидание в торговый центр в Питтсбурге. Она призналась, что ей мужчина предложил оплатить год обучения в колледже взамен на такой поступок. Теперь девушке грозит исключение из учебного заведения и уголовная ответстве.

Цифровизация производства может сократить операционные расходы на 16% и более Aspen Technology объявила о результатах недавнего опроса о влиянии средств производственной аналитики и больших данных на энергетическую индустрию в течение следующих 24 месяцев. В опросе приняли участие более 400 менеджеров и руководителей компаний энергетических отраслей. .

ИТ-индустрия – новости, обзоры, аналитика, продукты и услуги

Накормить цифровое общество

Cisco сделает сети умнее и безопаснее

AI2020: С чего начать внедрение искусственного интеллекта?

Машинное обучение становится мэйнстримом

ServiceNow: Искусственный интеллект меняет ИТ-стратегии

В современных сложных ИТ-средах технологии искусственного интеллекта и машинного обучения становятся необходимостью, вынуждая ИТ-директоров задумываться о том, как задействовать новшества с пользой для своего подразделения и бизнеса в целом.

Машинное обучение и искусственный интеллект меняют мир вокруг нас все быстрее. Все ближе — автомобили без водителя, понимание машинами смысла текста и компьютеры, обыгрывающие чемпионов по любым настольным играм. Но при всех масштабах распространения искусственного интеллекта корпоративные ИТ-службы он пока сильно не изменил.

Недавно в компании ServiceNow, предоставляющей услуги управления ИТ-сервисами, провели опрос The Global CIO Point of View, посвященный использованию искусственного интеллекта в корпоративных ИТ-службах. В нем приняли участие более 500 ИТ-директоров компаний из 25 отраслей и 11 стран. CIO Magazine беседует о результатах опроса с Дейвом Райтом, директором по инновациям ServiceNow.

— Как изменилась сегодня роль ИТ-директора?

Нынешняя повестка дня ИТ-директора заметно отличается от той, что была еще несколько лет назад. Вчера ИТ-директор отвечал за сопровождение технической инфраструктуры своей компании, а сейчас глава ИТ-службы — это партнер руководства компании, в обязанности которого входит поиск способов использования технологий для вывода бизнеса в лидеры отрасли. В числе новых задач, появившихся в этой связи, — повышение квалификации сотрудников, переработка бизнес-процессов и руководство инициативами цифровой трансформации.

— Многие ИТ-специалисты рассматривают машинное обучение и автоматизацию, основанную на искусственном интеллекте, как нечто негативное, угрожающее отнять их рабочие места. Согласны ли вы с такой точкой зрения, и что ИТ-директор может сделать, чтобы переубедить придерживающихся ее?

Это, вероятно, самое большое заблуждение. Искусственный интеллект не отнимает рабочие места — он дополняет возможности ИТ-специалистов. Факт в том, что современная ИТ-среда гораздо сложнее, чем в прошлом, поэтому сисадмины просто не имеют возможности управлять всеми ее элементами самостоятельно. Машинное обучение способно стать лучшим другом ИТ-администратора, необходимо лишь разобраться, как им пользоваться для облегчения работы. Чтобы добиться этого и заинтересовать подчиненных, лучше всего привлекать их к процессу планирования. Так они получат право голоса в том, что касается особенностей развертывания и применения новых технологий.

Тем, кто интересуется машинным обучением, важно помнить, что люди гораздо лучше, чем машины, понимают ход процессов, так как они, что называется, собаку на этом съели. При оцифровке процессов люди должны играть главенствующую роль, а после внедрения работу уже можно поручить автоматике.

— В ходе опроса 89% респондентов сообщили, что в их ИТ-службах уже пользуются машинным обучением для каких-либо задач. Довольно много — вас это не удивило?

Мы не рассчитывали, что будет так много, и действительно были удивлены. Но если посмотреть на полученные данные в деталях, выясняется, что только у 3% машинное обучение применяется в масштабах всей компании, а 20% пользуются им на отдельных направлениях бизнеса. Еще 26% ведут пилотные тестирования, а подавляющее большинство, 40%, находятся на стадии исследований и планирования.

Так ситуация становится яснее: в большинстве организаций внедрение машинного обучения идет поэтапно, по схеме «сперва ползком, затем пешком, потом бегом». На первой стадии машинное обучение применяют для описания чего-либо — для анализа данных и помощи в их интерпретации. На следующем этапе искусственный интеллект уже сам начнет решать определенные задачи. Третья стадия — прогнозирование. Например, система могла бы с учетом имеющихся у нее данных предсказать вероятность того, что произойдет нарушение безопасности.

Последний этап, до которого еще годы, — это когда искусственный интеллект сможет не только предсказывать негативные события, но и самостоятельно принимать меры по их предотвращению. На этой стадии искусственный интеллект сможет итеративно самосовершенствоваться.

— Судя по полученным данным, самый высокий уровень автоматизации, 24%, на сегодня — у процессов обеспечения информационной безопасности. В той же сфере и наибольший показатель ожидаемого роста к 2020 году: согласно прогнозу, 70% решений, связанных с кибербезопасностью, к этому времени будут приниматься целиком автоматически. Ожидали ли вы такого результата?

Это вполне логично. Вспомним, как автоматизация обеспечивалась в прошлом: это было дерево принятия решений с жестко закодированным набором правил в стиле условных переходов. Теперь же из-за роста уровня сложности от жесткого программирования отходят — правила нужно переписывать на лету. Особенно верно это в отношении безопасности, где ставки невероятно высоки. Машины могут обрабатывать срезы данных и переписывать правила гораздо быстрее, чем люди. В конце концов, злоумышленники уже вовсю пользуются машинным обучением для создания вредоносов, так что и бороться с ними нужно теми же средствами.

— Впечатляющее количество опрошенных, 47%, признались, что один из барьеров, мешающих внедрению машинного обучения, — недостаток навыков. Похоже, что это неплохая новость для инженеров, ищущих новые карьерные возможности. Каких именно навыков не хватает в большинстве случаев?

Это действительно хорошая новость, и недостатка возможностей для ИТ-специалистов сегодня в самом деле нет. Наиболее остро сегодня ощущается дефицит исследователей данных (data scientist) и специалистов в области машинного обучения. Сейчас большинство вакантных должностей — такие, которых пару лет назад еще даже не существовало. На мой взгляд, серьезная проблема отрасли в том, что сегодня непросто найти места обучения новым навыкам. Но в последнее время появляется все больше университетов и учебных центров, предлагающих соответствующие курсы, так что эта ситуация вскоре исправится.

— Какой совет вы бы дали нашим читателям?

Пара важных соображений. Во-первых, о необходимости очистки ваших срезов данных от ошибок, ведь неточные данные будут приводить к неверным выводам. У большинства компаний накоплены огромные массивы данных, значительную часть которых можно классифицировать как «грязные» — содержащие ошибочную или неточную информацию. Данные, вводимые в системы машинного обучения, должны быть высшего качества, чтобы обеспечить возможность принимать максимально верные решения.

И второе, необходимо пересмотреть KPI, которые контролируются в компаниях. Например, если средства прогнозирования используются для предотвращения сбоев, то нужно регистрировать среднее время безотказной работы, а не среднее время ремонта. А когда речь идет о безопасности, следует учитывать число инцидентов, которые удалось избежать, а не время, затраченное на то, чтобы обнаружить взлом. Машинное обучение меняет все и методику оценки успеха — в том числе.

Oracle укрепляет кибероборону с помощью машинного обучения

Корпорация предложила автоматизированный облачный сервис отражения атак.

Вслед за объявлением о выходе новой СУБД, обещающей высокую степень автономности, в Oracle сообщили о том, что в пару к ней в корпорации разработали высокоавтоматизированную систему киберобороны.

Сервис создан с расчетом на совместное использование с автономной СУБД Oracle 18c, что должно помогать в предотвращении финансово опустошительных кибератак и краж данных.

Презентацию новшества на конференции Oracle OpenWorld провел сам директор по технологиям корпорации Ларри Эллисон. По его словам, это система, которая «борется с компьютерами злодеев силами наших специалистов».

В ходе своего выступления Эллисон говорил о ежегодном росте масштабов хищения данных вследствие кибератак, подчеркивая потребность в повышении степени автоматизации противодействия взломщикам: «Автоматизированные средства обеспечения безопасности справляются лучше и обходятся дешевле, чем требующие участия человека. Больше автоматизации означает более надежную защиту, и при этом затрат будет меньше».

Именно такой сервис разрабатывают в Oracle. «Мы хотим создать систему киберобороны, которая автоматически обнаруживает уязвимости, устраняет их еще до атаки, а если вторжение произошло, распознает его и подавляет», — пояснил Эллисон.

В отличие от Oracle 18c, сервис киберобороны пока что не полностью автономен, но Эллисон подчеркнул, что машинное обучение используется в работе обоих продуктов: «Машинное обучение — самое значимое новшество за долгое время. Не пользоваться им сейчас — значит отстать от жизни».

Благодаря механизмам машинного обучения сервис отличает нормальное поведение систем от аномального и передает клиентам соответствующие предупреждения.

Эллисон заявил, что в ИТ-отделах многих организаций к теме кибербезопасности относятся все еще недостаточно серьезно, и призвал предприятия пересмотреть соответствующие стратегии. «Только специалисты, непосредственно отвечающие за безопасность, воспринимают ее должным образом, — полагает Эллисон. — А остальные сотрудники центров обработки данных сосредоточены лишь на своих прямых обязанностях».

Именно в таких ситуациях и окажется полезной новая облачная система Oracle. Как объясняют в корпорации, цель разработчиков — создать «первое в отрасли истинно облачное интеллектуальное решение безопасности и управления».

В Oracle утверждают, что система будет помогать предприятиям в снижении числа инцидентов, распознавании и отражении киберугроз, а благодаря машинному обучению в компаниях смогут быстрее устранять бреши безопасности.

«Наш сервис создан для работы в облаке Oracle, но при этом он также будет управлять всеми вашими активами Amazon и локальными системами», — добавил Эллисон.

Цифровой HR: революция на подходе

Главное — не забывать, что работа ведется с людьми, и не заменять их на цифры.

Если цифровая революция в HR еще и не произошла, то уже подготовлена, — таково общее мнение участников саммита HR Digital 2020, проведенного в конце сентября HeadHunter. Три последних года в названии конференции фигурирует слово digital. И если раньше преобладал зарубежный опыт, то сейчас среди выступающих появились и отечественные эксперты.

Лидером цифровизации в HR является направление рекрутмента – процессы поиска, отбора и найма кандидатов, на следующей позиции — обучение и развитие сотрудников. Несколько отстает, но находится в зоне активного роста такое цифровое направление, как HR-аналитика. Становятся актуальными системы геймификации – ненавязчивого, без каких-либо лозунгов, стимулирования желаемого поведения сотрудников через игру. Тем не менее, именно рекрутмент на данный момент имеет для бизнеса самое большое значение среди всех HR-инструментов – даже выше, чем адаптация и удержание талантов.

«Запросы на автоматизацию рекрутмента были и есть, в эти решения компании готовы инвестировать, но каковы результаты? Они не всегда однозначны», — отметил Борис Вольфсон, директор по развитию HeadHunter. Типичным примером массового провала может служить BranchOut – популярная в 2010-2011 годах надстройка для Facebook. Этот пузырь охватил 14 млн пользователей, но очень быстро сдулся – приложение на самом деле не несло компаниям никакой ценности. А вот в качестве положительного примера можно привести чат-боты, автоматизирующие процессы массового найма. Они, несомненно, полезны, так как предоставляют комфортную среду для общения с кандидатами и избавляют от трудоемких процессов. Особо стоит упомянуть используемое в рутинных процессах машинное обучение и искусственный интеллект. Например, эти технологии могут быть задействованы для ранжирования откликов, рекомендательных систем, «умного» поиска вакансий.

«На нашем сайте практически везде, где нужен интеллектуальный подход, используется машинное обучение», — заявил Вольфсон.

В HeadHunter изобрели аналог «кривой хайпа» для HR-технологий

Другим направлением проникновения новых технологий становится цифровое обучение сотрудников. Здесь основными тенденциями являются геймификация, социализация (возможность общаться и делиться впечатлениями), а также интеграция обучения с показателями эффективности и системой мотивации. В этой области тоже активно применяются боты, собирающие информацию о проблемах и напоминающие о необходимых действиях.

В области HR-брендинга цифровизация только начинается. В первую очередь речь идет об адаптации маркетинговых инструментов для задач кадровых служб. В этом случае к кандидатам применяется подход, используемый в общении с клиентами. Уходит ценность официальных страниц, для имиджа работодателя все более важен «живой» контент, выкладываемый самими сотрудниками.

Что касается HR-аналитики, то в целом она пока остается зоной поиска преимуществ для компаний. Пользу может принести самая разная информация: анализ базы вакансий и резюме, динамика на кадровом рынке, текучка в различных отраслях и т.п.

«Иногда незначительная на первый взгляд информация может иметь огромное значение», — подчеркнул Дэвид Грин, директор департамента HR-аналитики IBM. По его мнению, аналитика – обязательный инструмент любого кадрового департамента. Это не просто «игра с данными» — получаемая информация о людях действительно помогает принимать решения. Гораздо важнее сказать, не кто ушел, а почему это произошло. Еще полезнее предсказать, кто может покинуть компанию, и что заставит их остаться.

В результате таких действий в IBM на 25% снизилась нежелательная текучка, только благодаря этому чистая выгода составила 300 млн долл. в год. Менеджмент заблаговременно определяет риск ухода наиболее ценных специалистов и принимает меры, избегая потерь.

«Не надо забывать, что работаем мы с людьми, и заменять их на цифры. Речь идет лишь о том, чтобы подкреплять свои ощущения и опыт объективными данными», — советует Грин.

Борис Вольфсон: «Практически везде, где нужен интеллектуальный подход, мы используем машинное обучение»

Ускоряя процессы

«Без технологий не обойтись. Мы работаем чрезвычайно медленно, требуется ускорение», — подчеркнула Татьяна Ясиновская, вице-президент по развитию людских ресурсов и обучению «Макдоналдс» в России. Средний возраст сотрудников сети составляет 21 год, 90% из них люди поколений Y и Z, а гигантская распределенность компании требует специальных инструментов для обеспечения их вовлеченности. Созданный ради этого корпоративный портал стал частью жизни персонала, 70% сотрудников — его активные пользователи. Он является ценным источником актуальной информации, ведь, по мнению Ясиновской, то, что получено вчера, сегодня надо ставить под сомнение, а завтра это уже точно будет неактуально.

Не так давно в «Макдоналдсе» перевели процессы рекрутмента полностью в цифровое пространство, где и проводит в последнее время кампании по привлечению персонала. Набор персонала ведется через сайт, структура сайта была пересмотрена, сделан более понятным путь кандидата и язык изложения.

Обучение и развитие – в этом в «Макдональдсе» считают себя «традиционно сильными, а возможно, и лучшими в России». В компании создана единая платформа для обучения и развития. У нее три части: McClick, объединяющая новости, документы и планы обучения;, Campus, на базе которой проводится обучение и виртуальные мероприятия; Fred – ресурс для быстрого доступа к информации. На основе действий сотрудников в системах и их поведения компания четко видит их портрет и оценивает карьерные перспективы.

В Mail.ru Group, являющейся одним из самых крупных игроков рынка больших данных, многие идеи испытывают на себе. Одной из таких идей стало психотипирование людей на основе поведения в соцсетях. Инициирован этот проект математиками. Как известно, психотип человека выдают вполне конкретные факторы: круг и стиль общения, предпочитаемые игры, интерес к спортивным трансляциям и т.п. Это оперативнее и дешевле, чем обычные опросы, но главное – гораздо объективнее.

«Подбор персонала через цифровые каналы эффективно работает только на массовых вакансиях», — констатировала Ольга Филатова, вице-президент по персоналу и образовательным проектам Mail.ru Group. Действительно, за счет показа таргетированной рекламы подходящим по профилю людям удается охватить тех, кто не ищет проактивно работу. В результате стоимость привлечения кандидатов на массовые позиции снизилась в четыре раза, а период закрытия вакансий сократился вдвое. Но для узкоспециализированных специалистов (например, востребованных нынче исследователей данных) это не работает. Их интерес к компании проще разогревать иными, нецифровыми методами – например, приглашая на специализированные мероприятия. Как напомнила Филатова, цифровая трансформация – это не только предсказательная аналитика, но и выбор правильных каналов коммуникаций.

Многое на рынке «цифрового HR» связано с иллюзиями. Следует смотреть не только на технологичность, но и на реальную ценность предлагаемых продуктов и услуг. В зависимости от сочетаний этих качеств они могут варьироваться от бесполезных игрушек до обязательных к использованию инструментов и даже источников конкурентных преимуществ.

ONNX сделает модели машинного обучения переносимыми

Формат моделей машинного обучения, предложенный Microsoft и Facebook, должен обеспечить разработчикам свободный выбор платформ и возможность обмена уже обученными моделями.

Microsoft и Facebook анонсировали совместный проект, призванный упростить аналитикам данных обмен моделями между различными платформами машинного обучения.

Формат Open Neural Network Exchange (ONNX) обеспечит общий способ представления данных, используемых в нейронных сетях. Большинство платформ имеют сегодня собственный специфический формат моделей, которые способны работать с моделями других платформ только при использовании специальных инструментов преобразования форматов.

ONNX позволит осуществлять свободный обмен информацией, которой обладают модели, без процедуры преобразования. Модель, обученную на одной платформе, можно будет использовать и на другой платформе.

В Microsoft утверждают, что формат ONNX позволяет исключить преобразования форматов моделей. Разработчики могут выбирать наиболее подходящие для себя платформы, поскольку каждая из них оптимизирована для различных сценариев использования, таких как быстрое обучение, поддержка гибких сетевых архитектур, получение результатов на мобильных устройствах и т. д.

По словам представителей Facebook, некоторые ключевые платформы уже сейчас начинают поддерживать ONNX. В Caffe2 и PyTorch (проекты Facebook), а также в Cognitive Toolkit (проект Microsoft) эта поддержка была реализована в сентябре. Модели, прошедшие обучение на одной из этих платформ, можно будет экспортировать и на другие платформы, поддерживающие ONNX.

На первом этапе поддержка ONNX появится не везде. В PyTorch, например, некоторые программы, в том числе с динамическим управлением потоками, полной поддержки ONNX не получат.

Неясно также, как размеры моделей ONNX будут сочетаться с размерами уже используемых моделей. Формат Apple Core ML, к примеру, проектировался для создания небольших, но точных моделей, которые можно было бы развертывать и обслуживать на устройствах конечных пользователей, включая iPhone. Но Core ML – это проприетарный формат. Между тем одна из долгосрочных целей ONNX заключается в том, чтобы упростить доставку моделей на самые разные системы.

Nv > 16:01 06.10.2020 0 Комментариев | | Марк Ферранти |

Поставщиками систем с графическими ускорителями Tesla V100 станут IBM, Dell EMC, HPE и Supermicro. Разработчики программного обеспечения также объявили о поддержке новой архитектуры.

Рост рабочей нагрузки ЦОД, приходящейся на системы искусственного интеллекта, высокопроизводительные вычисления и бизнес-анализ, заставляет крупнейших в мире производителей серверов и провайдеров облачных сервисов спешно закупать новейшие графические ускорители Tesla V100, созданные на базе архитектуры Nvidia Volta.

Компания Nvidia заставила говорить о новых Tesla V100 всю экосистему, включая разработчиков программного обеспечения, закрепив свое доминирующее положение в области графических процессоров для ЦОД.

На конференции Strata Data Conference в Нью-Йорке компании IBM, HPE, Dell EMC и Supermicro анонсировали интеграцию новых графических ускорителей в свои продукты. Чуть ранее на конференции GPU Technology Conference, организованной Nvidia в Пекине, об использовании референсной архитектуры Nvidia HGX и внедрении систем на базе архитектуры Volta в гипермасштабные ЦОДы заявили Lenovo, Huawei и Inspur.

Разработчики графической архитектуры Volta сделали гигантский шаг вперед по сравнению с архитектурой Nvidia Pascal. Продукты Tesla V100, созданные на базе Volta, имеют 21 млрд транзисторов и 5100 ядер CUDA. Их тактовая частота может достигать 1455 МГц. Для сравнения, ускорители Tesla P100, построенные на основе архитектуры Pascal, содержат 3840 ядер CUDA и 15 млрд транзисторов.

Nvidia контролирует около 70% рынка дискретных графических плат и практически весь рынок графических процессоров для машинного обучения. Впрочем, одним только оборудованием дело здесь не ограничивается. Экосистема, выстраиваемая на базе платформы параллельных вычислений CUDA и модели API, помогает воздвигать барьеры, которые конкурентам Nvidia, компаниям Intel и AMD вряд ли удастся преодолеть.

«Хотя мы сосредоточены в основном на оборудовании, и Volta занимает здесь очень важное место, не меньшее внимание следует уделять и дополнительным продуктам – компиляторам, системам, программным инструментам и т.д., которые Nvidia активно развивает на протяжении уже нескольких лет», – заявил Дин Маккеррон из Mercury Research.

Среди дополнительных инструментов следует выделить новую версию Nvidia TensorRT – оптимизирующего компилятора и исполняемой среды для развертывания систем машинного обучения в ЦОД гипермасштабов, а также на встроенных и автомобильных графических платформах.

Независимые разработчики программного обеспечения также анонсировали на конференции Strata приложения, которые будут работать на графических процессорах с архитектурой Volta. Программа искусственного интеллекта Driverless AI, представленная H2O.ai, специально адаптирована к архитектуре Nvidia Volta. Она уже работает на суперкомпьютере DG-X1, представленном в начале сентября, и будет запускаться на любом сервере с новой версией Tesla V100 (поддерживая при этом обратную совместимость с системами с архитектурой Pascal).

Разработчики графической архитектуры Volta сделали гигантский шаг вперед по сравнению с архитектурой Nvidia Pascal
Источник: Nvidia

По словам генерального директора и одного из основателей H2O.ai Срисатиша Амбати, программное обеспечение Driverless AI позволит получать логические выводы на основе анализа данных, не имея специальных знаний в области машинного обучения. Оно может найти применение в сферах страхования, здравоохранения и финансовых услуг.

Графические процессоры с массово-параллельной архитектурой хороши в первую очередь при решении задач машинного обучения и настройке нейронных сетей, но серверы с этими процессорами могут выполнять и многие другие операции.

«Прежде всего речь идет обо всем, где нужны графические процессоры, но одним лишь искусственным интеллектом дело здесь не ограничивается, – подчеркнул Маккеррон. – Искусственный интеллект, машинное обучение, виртуализация, рендеринг, множество функций параллельного поиска – все эти задачи весьма востребованы в ЦОД, и у Nvidia есть много пространства для дальнейшего развития».

Приложение Kinetica, предназначенное для работы с базами данных в оперативной памяти и активно использующее вычислительные мощности графических процессоров, также устанавливается на системах Nvidia DGX и на других серверах с графическими процессорами Pascal или Volta. «Пявление Volta способствовало несомненному росту производительности», – заявил директор Kinetica по совместному с партнерами проектированию Вуди Кристи.

Kinetica ускоряет выполнение запросов Tableau и используется в сфере финансовых услуг, розничной торговли, здравоохранения и в государственном секторе для оперативной аналитической обработки (OLAP), выполнения приложений искусственного интеллекта, бизнес-анализа и геопространственной аналитики.

Серверы с графическими ускорителями Tesla V100

Производители серверов анонсировали целый ряд систем на базе Volta V100.

  • Dell EMC. Серверы PowerEdge R740 поддерживают до трех графических ускорителей V100 с интерфейсом PCIe; PowerEdge R740XD – до трех V100 с интерфейсом PCIe; а PowerEdge C4130 – до четырех V100 с интерфейсом PCIe или до четырех V100 с интерфейсом Nvidia NVlink типоразмера SXM2.
  • HPE. Серверы HPE Apollo 6500 поддерживают до восьми графических ускорителей V100 с интерфейсом PCIe, а системы HPE ProLiant DL380 – до трех V100 с интерфейсом PCIe.
  • Supermicro. Поддержку новых графических процессоров обеспечивают следующие продукты этой компании: рабочая станция 7048GR-TR, предназначенная для высокопроизводительных вычислений общего назначения; серверы 4028GR-TXRT, 4028GR-TRT и 4028GR-TR2, служащие для управления приложениями машинного обучения; и серверы 1028GQ-TRT, выпускаемые для построения современных аналитических систем.
  • IBM. Новые серверы IBM Power System с процессорами POWER9 будут поддерживать сразу несколько ускорителей V100 с интерфейсом NVLink. Архитектура межпроцессорного обмена OpenPower обеспечит максимальную пропускную способность. Более подробная информация об этом будет доступна в конце текущего года.

На конференции GPU Technology Conference в Пекине о своей поддержке архитектуры Volta объявили провайдеры облачных сервисов Alibaba, Baidu и Tencent, начинающие перевод своих ЦОД и облачной инфраструктуры с Pascal на Volta.

Данные поглощают программы, поглощающие мир

Алгоритмы машинного обучения, подпитываемые данными, не только перевернут вверх дном программирование, но и снизят барьеры на пути дальнейшего продвижения искусственного интеллекта.

Практически никто сегодня не сомневается в том, что в XXI столетии все новшества формируются под влиянием программирования. Многие компании проявляют интерес к созданию программного обеспечения, с помощью которого им и удалось поймать за хвост удачу, а потому неудивительно, что Марк Андриссен в свое время декларировал: «Программы поглощают мир».

Но что это значит? И сохраняет ли актуальность по сей день? Такие вопросы возникли у меня после того, как я в очередной раз перечитал публикацию Андриссена и заметил, что он приравнивает программное обеспечение к программированию. Важную роль играет и сравнение «поглощения» с отраслевыми слияниями, в стиле технологических компаний Кремниевой долины, впоследствии превратившихся в Amazon, Netflix, Apple, Google и др. в их нынешнем виде. В статье говорится о программистах, которые своим кодом способствуют дальнейшему развитию мобильных и веб-технологий, и о построении с помощью этих технологий социальных сетей и облака, моделей ведения глобального бизнеса и прочих круглосуточно доступных через Интернет каналов.

Поскольку с момента публикации Андриссена в Wall Street Journal в 2011 году прошло шесть лет, у нас было время либо убедиться в пророческом даре автора, либо прийти к выводу, что он ошибался, но преследовал какие-то собственные цели. Я бы сказал, что пророчество здесь все же преобладает. Ведь большинство историй успеха, которые мы имели возможность наблюдать, продолжаются и по сей день, приводя к дальнейшему росту, увеличению прибыли, приобретениям, инновациям и т. д. Люди с программистским образованием, такие как Марк Цукерберг, в нашу бизнес-эпоху стали мультимиллиардерами. В этом смысле статья Андриссена избежала судьбы бестселлера Тома Питерса «В поисках совершенства», написанного в 1982 году. Многие удачные начинания, приведенные в этой книге, в последующем были разрушены конкурентами или новыми тенденциями, которые успешные когда-то люди так и не сумели разглядеть.

Взлет машин обучения

Впрочем, сегодня всем, а особенно прорывным представителям старой школы, о которых упоминает Андриссен, становится ясно: программное обеспечение в его нормальном понимании еще не является ключом к успеху. По мере продвижения вперед мы видим, что настоящим прорывом становятся подкрепленные данными алгоритмы машинного обучения, которые питают искусственный интеллект. В нынешнюю новую эпоху большую часть логики, поддерживающей интеллектуальные приложения, нельзя четко запрограммировать. Дни преобладавшей ранее декларативной, детерминистической и базирующейся на правилах разработки приложений логики уже сочтены. Вероятностная логика становится сердцем чат-ботов, а технологии выдачи рекомендаций, самоуправляемые автомобили и другие приложения искусственного интеллекта черпают все необходимое непосредственно из исходных данных.

Логика «следующего улучшения», проникающая в нашу жизнь, развивается в приложениях на основе данных, поступающих из Интернета вещей и других производственных приложений. Соответственно снижается потребность в программистах, в людях, которые быстро и качественно выстраивают логику приложений. Растет спрос на разработчиков нового поколения – исследователей данных. Под этим термином понимается широкий спектр специалистов, занимающихся проектированием, обучением и управлением регрессионными моделями и нейронными сетями, поддержкой векторных машин, автономных обучающих моделей и других алгоритмов, на основе которых построены приложения искусственного интеллекта.

Программистам нужен новый программный код для машинного обучения. Компании Amazon, Google, Facebook, Microsoft и другие тяжеловесы отрасли программного обеспечения вкладывают в науку о данных огромные средства. Они накопили грандиозные объемы данных для обучения. Поэтому колоссы Кремниевой долины уверены в том, что у них уже имеются необходимые ресурсы для построения, настройки и оптимизации инновационных алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения на все случаи жизни.

Однако все стратегические преимущества, которые эти гиганты получат от ресурсов искусственного интеллекта и машинного обучения, будут краткосрочными. Подходы, основанные на обработке данных, не только вымывают основы традиционного программирования, но и порождают новые тенденции, используемые квалифицированными исследователями данных. И эти тенденции начинают подрывать ту масштабную экономию, которая доступна крупным разработчикам программного обеспечения с большими финансовыми ресурсами.

Искусственный интеллект и голиафы

Мы вступаем в эпоху, когда любой желающий может обратиться к облачным ресурсам, чтобы недорого автоматизировать разработку, развертывание и оптимизацию инновационных приложений искусственного интеллекта и машинного обучения. Подобно «змее, поедающей свой собственный хвост», технологии машинного обучения будут способствовать дальнейшей автоматизации процесса создания и оптимизации новых моделей машинного обучения. Мы видим, что в исследовательских инициативах (например, в проекте Snorkel Стэнфордского университета) машинное обучение начинает играть все более заметную роль в автоматизации приобретения и классификации данных для машинного обучения. Это значит, что наряду с многочисленными существующими алгоритмами, моделями, кодом и данными разработчики следующего поколения смогут генерировать достаточно хорошие данные-заменители для обучения, оперативно адаптируя новые приложения к новым потребностям.

По мере роста доступности недорогих, сгенерированных для обучения данных масштабные озера данных, в которых разработчики хранят петабайты проверенных сведений для обучения, начнут превращаться из стратегического актива в лишнюю обузу. А управление сложной логикой использования этих данных станет узким местом, мешающим разработчикам быстро создавать, обучать и развертывать новые приложения искусственного интеллекта.

Когда у любого разработчика появится возможность создавать такие же точные приложения искусственного интеллекта, как и у Google или Facebook, пусть даже он и не обладает опытом, бюджетом и обучающими данными, имеющимися у гигантов программной отрасли, наступит новая эпоха. И следующее поколение прорывных исследователей данных начнет отвоевывать рынок у вчерашних успешных стартапов.

Обучение моделей с помощью автоматического машинного обучения в облаке Train models with automated machine learning in the cloud

Применимо к: Базовый выпуск Корпоративный выпуск (Обновление до выпуска «Корпоративный») APPLIES TO: Basic edition Enterprise edition (Upgrade to Enterprise edition)

В службе «Машинное обучение Azure» можно обучить модель для различных типов доступных для управления вычислительных ресурсов. In Azure Machine Learning, you train your model on different types of compute resources that you manage. Целью вычислений может быть локальный компьютер или ресурс в облаке. The compute target could be a local computer or a resource in the cloud.

Вы можете легко масштабировать или масштабировать эксперимент машинного обучения, добавив дополнительные целевые объекты вычислений, например Машинное обучение Azure Compute (Амлкомпуте). You can easily scale up or scale out your machine learning experiment by adding additional compute targets, such as Azure Machine Learning Compute (AmlCompute). Амлкомпуте — это управляемая инфраструктура вычислений, которая позволяет легко создавать один или несколько узлов. AmlCompute is a managed-compute infrastructure that allows you to easily create a single or multi-node compute.

Из этой статьи вы узнаете, как создать модель с помощью автоматизированного ML с Амлкомпуте. In this article, you learn how to build a model using automated ML with AmlCompute.

Чем удаленный компьютер отличается от локального? How does remote differ from local?

Руководство «обучение модели классификации с автоматизированным машинным обучением» рассказывает о том, как использовать локальный компьютер для обучения модели с помощью автоматизированного ml. The tutorial «Train a classification model with automated machine learning» teaches you how to use a local computer to train a model with automated ML. Рабочий процесс, используемый при локальном обучении, применяется и для удаленных целевых объектов. The workflow when training locally also applies to remote targets as well. Тем не менее при использовании удаленного объекта вычислений итерации экспериментов автоматического машинного обучения выполняются асинхронно. However, with remote compute, automated ML experiment iterations are executed asynchronously. Эта функция позволяет отменить конкретную итерацию, просмотреть состояние выполнения или продолжить работать с другими ячейками в записной книжке Jupyter. This functionality allows you to cancel a particular iteration, watch the status of the execution, or continue to work on other cells in the Jupyter notebook. Чтобы обучить удаленно, сначала необходимо создать удаленный целевой объект вычислений, например Амлкомпуте. To train remotely, you first create a remote compute target such as AmlCompute. Затем необходимо настроить удаленный ресурс и отправить на него код. Then you configure the remote resource and submit your code there.

В этой статье приведены дополнительные шаги, необходимые для запуска автоматического эксперимента ML на удаленном целевом объекте Амлкомпуте. This article shows the extra steps needed to run an automated ML experiment on a remote AmlCompute target. Объект рабочей области, ws , из учебника используется во всем представленном ниже коде. The workspace object, ws , from the tutorial is used throughout the code here.

Создайте ресурс Create resource

Создайте целевой объект Амлкомпуте в рабочей области ( ws ), если он еще не создан. Create the AmlCompute target in your workspace ( ws ) if it doesn’t already exist.

Оценка времени. Создание целевого объекта амлкомпуте занимает примерно 5 минут. Time estimate: Creation of the AmlCompute target takes approximately 5 minutes.

Теперь можно использовать объект compute_target в качестве целевого объекта удаленных вычислений. You can now use the compute_target object as the remote compute target.

К ограничениям имен кластеров относятся: Cluster name restrictions include:

  • Должно быть короче 64 символов. Must be shorter than 64 characters.
  • Не может содержать ни один из следующих символов: \

! Cannot include any of the following characters: \

Доступ к данным с помощью функции Табулардатасет Access data using TabularDataset function

Определенные X и y как TabularDataset s, которые передаются в автоматизированное МАШИНное обучение в Аутомлконфиг. Defined X and y as TabularDataset s, which are passed to Automated ML in the AutoMLConfig. from_delimited_files по умолчанию присваивает infer_column_types у значение true, которое автоматически выводит тип столбцов. from_delimited_files by default sets the infer_column_types to true, which will infer the columns type automatically.

Если вы хотите вручную задать типы столбцов, можно задать аргумент set_column_types , чтобы вручную задать тип каждого столбца. If you do wish to manually set the column types, you can set the set_column_types argument to manually set the type of each columns. В следующем примере кода данные поступают из пакета sklearn. In the following code sample, the data comes from the sklearn package.

Создать конфигурацию запуска Create run configuration

Чтобы сделать зависимости доступными для скрипта get_data. корректировки, определите объект RunConfiguration с определенными CondaDependencies . To make dependencies available to the get_data.py script, define a RunConfiguration object with defined CondaDependencies . Используйте этот объект для параметра run_configuration в AutoMLConfig . Use this object for the run_configuration parameter in AutoMLConfig .

Дополнительные примеры этого конструктивного шаблона см. в этом примере записной книжке . See this sample notebook for an additional example of this design pattern.

Настройка эксперимента Configure experiment

Задайте значения для AutoMLConfig . Specify the settings for AutoMLConfig . (См. полный список параметров и их возможные значения.) (See a full list of parameters and their possible values.)

Включение описаний модели Enable model explanations

Задайте дополнительный параметр model_explainability в конструкторе AutoMLConfig . Set the optional model_explainability parameter in the AutoMLConfig constructor. Кроме того, объект проверки кадра данных нужно передать в качестве параметра X_valid для использования функции объясняемости модели. Additionally, a validation dataframe object must be passed as a parameter X_valid to use the model explainability feature.

Отправка обучающего эксперимента Submit training experiment

Теперь отправьте конфигурацию для автоматического выбора алгоритма, гиперпараметров и обучения модели. Now submit the configuration to automatically select the algorithm, hyper parameters, and train the model.

Результат будет выглядеть примерно так: You will see output similar to the following example:

Изучите результаты. Explore results

Вы можете использовать тот же мини -приложение Jupyter, как показано в учебном курсе , чтобы просмотреть диаграмму и таблицу результатов. You can use the same Jupyter widget as shown in the training tutorial to see a graph and table of results.

Вот как выглядит статическое изображение мини-приложения. Here is a static image of the widget. В записной книжке можно щелкнуть любую строку таблицы, чтобы просмотреть свойства прогона и файлы журналов для этого прогона. In the notebook, you can click on any line in the table to see run properties and output logs for that run. Для просмотра графика каждой доступной метрики для каждой итерации можно также использовать раскрывающийся список над графиком. You can also use the dropdown above the graph to view a graph of each available metric for each iteration.

Мини-приложение показывает URL-адрес, который можно использовать для просмотра и изучения данных отдельного прогона. The widget displays a URL you can use to see and explore the individual run details.

Если вы не в записной книжке Jupyter, можно отобразить URL-адрес из самого запуска: If you aren’t in a Jupyter notebook, you can display the URL from the run itself:

Та же информация доступна в вашей рабочей области. The same information is available in your workspace. Дополнительные сведения об этих результатах см. в разделе понимание автоматических результатов машинного обучения. To learn more about these results, see Understand automated machine learning results.

Просмотр журналов View logs

Найдите журналы на DSVM в каталоге /tmp/azureml_run//azureml-logs . Find logs on the DSVM under /tmp/azureml_run//azureml-logs .

Лучшее описание модели Best model explanation

Извлечение данных описания модели позволяет просмотреть подробные данные о моделях для повышения прозрачности компонентов, выполняемых на внутреннем сервере. Retrieving model explanation data allows you to see detailed information about the models to increase transparency into what’s running on the back-end. В этом примере вы выполняете описания модели только для самой подходящей модели. In this example, you run model explanations only for the best fit model. При выполнении для всех моделей в конвейере это займет значительное время. If you run for all models in the pipeline, it will result in significant run time. Описание модели включает следующее: Model explanation information includes:

  • shap_values: сведения, формируемые библиотекой ШАП lib. shap_values: The explanation information generated by shap lib.
  • expected_values: ожидаемое значение модели, применяемое к набору данных X_train. expected_values: The expected value of the model applied to set of X_train data.
  • overall_summary: значения важности функций уровня модели сортируются в порядке убывания. overall_summary: The model level feature importance values sorted in descending order.
  • overall_imp: имена функций сортируются в том же порядке, что и в overall_summary. overall_imp: The feature names sorted in the same order as in overall_summary.
  • per_class_summary: значения важности функций уровня класса сортируются в порядке убывания. per_class_summary: The class level feature importance values sorted in descending order. Доступно только для случая классификации. Only available for the classification case.
  • per_class_imp: имена функций сортируются в том же порядке, что и в per_class_summary. per_class_imp: The feature names sorted in the same order as in per_class_summary. Доступно только для случая классификации. Only available for the classification case.

Используйте следующий код, чтобы выбрать лучший конвейер из итераций. Use the following code to select the best pipeline from your iterations. Метод get_output возвращает лучшее выполнение и соответствующую модель для последнего соответствующего вызова. The get_output method returns the best run and the fitted model for the last fit invocation.

Импортируйте функцию retrieve_model_explanation и выполните оптимальную модель. Import the retrieve_model_explanation function and run on the best model.

Выведите результаты для переменных описания best_run , которые вы хотите просмотреть. Print results for the best_run explanation variables you want to view.

Вывод результатов переменных описаний сводки best_run в следующих выходных данных: Printing the best_run explanation summary variables results in the following output.

Можно также визуализировать важность компонентов через пользовательский интерфейс мини-приложения или в рабочей области в машинное обучение Azure Studio. You can also visualize feature importance through the widget UI, or in your workspace in Azure Machine Learning studio.

Пример Example

Узнайте, как запускать записные книжки, следуя указаниям из статьи о том, как изучить эту службу с помощью записных книжек Jupyter. Learn how to run notebooks by following the article, Use Jupyter notebooks to explore this service.

Проблемы применения машинного обучения для решения реальных задач

Машинное обучение (ML), Искусственный Интеллект (AI), нейронные сети (NN) — эти термины в последнее время время не сходят с новостных заголовков и этот шум даже не думает умолкать.
Большие данные, вычислительные мощности графических карт (GPU) и огромное количество научных исследований — позволили глубокому обучению стать технологией меняющей мир.

Доступность фреймворков машинного обучения в виде открытого программного обеспечения, от ведущих исследовательских групп (от крупных компаний: TensorFlow от Google, PyTorch от Facebook, CNTK от Microsoft) позволяют сейчас быстро начать самостоятельно экспериментировать с глубокими нейронными сетями.

Однако, эти возможности, благодаря которым, сейчас очень просто начать тренировать свою собственную Искусственную Нейронную Сетку, могут ввести в заблуждение.
Ведь, чтобы использовать машинное обучение для решения своих задач или задач бизнеса, требуется учесть множество важных нюансов.

1. Ценность данных и предварительной подготовки
2. Неравномерность распределения классов в реальных задачах
3. Интерпретация модели

1. Ценность данных и предварительной подготовки

В области машинного обучения, около 80% времени уходит на подготовку данных.
Если в научных статьях берётся готовый набор данных (dataset), на котором демонстрируется, что ваш новый алгоритм работает на 1% лучше, по сравнению со старым методом, то в жизни, обычно, речь идёт о создании надёжной системы, которая с достаточной точностью решает поставленную задачу.
Это означает, что для любой системы машинного обучения, потребуется подготовка и маркировка обучающей выборки, на которой алгоритмы смогут обучаться.
При этом, нужно учитывать, что для многих реальных задач, сам процесс получения и подготовки данных — может обходиться весьма дорого.

Отчасти, здесь может помочь использование предварительного обучения (Transfer Learning).
Основная идея предварительного обучения заключается в том, что, в начале, нейронная сеть (или другой алгоритм машинного обучения) тренируется на дешёвом и большом наборе данных из схожей или той же области применения или даже на зашумлённых данных.

Разумеется, эти данные не позволят напрямую решить исходную проблему, но эти данные дадут нейронной сети хотя бы приблизительное представление о том, как выглядит ваша проблема. После этого, разумеется, нужен второй этап обучения нейронной сети, когда она будет обучаться уже на подготовленном наборе данных (зачастую, гораздо меньшем и дорогостоящем), который и демонстрирует нейронной сети ту самую проблему, которую вы на самом деле пытаетесь решить.

Например, очень часто берут предобученную сеть на таком наборе данных, как ImageNet, с выходом на 1000 классов.

Затем — настраивают выход сети на нужное количество классов и проводят переобучение сети на целевых данных задачи.
Это работает, так как такие наборы данных, как ImageNet позволяют использовать предварительно обученную нейронную сеть, для извлечения признаков (feature extractor), которые затем можно использовать для решения какой-либо другой проблемы компьютерного зрения.

Источники данных для предварительного обучения:
1. Предобученные модели — так называемый Зоопарк Моделей (Model Zoos). Например, для keras — deep-learning-models.

2. Открытые наборы данных (Public datasets). Множество самых разных наборов данных доступны в интернете. Поэтому, прежде чем тратить свой время на сбор данных самостоятельно — лучше предварительно поискать готовые наборы данных, которые могут помочь решить проблему, над которой вы работаете.
Начать можно с этих ресурсов:
CV Datasets on the web
awesome-public-datasets
Center for Machine Learning and Intelligent Systems: Data Sets
Kaggle Datasets
Datasets for Data Mining and Data Science
AWS Public Datasets
Deep Learning Datasets

3. Сбор данных с сайтов (Web Scraping). Можно реализовать свой парсер сайта (или сайтов), который автоматически соберёт с них нужные данные, что позволит вам создать свой новый набор данных.

В задаче написания своего парсера сайта, может помочь статья: Web Scraping с помощью python.
И всего две библиотеки:

4. Слабо размеченные данные. Для предварительного обучения модели, можно использовать, так называемые, слабо размеченные данные. Под этим понимаются данные, метки которых не всегда правильные (90% меток могут быть правильными, а 10% — ошибочными). Преимущество состоит в том, что такие данные могут быть получены автоматическим способом — без участия человека в разметке.

2. Неравномерность распределения классов в реальных задачах

После того, как мы получили данные для предварительной и для точной настройки, мы столкнёмся с ещё одной проблемой, в которой состоит различие между научным и реальным миром.

В существующих академических наборах данных, эти данные, зачастую, хорошо сбалансированы. Это означает, что, например, для задачи классификации, подобрано одинаково много образцов для каждого класса.
Например: MNIST — очень известный набор данных рукописных цифр, содержащих одинаковое количество выборок каждой цифры размером 28×28 пикселей.

В реальных же задачах — данные, чаще всего, будут несбалансированны.
В случае задачи классификации — это означает, что меток одного класса будет много, а других — мало.
Это типично для большинства приложений реального мира. Так как, очень редко встречаются одинаково много образцов каждой категории.
Кроме того, в реальных приложениях цена ошибочной классификации разных классов может очень сильно отличаться.

Решения проблемы неравномерного распеделения классов:
1. Получить больше данных. Попытаться собрать больше данных из редких классов. Делать это нужно с осторожностью, так как увеличив количество редких классов в своём обучающем наборе, мы получим модель которая может чаще предсказывать редкие классы.

2. Изменить классы. Если не получается получить больше данных о редких классах, то можно попробовать переосмыслить классификацию данных. Например, объединить редкие классы в более общую сущность.

3. Отбор данных. Если нет возможностей получить больше данных или изменить классы — значит, нужно работать с исходными данными. Чтобы обучить модель работе на редких классах, можно изменить способ, которым алгоритм получает примеры для обучения.
Возможны следующие варианты:
Игнорирование — выборочно игнорировать более часто встречающиеся классы (самый простой метод).
Это позволяет выровнять количество образцов из каждого класса.

Передискретизация — образцы редкого класса показываются алгоритму с более высокой частотой.
Субдискретизация — образцы более частых классов показаваются алгоритму реже.
Оба этих метода приводят к одному и тому же результату. Преимущество этих методов по сравнению с предыдущим заключается в том, что никакие образцы не игнорируются.

Отрицательный отбор — целенаправленный отбор самых сложных образцов данных. Нужно регулярно оценивать модель во время обучения и выбирать образцы, которые были неправильно классифицированы моделью. Это позволяет выбрать образцы, которые требуется чаще демонстрировать алгоритму для обучения.

4. Взвешивание потерь. Во время обучения модели, можно увеличить вес функции потерь для образцов из редких классов, чтобы научить модель уделять им больше внимания.

3. Интерпретация модели

В отличие от научных статей, в которых ваша модель должна продемонстрировать лучший результат работы, чем текущее state-of-the-art решение, при решении реальных задач, к модели предъявляются дополнительные требования:
* понимание почему и как модель может давать неправильные прогнозы,
* понимание почему модель работает лучше, чем предыдущее решение,
* уверенность, что модель не может быть обманута.

До возникновения глубоких нейронных сетей, о большинстве моделей можно было относительно легко рассуждать.

Линейные модели — линейные классификаторы или регрессоры — обеспечивают прямую связь между параметрами и прогнозом. Это делает относительно простым рассуждение о механизме принятия решения.

Деревья принятия решений (Decision trees) — можно отследить путь принятия решения по ветвям дерева, чтобы понять, как было принято решение. Как правило, верхние узлы охватывают самые важные параметры. Разумеется, всё становится сложнее, когда речь идет о случайных лесах принятия решений (Random forest).

К сожалению, понять как принимает решение нейронная сеть — гораздо сложнее. Они нелинейны и могут иметь миллионы параметров.

Разумеется, это становится очень важной проблемой в реальных приложениях, поскольку решения на базе глубоких нейронных сетей очень быстро проникают в самые разные области нашей жизни: автономный транспорт, медицинская диагностика, принятие финансовых решений и многое другое. Большинство из этих применений напрямую приводят к результатам, которые существенно влияют на нашу жизнь. Поэтому, неправильные решения могут нанести существенный ущерб людям (это может быть финансовый ущерб, а может быть и угроза жизни, в случае медицинских ошибок или ошибок при управлении автономным транспортным средством (пример — ошибка автопилота Tesla).

Кроме непреднамеренных ошибок, возможны ситуации целенаправленных атак по дискредитации систем распознавания.
Исследователями уже продемонстрированы возможности по целенаправленному добавлению зашумлённых данных к нормальному изображению, которое приводит к ошибкам работы классификатора на основе глубокой нейронной сети.
Кроме того, возможно сгенерировать полностью искусственное изображение, на котором будет получаться уверенное предсказание модели.

В реальных задачах, мы всё же хотим достичь понимания — почему наша система ведёт себя не так, как должна.
Применительно к глубоким нейронным сетям, для этого используются различные методы визуализации.

1. Частичное перекрытие (Partial occlusion) — часть изображения скрывается и проверяется как изменяется отклик классификатора.
2. Карта полезности (Saliency map) — вычисляются производные входного изображения относительно предсказаний класса.

Похоже, скоро нам всем придётся смириться с идеей ИИ, как «чёрного ящика».
Особенно, когда применение ИИ демонстрирует измеримые результаты, которые бизнес может выразить в денежной прибыли.
И вместо вопроса о том «Как ИИ приняло это решение?» — начать задавать другие вопросы.
Например: «Как можно обеспечить безопасность решений ИИ?»

Заключение

Применяя машинное обучение для решения реальных задач — необходимо прагматично и реалистично смотреть на возможные результаты работы.

Мы пока далеки от Сильного ИИ (AGI — Artificial general intelligence) и поэтому текущие разработки ИИ следует воспринимать, как исполнительного рабочего, которого как и любого сотрудника следует обучать, контролировать и проверять. В некоторых областях, где есть достаточное количество хорошо подготовленных данных — ИИ может достичь хороших результатов, работая быстрее и точнее, человека.
К преимуществам ИИ, следует отнести исключение пресловутого человеческого фактора и способность находить скрытые корреляции в большом количестве признаков.

Microsoft разработала аппаратную платформу для машинного обучения

Чип Intel Stratix 10, на котором базируется платформа

Microsoft Research Blog

Microsoft разработала платформу для аппаратного ускорения машинного обучения. Она может работать не только с собственным фреймворком Microsoft, но и с аналогичным программным обеспечением от Google и других разработчиков. В основе платформы лежит FPGA-чип, который можно перепрограммировать после производства. Компания заявляет, что при использовании чипа Stratix 10 от Intel производительность системы составляет 39,5 терафлопс, а отклик не превышает одной миллисекунды. Microsoft предлагает использовать платформу в первую очередь для задач, требующих мгновенной обработки данных, таких как трансляция потокового видео. Разработка была представлена на конференции Hot Chips, также об этом сообщается в блоге компании.

Из-за того, что машинное обучение используется все чаще в разных сферах, некоторые крупные компании начинают разрабатывать и использовать специализированные чипы, оптимизированные для выполнения именно такого типа задач. К примеру, в мае компания Google сообщила, что разработала специализированный процессор для машинного обучения под названием Tensor Processing Unit, который она планирует использовать при создании собственных суперкомпьютеров для машинного обучения.

Многие подобные чипы очень узкоспециализированы, из-за чего они недостаточно гибки для применения в разных сферах, поэтому Microsoft решили использовать FPGA-чипы. В отличие от традиционных процессоров, их конфигурацию и функции можно изменять после производства. Такой подход позволит адаптировать платформу для разных задач. К тому же, эта гибкость выгодна еще и тем, что технологии машинного обучения развиваются высокими темпами, и новые концепции и методы появляются очень часто.

Плата, разработанная в Microsoft

Microsoft Research Blog

Существуют и другие специализированные аппаратные платформы для машинного обучения. В начале года NVIDIA представила свой компьютер Xavier, предназначенный для беспилотных автомобилей, а компания Movidius разработала нейросетевую «флешку».

Обновлено:После публикации новости читатели N+1 указали, что ранее другой крупный производитель FPGA-чипов Xilinx представил в целом похожую платформу reVISION, ориентированную в первую очередь на компьютерное зрение. Она поддерживает сторонние фреймворки, и в том числе также планируется поддержка Google TensorFlow.

Добавить комментарий